(von links nach rechts): Prof. Dr. Niels Grabe (Universitätsmedizin Göttingen, CAIMed), Harald Bögeholz (KISSKI) und Dr. Johannes Winter (CAIMed) im Austausch auf der KonKIS 2024.
CAIMed blickt auf eine erfolgreiche Teilnahme an der ersten Konferenz der deutschen KI-Servicezentren (KonKIS 2024) zurück. Die Veranstaltung am 18. und 19. September 2024 in Göttingen brachte Akteure aus den Bereichen Recheninfrastruktur und KI-Forschung zusammen und bot eine reichweitenstarke Plattform, um die Forschungsarbeit von CAIMed zu Künstlicher Intelligenz und kausalen Methoden in der Medizin zu präsentieren.
Wolfgang Nejdl, Sprecher von CAIMed, richtete zur Eröffnung der KonKIS 2024 Grußworte an die Teilnehmenden. Dabei hob er die zentrale Rolle der KI-Servicezentren wie etwa KISSKI (KI-Servicezentrum für sensible und kritische Infrastruktur) für die Forschung zur personalisierten Medizin hervor und betonte, wie wichtig der Austausch zwischen den KI-Servicezentren und CAIMed für die Weiterentwicklung der personalisierten Medizin ist.
Im Zentrum der Teilnahme stand der Austausch mit anderen Forschenden und Institutionen. Durch intensive Gespräche und Diskussionen konnten wertvolle neue Kontakte geknüpft und Möglichkeiten für zukünftige Kooperationen erörtert werden. Ein wiederkehrender Diskussionspunkt mit CAIMed-Mentor Prof. Dr. Niels Grabe war die Notwendigkeit, Datensicherheit und den Schutz sensibler Patientendaten zu gewährleisten, während gleichzeitig der Zugang zu klinisch relevanten Daten ermöglicht wird. Diese Daten sind entscheidend, um KI-gestützte Vorhersagen, wie etwa das Ansprechen von Patienten auf Krebstherapien, zu verbessern und die personalisierte Medizin voranzutreiben.
Die Teilnahme an der KonKIS 2024 stärkt das Engagement von CAIMed, innovative Ansätze in der Gesundheitsversorgung voranzutreiben und die Zusammenarbeit mit nationalen und internationalen Partnern zu intensivieren. Durch den aktiven Dialog mit anderen Forschenden trägt CAIMed dazu bei, neue Impulse für die Forschung zu setzen und den Transfer von Künstlicher Intelligenz in medizinische Anwendungen gezielt weiterzuentwickeln.
