NIH bereitet sich auf den Start einer KI-Initiative vor, die die Analyse medizinischer Bilddaten transformieren und die personalisierte Medizin vorantreiben soll
Die National Institutes of Health (NIH) haben kürzlich den Start einer groß angelegten Initiative im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) bekannt gegeben, die darauf abzielt, die Effizienz, Genauigkeit und Skalierbarkeit der medizinischen Bildanalyse zu verbessern (Meritalk, 5. September 2025). Dieses Programm soll robuste Standards für die digitale Gesundheitsbildgebung etablieren und groß angelegte, interoperable Datenbanken schaffen, die Forschern und Klinikern den Zugriff auf und die Analyse von Bilddaten verschiedener Bevölkerungsgruppen ermöglichen.
Ein zentrales Ziel der Initiative ist die Entwicklung fortschrittlicher KI-gestützter Algorithmen, mit denen sich klinisch relevante Erkenntnisse aus medizinischen Bildern automatisch extrahieren lassen. Durch die Verringerung des manuellen Arbeitsaufwands für Ärzte und Forscher soll dieser Ansatz die Diagnose und Behandlung beschleunigen und damit Patienten im ganzen Land zugutekommen. Die Automatisierung der Bildanalyse hat außerdem das Potenzial, fortschrittliche Diagnostik einem breiteren Publikum zugänglich zu machen und so eine frühzeitigere und genauere Erkennung von Krankheiten für Menschen aller Herkunft zu ermöglichen.
Wichtig ist, dass eines der potenziellen Ergebnisse dieses Programms die Erstellung umfangreicher, integrierter Datensätze ist, die neue Biomarker und bisher unbekannte Zusammenhänge in der medizinischen Bildgebung aufzeigen könnten. Diese Fortschritte könnten die Entwicklung neuer personalisierter Behandlungen vorantreiben, mit Therapien, die auf die genetischen, physiologischen und demografischen Merkmale einzelner Patienten zugeschnitten sind. Damit unterstützt das Programm die übergeordnete Mission der NIH, den Bereich der personalisierten Medizin voranzubringen.
„Wir möchten wirklich mit allen Bildgebungsabteilungen innerhalb des Krankenhauses zusammenarbeiten. Wir haben Radiologie, Pathologie, Kardiologie, die alle ihre eigenen Aufgaben haben … [und das Ziel ist es], „diese Bilder sowie Berichte und andere Arten von Daten zusammenzuführen und mit den daraus resultierenden KI-Modellen wirklich Präzisionsmedizin zu betreiben.“
Referenzierten Artikel anzeigen
Chris Kinsinger, stellvertretender Direktor für katalytische Datenressourcen beim NIH Common Fund
