Im Portrait | Mit KI zu besserer öffentlicher Gesundheit – Das ZKI-PH forscht an neuen Wegen von Public Health

Ob Bildanalysen oder das Erkennen von komplexen Zusammenhängen: Künstliche Intelligenz kann einen großen Beitrag zur Erforschung von Infektions- und nicht-übertragbaren Krankheiten leisten. Am Robert Koch-Institut wurde dafür eigens ein Forschungszentrum errichtet. Am ZKI-PH arbeiten mittlerweile mehr als 35 Wissenschaftler*innen an knapp 40 Projekten.

 

 

 

 

 

Wie wirkt sich der Klimawandel auf Pandemien und Public Health aus? Und wie können eine digitale Surveillance der öffentlichen Gesundheit sowie Frühwarnsysteme für eine gesellschaftliche Resilienz sorgen? Aktuelle Fragen wie diese haben zwei Dinge gemeinsam: Zu ihrer Beantwortung braucht es eine sehr große Menge an komplexen Daten, die ausgewertet werden müssen und sie sind Leitfragen für Projekte am „Zentrum für Künstliche Intelligenz in der Public Health-Forschung“ (ZKI-PH) des Robert Koch-Instituts (RKI).

Junges Team an einem innovativen Standort

„Das ZKI-PH ist ein junges und dynamisches Zentrum, das sich unter Einsatz modernster Technologien dem gleichen Ziel aller Kolleginnen und Kollegen am RKI verschrieben hat: dem Schutz und der Verbesserung der Gesundheit der Bevölkerung“, sagt Dr. Katharina Ladewig, Managing Direktorin des RKI ZKI-PH. „Mit dem Ziel eines umfassenden Verständnisses der Ausbreitung und Prävention von Krankheiten im 21. Jahrhundert vor Augen, verbindet das ZKI-PH die traditionelle Expertise des RKI auf dem Gebiet der Infektions- und nicht-übertragbaren Krankheiten mit den zentralen methodischen Bausteinen des Maschinellen Lernens.“

Das ZKI-PH hat seine Räume in der dritten Etage des hochmodernen Zentrums für Zukunftstechnologie (ZFZ) in Wildau, süd-östlich von Berlin. Das ZFZ, das im März 2021 eröffnet wurde, liegt strategisch günstig im Technologie- und Wissenschaftspark Wildau, zu dem unter anderem die Technische Hochschule Wildau und das Fraunhofer HHI gehört.

KI in fünf Fachgebieten

Die ZKI-PH-Forschenden arbeiten in insgesamt fünf Fachgebieten: KI-Grundlagen, Phylogenomik, Bildanalyse, Klima- und Gesellschaftsanalytik sowie Visualisierung. So werden beispielsweise im Fachgebiet Phylogenomik unter anderem durch die Integration historischer Pathogene evolutionäre Prozesse von Erregern moderner Infektionskrankheiten entschlüsselt und historische Krankheitserreger entdeckt.

 

Im Fachgebiet Bildanalyse wiederum werden in erster Linie Algorithmen entwickelt, damit in KI- gestützten Verfahren Bild- und Videodaten für die Forschung schneller und besser auswertet werden können. Themen und Projekte wie KI-gestützte Überwachung von Krankheitserregern durch abwasserbasierte Epidemiologie oder die Entwicklung von digitalen Modellen und Frühwarnsystemen zur Bildung gesellschaftlicher Resilienz gegen klimabedingte Gesundheitsgefahren werden im Fachgebiet Klima- und Gesellschaftsanalytik behandelt. Die Visualisierung setzt sich schwerpunktmäßig mit der Entwicklung von computergestützten Lösungen an der Schnittstelle von Visualisierung und Künstlicher Intelligenz im Public Health-Bereich auseinander.

Bereits viele Projekte

Obwohl der Startschuss für den Aufbau des Zentrums erst vor knapp drei Jahren fiel, ist die Liste der Kooperationspartner bereits lang und zählt fast vierzig Einrichtungen, darunter mehrere Helmholtz- Zentren, die Charité – Universitätsmedizin und die Freie Universität Berlin, sowie das WHO Hauptquartier in Genf und das Centers for Disease Control and Prevention in Atlanta, USA.

Derzeit wird im ZKI-PH an rund 40 Forschungsprojekten gearbeitet: Dazu zählt beispielsweise ein Projekt zur Definition der Masernübertragungsketten, die Konzeption und Implementierung eines Lausitzer Zentrums für Digital Public Health (LauZeDiPH) am Campus der BTU in Senftenberg als Teil des Lausitz Science Parks sowie die KI-gestützte Analyse und Visualisierung pandemischer Lagen.

Stand April hat das Zentrum 38 wissenschaftliche Mitarbeitende, 17 davon sind Teil des eigens entwickelten Doktorand*innen-Programms „KI in Public Health“.

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