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Medizinische Gesellschaft Gießen e. V. Vortragsreihe WiSe 2026/2027

Prof. Dr. Bernd Schmeck: Künstliche Intelligenz als Werkzeug in der Medizinischen Forschung: Infektionen, Lungenerkrankungen und der Einfluss von Wetterextremen

Wann

21.10.2026 von 18:00 bis 19:00 (Europe/Berlin / UTC200)

Wo

Hörsaal H1, Medizinisches Lehrzentrum Gießen, Klinikstraße 29, 35392 Gießen

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0641 98546271

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Künstliche Intelligenz (KI) kann die Medizinische Forschung vor allem dort unterstützen, wo große,
komplexe Datensätze ausgewertet und vielversprechende Muster für weitere Untersuchungen ausgewählt
werden müssen. In seinem Vortrag über „Künstliche Intelligenz als Werkzeug der Medizinischen Forschung:
Infektionen, Lungenerkrankungen und der Einfluss von Wetterextremen darauf“ stellt Prof. Bernd Schmeck
(Direktor, Institut für Lungenforschung, UKGM, Fachbereich Medizin, Philipps-Universität, Marburg)
mehrere aktuelle Beispiele vor: In der experimentellen Forschung lassen sich Einzelzell-Daten,
Proteinprofile und Erbgutinformationen mithilfe von KI verbinden, um neue Krankheitsmechanismen zu
finden bzw. Biomarker oder Angriffspunkte von Signalstoffen zu erkennen, die z.B. bei Virusinfektionen
Entzündung und Schleimbildung verstärken. KI ersetzt dabei keine Laborarbeit: Ihre Vorhersagen müssen in
Zellmodellen, Gewebeproben und unabhängigen Patientengruppen überprüft werden. Bei der Bekämpfung
von antimikrobiellen Resistenzen kann generative KI neue antimikrobielle Peptide entwerfen und
Kandidatenmoleküle nach erwarteter Wirksamkeit und Eigenschaft priorisieren. Zusammen mit schnellen,
kostengünstigen Testverfahren verkürzt dies die Suche nach Wirkstoffen gegen multiresistente Erreger. Dass
bislang nur ein Teil der rechnerisch erzeugten Moleküle im Experiment wirkt, unterstreicht jedoch die
Bedeutung sorgfältiger Validierung sowie von Sicherheits- und Toxizitätsprüfungen im Labor. Für die
Unterstützung der klinischen Entscheidung kann KI das Risiko für unterschiedliche Patientengruppen
identifizieren. Modelle aus Routinedaten, Biomarkern und Lungenfunktionswerten könnten beispielsweise
helfen, Erreger zu unterscheiden, schwere Verläufe oder die Sterblichkeit nach einer ambulant erworbenen
Lungenentzündung abzuschätzen und eine Nachsorge gezielter zu planen. Solche Systeme sollen ärztliches
Urteil ergänzen, transparent bleiben und in unabhängigen Populationen geprüft werden. Schließlich haben
Wetterextreme einen wichtigen Einfluss auf Lungenkrankheiten. KI kann klinische Daten mit Temperatur,
Niederschlag und Luftschadstoffen verknüpfen. Dadurch könnten lokale Risikokarten und Frühwarnsysteme
entstehen, die klima- und umweltbedingte Veränderungen bei Lungenentzündungen besser erfassen.