Intensivmedizin: KI-Projekt REACT wertet Daten aus 200.000 Aufenthalten aus
Veröffentlicht am: 06.10.2026 um 14:48 Uhr | Redaktion boerse-global.de
Aktuelle Forschungsprojekte untersuchen den Einsatz von künstlicher Intelligenz zur Identifikation von Entzündungs- und Stressmarkern anhand von Gesichtsbildern sowie die Entwicklung neuer Rohstoffe für die In-vitro-Diagnostik in der klinischen Diagnostik.
Vor dem Hintergrund wachsender Datenmengen und komplexer Krankheitsverläufe gewinnen digitale Analysewerkzeuge und biochemische Testverfahren zunehmend an Bedeutung, um physiologische Signale frühzeitig zu erkennen und therapeutische Entscheidungen fundiert zu unterstützen.
KI-gestützte Entscheidungsunterstützung in der Akutmedizin
Ein zentrales Vorhaben in diesem Umfeld bildet der Forschungsverbund REACT (Routine Data Enhanced Analytics for Clinical Trajectories). Unter der Konsortialleitung von Dr. Elias Grünewald von der Charité – Universitätsmedizin Berlin entwickelt das Konsortium gemeinsam mit der Universitätsmedizin Essen eine KI-gestützte Entscheidungsunterstützung für Intensivstationen.
Das Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt fördert das Projekt seit Oktober 2026 über drei Jahre mit rund 2,8 Mio. Euro, wovon knapp 690.000 Euro an den Standort Essen gehen.
Dr. René Hosch vom Institut für KI in der Medizin an der Universitätsmedizin Essen verantwortet dabei das Teilprojekt zur FHIR-basierten Datenintegration.
Die Initiative konzentriert sich auf zwei klinische Anwendungen: ein Dashboard für die leitliniengerechte Antibiotikatherapie sowie ein Frühwarnsystem für Kreislaufinstabilität. Die klinischen Teilprojekte leiten Dr. Mirja Mittermaier und Dr. Nils Daum an der Charité.
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Als Datengrundlage dient eine harmonisierte intensivmedizinische Sammlung mit Behandlungsverläufen aus rund 200.000 Intensivaufenthalten. Die klinische Letztverantwortung verbleibt bei den behandelnden Ärztinnen und Ärzten; nach Abschluss der klinischen Pilotphase ist eine Veröffentlichung als Open-Source-Software vorgesehen.
Erforschung von Emotionen, Stress und Technologiefolgen
Ergänzend zu somatischen Akutanwendungen rücken auch die Wechselwirkungen von Technologie, Gefühlen und emotionalen Stresszuständen in den Fokus der Forschung.
An der Universität zu Köln startete im Jahr 2026 das Verbundprojekt ShiftAffect unter der Leitung von Prof. Dr. Dr. Orsolya Friedrich vom Institut für Geschichte und Ethik der Medizin. Das Vorhaben analysiert die Folgen moderner Technologien für Medizin, Gesellschaft und den Umgang mit Emotionen.
Das Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt fördert ShiftAffect bis Februar 2029 mit insgesamt 1.017.132 Euro, wovon 344.161,13 Euro an die Universität zu Köln fließen.
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An dem interdisziplinären Verbund sind Dr. Sebastian Schleidgen aus Köln, Prof. Dr. Claudia Bozzaro aus Münster, Dipl.-Ing. Nora Weinberger vom Karlsruher Institut für Technologie, Prof. Dr. Andreas Fallgatter von der Universitätsklinik Tübingen sowie Prof. Dr. Kerstin Ritter von Hertie AI beteiligt. Für März 2027 ist ein Expertenworkshop in Köln geplant, erste Projektergebnisse werden für Ende 2027 erwartet.
Translationale Immunologie und In-vitro-Diagnostik
Auf molekularer Ebene wird die Erforschung immunologischer Mechanismen parallel durch strukturierte Programme vorangetrieben. An der Universitätsmedizin Mainz leitet Univ.-Prof. Dr. Stephan Grabbe das Clinician-Scientist-Programm ACTIVATE, das Forschungsarbeiten in der allgemeinen, vaskulären, neurogenen und Tumorimmunologie fördert.
Das Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt unterstützt die erste Projektphase über den Projektträger DLR bis zum 31. Juli 2028 mit 1,06 Millionen Euro.
Gleichzeitig verändern neue bioanalytische Ansätze die Rohstoffbasis für die In-vitro-Diagnostik. Bei immundiagnostischen Schnelltests bestimmt etwa das immunologische Gleichgewicht die Biomarker-Auswahl: Zytokine wie Interleukin-2 und Interferon-gamma bei Th1-Reaktionen sowie Interleukin-4, Interleukin-5, Interleukin-10 und Interleukin-13 bei Th2-Profilen spiegeln den Immunstatus in Echtzeit wider, erfordern aufgrund kurzer Halbwertszeiten jedoch angepasste Nachweisformate.
Mittels Massenspektrometrie identifizierte Peptidfragmente im Bereich von 1.000 bis 2.200 Dalton dienen dabei zunehmend als synthetische Antigene, um spezifische Antikörper für moderne Teststreifen zu generieren.
