Algorithmen für die Gesundheit

Tim Conrad vom Zuse-Institut Berlin macht anwendungsnahe Mathematik sichtbar

Tim Conrad entwickelt am Zuse-Institut Berlin innerhalb des Forschungscampus MODAL mathematische Verfahren, mit denen sich medizinische Daten auswerten lassen. Seit Kurzem sitzt sein Team im FUHUB – und macht anwendungsnahe Mathematik sichtbar.

Wer beim Arzt ein Blutbild machen lässt, erhält zwischen 20 und 30 Parameter, etwa zur Anzahl und Zusammensetzung der Blutzellen. Bei einer erweiterten Blutuntersuchung kommen weitere Werte hinzu, wie zum Beispiel Blutzucker, Cholesterin oder Leberwerte. Moderne Analyseverfahren können aus demselben Tropfen Blut Millionen verschiedenster Datenpunkte gewinnen – über Gene, Proteine, Stoffwechselprodukte oder sogar Hinweise über die Zusammensetzung der Darmflora. Was sich daraus über Gesundheit und Krankheit lernen lässt, ist enorm. Doch wer soll all das erfassen? „Viele dieser Zusammenhänge sind noch kaum erforscht“, sagt Tim Conrad, der die Abteilung „Visual and Data-Centric Computing“ am Zuse-Institut Berlin (ZIB) leitet. „Unsere Aufgabe ist es, Strukturen und Muster in diesen Daten zu erkennen – damit Ärztinnen und Ärzte daraus konkrete Entscheidungen ableiten können.“

Conrad ist Bioinformatiker und hat in Mathematik promoviert. Und er ist ein Brückenbauer zwischen Theorie und Anwendung. Gemeinsam mit seinem Team entwickelt er Algorithmen, die sich durch gewaltige Mengen biomedizinischer Daten graben: Genanalysen, medizinische Bilder, Langzeit-EKGs. Ziel ist es, personalisierte Medizin möglich zu machen. So werden Therapien genannt, die exakt zum individuellen Zustand eines Menschen passen. „Stellen Sie sich vor, Sie haben hunderte Telefonbücher voller Informationen“, sagt Conrad. „Unsere Methoden helfen dabei, gezielt die Seiten zu finden, auf denen der entscheidende Hinweis zu einer möglichen Erkrankung versteckt ist.“

Zeit ist in der Medizin oft die knappste Ressource. Genau dort setzen die Methoden von Conrad und Team an. Gemeinsam mit Partnern aus der Medizintechnik haben sie beispielsweise die Auswertung von EKG-Daten auf eine neue Stufe gehoben. Im Zentrum des Projekts steht ein System zur Langzeitüberwachung des Herzens. Dabei wird ein Sensor unter die Haut implantiert, der von dem im Projekt beteiligten Industriepartner entwickelt und vertrieben wird. Der Sensor kann vereinfachte EKGs – also die elektrischen Aktivitäten des Herzens – aufzeichnen. „Solche Daten sind enorm wertvoll, aber ihre Auswertung im großen Stil ist aufwendig und erfordert spezialisierte Fachkräfte“, erklärt der Bioinformatiker. Um diese zu entlasten, haben sie ein Analyseverfahren entwickelt, das unkritische Kurven mit hoher Genauigkeit erkennt und automatisch aussortiert. „Die neue Lösung reduziert Fehlalarme und schenkt dem medizinischen Personal Raum, sich auf die wirklich wichtigen Daten zu konzentrieren.“

Das funktioniert nur, weil klassische mathematische Verfahren und moderne KI-Ansätze Hand in Hand arbeiten. Conrad beschreibt das Zusammenspiel als Teamwork mit klaren Rollen: „Eine KI kann helfen, schneller zu guten Lösungen zu kommen“, sagt er. „Gerade in der Medizin brauchen wir Sicherheit. Wir wollen nachvollziehbare Verfahren und keine KI-Blackbox. Am Ende muss jemand die Verantwortung für ein Verfahren oder eine Therapie übernehmen. Und das ist der Mensch.“

Seit diesem Sommer sind Tim Conrad und Team Mietende im Life-Science-Zentrum FUHUB am Zukunftsort Berlin-Südwest und gleichzeitig Teil des Forschungscampus MODAL, der als Partnerschaftsprojekt von Zuse-Institut Berlin (ZIB), Freier Universität Berlin (FU) und mehr als 30 Industriepartnern digitale Systeme zur Optimierung daten-getriebener Prozesse aus den Bereichen Energie, Gesundheit, Mobilität und Kommunikation erforscht und entwickelt. Conrad leitet dort das MedLab, das sich der medizinischen Datenanalyse widmet. 

Das Besondere am MODAL-Modell: Forschende und Industriepartner arbeiten Tür an Tür. Forschungsideen sollen nicht im Elfenbeinturm entstehen, sondern im Austausch mit realen Problemen. „Wir bauen keine Produkte“, erklärt er. „Aber mit unseren Verfahren können wir Demonstratoren entwickeln, die zeigen, wie Mathematik hilft, echte Fragen zu lösen.“

Für Berlin ist MODAL ein Leuchtturmprojekt. „Wir sind eine Art Anlaufstelle für angewandte Mathematik in der Region“, sagt er. „Wenn jemand mit einer datengetriebenen Idee zu uns kommt, können wir mitdenken, mitforschen, vernetzen.“ Die Themen mögen komplex sein. Aber der Nutzen ist greifbar. Ganz besonders dann, wenn Algorithmen Menschen helfen, gesund zu bleiben. 

Kai Dürfeld für Potenzial

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