Liebe Anwesende, nach so einer Vorrede kann man eigentlich dann gleich aufhören, weil
diesen weiten Ausführungen kann man eigentlich gar nicht gerecht werden. Ich versuche es heute
Abend so schön wie möglich für Sie und so interaktiv wie möglich auch zu gestalten. Wenn
Sie irgendwelche Fragen haben zu den Themen, die ich mitgebracht habe, dann dürfen Sie mich auch
jederzeit gerne unterbrechen, aber wir werden auch am Ende des Vortrags noch viel Zeit für
eine gemeinsame Diskussion haben. Sie können sich auch quasi das Beste zum Schuss aufheben und
dann diskutieren. Es hieß gerade schon, dass es ein großes Ziel ist, das ich verfolge. Das muss
man sich sicherlich an einer Universität auch stecken. Ich habe mir aber auch viel Zeit dafür
genommen. Wenn ich internationale Keynote-Vorträge halte, dann frage ich mal als Erstes, was die Leute
am 1. März 2047 machen. Haben Sie da schon Pläne? Also Sie sind herzlich zu einer Party eingeladen,
denn eine kleine witzige Geschichte über dieses Alexandrino, die Friedrich-Alexander-Universität
und Universitäten und Staatsbetriebe im Allgemeinen zu erzählen. Der einer der ersten Briefe, die wir
bekommen haben, das Ziel des Staatsministeriums für Wissenschaft war tatsächlich die Information,
wann mein Renteneintrittsdatum ist, nachdem ich in den Dienst des Staats, des Freistaates Bayern
eingetreten bin. Und er ist dann tatsächlich Ende Februar 2047. Bis dahin darf ich zumindest nach
aktuellem Stand arbeiten. Das heißt, da gibt es dann eine große Party. Warum sage ich Ihnen das?
Viele der Dinge, die ich heute Abend mitgebracht habe, sind Visionen, werden einige Jahre und
Jahrzehnte in der Umsetzung brauchen, bis Kinder geboren werden, die mit Gesundheitsdaten so
vernetzt sind, dass sie die jederzeit beherrschen können, hergeben können, für die KI zur Verfügung
stellen können und das noch mit den Gesundheitsdaten der Eltern verlinken können. Es wird sicherlich
noch ein bisschen Zeit vergehen, aber dafür arbeiten wir. Denn, und das möchte ich Ihnen heute mitgeben,
KI ist nichts Böses. KI ist etwas sehr Förderliches. Wie jede Technologie kann man sie natürlich auch
negativ einsetzen, aber wir hier an der Universität, zumindest ich, bevorstehen natürlich
die hoffentlich gewinnbringenden, nämlich insbesondere in der Gesundheit gewinnbringenden
Aspekte der künstlichen Intelligenz. Und dafür brauchen wir Daten und die haben wir in vielen
Stellen in der Medizin, in der Gesundheitsversorgung noch nicht. Das ist eine der Take-Home-Messages.
Sie sehen schon, die Folien sind englisch. Es wird nicht viel englische Information auf den Folien
sein. Sie gestatten es mir, wenn ich ab und zu mal, gerade jetzt nach der Weihnachtspause, da fehlt
so ein bisschen das Wording, die Wortfindung. Ich habe schon gemerkt, heute und gestern, dass ich ein
bisschen Wortfindungsstörungen habe. Wir reden am Institut nur Englisch. Ich habe auch nur englische
Folien und es tut mir leid, dass das einfach zu viel Zeit in Anspruch nimmt, das zu übersetzen.
Wenn ich es irgendeinem Studenten machen lassen würde, dann wäre mir das ehrlich gesagt Zeit
verschwende. Die sollen was ordentliches arbeiten. Dementsprechend verzeihen sie das mir. Das meiste
an Informationen, über was ich erzähle, ist in Bildern ausgedrückt. Dementsprechend kann jeder
und jeder da glaube ich sehr gut folgen. Eine der Take-Home-Messages ist, wie gesagt, wir brauchen
mehr Daten in der Medizin. Eine zweite Take-Home-Message ist, dass wir in der künstlichen Intelligenz,
und ich möchte es tatsächlich ein bisschen in Bezug setzen zur natürlichen Intelligenz, schon
noch ein Stückchen weit weg sind. Also meine Kinder, die gerade zu Hause ins Bett gehen,
hoffentlich, zwischen fünf und fünf Jahren alt, die müssen sich noch nicht so viel Sorgen davor
machen, dass die künstliche Intelligenz uns jetzt demnächst das Wasser abgräbt. Und am Ende des
Vortrags möchte ich dann noch ein paar konkrete Dinge, die wir dann auch tun, in Erlangen noch
mal genauer beleuchten und ihnen Lust machen, vielleicht auch mal bei uns vorbeizuschauen,
das eine oder andere Experiment mitzumachen. Denn nach heute Abend ist es nicht vorbei,
sie können an vielen der Dinge, die wir tun, als Proband oder Probandin mitnehmen. Ich sehe
schon ein paar, der Gäste sind auch gerne genommen in den Probanden. Ich freue mich, dass mein Vater
und seine Partnerin hier sind und Papa ist sehr oft in den Studien mit dabei. Und er ist auch noch
da, also sie können das alle tun, es tut nicht weh. Es ist für die Forschung. Beginnen möchte ich
aber tatsächlich noch mal mit einem anderen Statement, nämlich dem Statement, dass sie hier
in Erlangen nicht nur in Erlangen sind, sondern sie sind einer der Metropolen der Forschung, wenn es um
den Bereich Künstliche Intelligenz in der Medizin, in der Gesundheitsversorgung, digitale Medizin,
Presenters
Zugänglich über
Offener Zugang
Dauer
01:21:44 Min
Aufnahmedatum
2025-01-09
Hochgeladen am
2025-01-29 22:46:03
Sprache
de-DE
Kunstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML) sind aktuell vielbeachtete Forschungsthemen, vor allem in der Medizin. Voraussetzung fur den Einsatz von KI- oder ML-Methoden ist die Verfugbarkeit großer Mengen digitaler Daten. Der Vortrag von Prof. Dr. Eskofier stellt die Kernidee der personlichen Gesundheitsdatenräume vor, um solche Daten sicher und unter Wahrung des Datenschutzes zur Verfügung zu stellen. Der Vortrag zeigt auch auf, welche Chancen sich damit fur das zukunftige „digitale“ Gesundheitssystem ergeben, und wie groß das Potenzial fur objektivere, prazisere und personalisiertere Diagnosen und Therapien ist. Vorgestellt werden Forschungsprojekte zur digitalen Infrastruktur und zu digitalen Gesundheitsstudien in der Immunologie, Neurologie und Frauengesundheit. Zudem wird der Sonderforschungsbereich „Empathokinasthetische Sensorik“ (EmpkinS) prasentiert, welcher interdisziplinare Projekte von Expertinnen und Experten aus den Bereichen Ingenieurwissenschaften, Ethik, Medizin und Psychologie umfasst. Die Forschung von EmpkinS soll zukunftig im Alltag anwendbar sein und neue Moglichkeiten fur eine KI-gestutzte, personalisierte Gesundheitsversorgung eroffnen.