Das BioMedAI-Projekt wird nach drei erfolgreichen Jahren abgeschlossen. Mit Stand vom 31. Oktober 2025 schließt das BioMedAI-Projekt seine dreijährige, von Horizon Europe finanzierte Mission ab, die darauf abzielte, die klinische Praxis und die Computerwissen-schaft zu verbinden, um eine erklärbare und vertrauenswürdige künstliche Intelligenz (KI) in der Biomedizin voranzutreiben. 

Unter der Leitung der Masaryk-Universität  in Zusammenarbeit mit dem Masaryk-Gedächtnis-Krebsinstitut , der Medizinischen Universität Graz und der Technischen Universität  Berlin konzentrierte sich das Projekt auf die Vernetzung von Experten aus IT und Medizin, den Aufbau sicherer Infrastrukturen für sensible Daten und die Ausbildung neuer Fachkräfte im Bereich erklärbarer KI für medizinische und pathologische Anwendungen.

Zu den Vorzeigeprojekten zählten die jährlich stattfindende XAI Summer School und die XAI Winter School, die den Teilnehmern ein intensives Programm mit Vorträgen führender internationaler Experten, darunter Referenten von Google Health und der Charité  – Universitätsmedizin Berlin, sowie praktische Workshops zu digitaler Pathologie und KI-Erklärbarkeit boten. 

Ein weiterer wichtiger Erfolg ist die Entwicklung des LSP-DETR-Modells zur Zellsegmentierung in digitalisierten pathologischen Bildern. Das Modell ermöglicht eine zehnmal schnellere Auswertung im Vergleich zu bestehenden Methoden. Durch die Teilnahme an  RI-SCALE (Unlocking RI Potential with Scalable AI and Data), koordiniert von der Masaryk-Universität, wurde das Projekt zudem ein integraler Bestandteil der europäischen Forschungsinfrastrukturlandschaft.

Ein wichtiger Meilenstein war die Anerkennung der multizentrischen Validierung eines Prostatakrebs-Screening-Modells durch BioMedAI als offizieller Anwendungsfall der EOSC Federation, die im Auftrag von BBMRI-ERIC und dem ICSC-Knoten durchgeführt wurde. Der Anwendungsfall wurde auf dem EOSC-Symposium vorgestellt .

Im Laufe seiner Laufzeit hat BioMedAI bedeutende Ergebnisse erzielt und die verantwortungsvolle Implementierung von KI in der klinischen Praxis unterstützt. Zu diesen Ergebnissen zählen Fortbildungsprogramme für Forschende, Studierende und Kliniker in ganz Europa, zahlreiche Publikationen und internationale Präsentationen sowie Fortschritte bei der Integration von Rechen- und Datenkapazitäten für biomedizinische Anwendungen.

Mit dem Abschluss des Projekts konzentriert sich das BioMedAI-Team nun auf die nächste Phase, um die Nachhaltigkeit und die langfristige Wirkung der erzielten Ergebnisse innerhalb des europäischen Forschungsinfrastruktur-Ökosystems sicherzustellen.

Bild & Quelle: © Medizinische Universität Graz