Das interdisziplinäre Forschungsvorhaben SIKIT („Stärkung der Autonomie bei der Implementierung von KI-Technologien in der Medizin“) zielt auf die systematische Entwicklung, Evaluation und Implementierung kliniknaher KI-Anwendungen im Kontext patientennaher Versorgungsszenarien.

Im Zentrum steht die Erprobung vertrauenswürdiger, datenschutzkonformer und nachvollziehbarer KI-Modelle zur Unterstützung diagnostischer, dokumentarischer und therapeutischer Prozesse.

 Die im Rahmen von SIKIT entwickelten KI-Anwendungen werden in mehreren klinischen Pilotprojekten erprobt, um deren praktische Relevanz, Integrationstauglichkeit und ggf. Übertragbarkeit auf andere Disziplinen systematisch zu evaluieren.

Unsere aktuellen Teilprojekte im Überblick:

Modularer Prototyp einer Verarbeitungspipeline zur automatisierten Sprachtranskription und strukturierten Berichtserstellung bei Schilddrüsenerkrankungen, basierend auf ASR, spezialisierten Sprachmodellen und regelbasierter Nachbearbeitung.

Interaktives Leitliniensystem zur semantischen Abfrage medizinischer Empfehlungen bei differenziertem Schilddrüsenkarzinom, realisiert durch LLMs und medizinische Wissensgraphen.

Generatives Modell zur synthetischen CT-Erzeugung aus SPECT-Daten, unter Einsatz diffuser Modelle zur strahlungsfreien Rekonstruktion struktureller Bildinformationen.

Tiefenlernverfahren zur multimodalen Bildfusion, zur kombinierten Auswertung multiparametrischer MRT- und PSMA-PET/CT-Daten bei Prostatakarzinom.

Radiomik- und Delta-Radiomik-basierte Prognosemodelle zur Therapieansprechensvorhersage, durch quantitative Analyse zeitabhängiger Bildveränderungen unter 177Lu-PSMA-Therapie.

Semiautomatisiertes Annotationsframework für Ground-Truth-Erstellung, zur Unterstützung validierter Trainingsdatensätze für bildbasierte KI-Systeme im klinischen Kontext.

  Das Projekt wird gefördert durch das EFRE-Programm Sachsen-Anhalt – Wissenschaft, Forschung und Innovation.