AI in Pedriatic CHD

Wir entwickeln vertrauenswürdige KI-Lösungen für die pädiatrische Kardiologie in enger Kooperation mit der MHH zur datenbasierten klinischen Entscheidungsunterstützung.

Gruppenleitung

Forschungsziel

Ziel dieser Nachwuchsforschungsgruppe ist die Entwicklung und Evaluation KI-basierter Methoden zur Verbesserung der Diagnostik, Prognose und klinischen Entscheidungsfindung bei angeborenen Herzfehlern im Kindesalter. In enger Zusammenarbeit mit der Pädiatrischen Kardiologie der Medizinischen Hochschule Hannover (MHH) werden KI-Technologien mit Echokardiographie- und klinischen Daten integriert, um erklärbare, zuverlässige und datenschutzkonforme Entscheidungsunterstützungssysteme zu entwickeln.

Forschungsschwerpunkte

Unsere Forschung konzentriert sich auf die KI-gestützte Analyse pädiatrischer kardiologischer Bild- und Gesundheitsdaten für individualisierte Diagnostik und Therapie. Zentrale Themen sind die automatisierte Klassifikation von Herzfehlern, die Segmentierung kardialer Strukturen in der Echokardiographie, die quantitative Funktionsbewertung sowie erklärbare und föderierte Lernmodelle zur Gewährleistung von Transparenz und Datenschutz. Darüber hinaus untersuchen wir den Einsatz großer Sprachmodelle zur Interpretation medizinischer Leitlinien und Patientenakten sowie zur Unterstützung kritischer Entscheidungen, etwa bei der Planung interventioneller Eingriffe bei komplexen Herzfehlbildungen.