AG Künstliche Intelligenz in der Radioonkologie | Strahlentherapie TUM Klinikum München
Strahlentherapie
AG Künstliche Intelligenz in der Radioonkologie
Einsatz von KI in der Radioonkologie: Unsere AG entwickelt KI Modelle zur Prognose, Therapievorhersage und Segmentierung bei Krebserkrankungen.
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AG Künstliche Intelligenz in der Radioonkologie
Die Anwendung von Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) eröffnet neue Möglichkeiten in der klinischen Medizin. In unserer interdisziplinären Arbeitsgruppe verwenden wir aktuelle KI Modelle um klinisch relevante Fragen in der (Radio)Onkologie zu lösen. Wir entwickeln Methoden um großen Sprachmodellen (Large Language Models) in der klinischen Anwendung genauer und sicherer zu machen. Die Zielsetzung ist die gezielte Entscheidungsunterstützung und Nutzung von KI im ärztlichen Alltag. Darüber hinaus evaluieren wir die Möglichkeiten von multimodalen KI Modellen, die mit verschiedensten Datenarten umgehen können. Ein weiterer Fokus liegt auf der Analyse von medizinischen Bildgebungsdaten (CT, MRT und PET) für die nicht-invasive Charakterisierung von biologischen Geweben. Wir entwickeln Modelle, um verbesserte Vorhersagen der Prognose von Patienten zu erreichen, das Ansprechens auf eine Therapie zu ermöglichen und nicht-invasive molekular-pathologische Eigenschaften zu bestimmen. Zusätzlich entwickeln wir im Rahmen des ERC-geförderten Projekts AI-PIONEER innovative agentische KI-Ansätze für die medizinische Therapieplanung.
Prof. Dr. med. Jan Peeken, PhD MHBA Arbeitsgruppenleiter
Schwerpunkte:
Agentische KI zur interaktiven medizinischen Therapieplanung (AI-PIONEER ERC Projekt).
Anwendung von großen Sprachmodellen als Informationsquelle und Entscheidungsunterstützungsystem (AIDvice Projekt)
Multimodale Foundation Modelle für Gastrointestinale Tumore (BZKF Leuchtturm)
KI-basierte Analyse für Patienten mit Hirnmetastasen (AURORA Multicenter Studie der AG Stereotaxie der DEGRO).
KI-basierte Analyse von Patienten mit Analkarzinomen (DKTK Multicenter Studie).
KI-basierte Analyse von Patienten mit Weichteilsarkomen.
KI-basierte Analyse von Patienten mit Prostatakarzinomen (Co-IMPACT consortium)
Entwicklung und Verbesserung von neuronalen Netzen zur Segmentierung von Tumoren und Risikoorganen.
Vorhersage von Nebenwirkungen einer Strahlentherapie (DFG SPP 2177).
Aktuelle Mitarbeiter:
Josef Buchner (Physician Scientist)
Dr. med. Julia Fabian (Physician Scientist)
Dr. med. Dr. rer. Nat. Kim Kraus (Physician Scientist)
Linus Marx (Physician Scientist)
Dr. med. Mai Nguyen (Physician Scientist)
Dr. med. Samuel Vorbach (Physician Scientist)
Dr. med. Lucas Zander (Physician Scientist)
Can Erdur (MSc; PhD-Student)
Stefan Fischer (MSc; PhD-Student)
Ahmed El Gohary Yasser Mohamed (MSc; PhD-Student)
Johannes Kiechle (MSc; PhD-Student)
Lukas Atzelsberger (Medizinische Doktorarbeit)
Lena-Maria Paula Irmgard Baumann (Medizinische Doktorarbeit)
1) Reuter LM, Kraus KM, Fischer SM, …, Peeken, JC (2026). Prediction of Symptomatic Radiation Pneumonitis in Lung Cancer Patients: A Radiomics and Dosiomics Machine Learning Approach Using the Prospective Multicenter RTOG 0617 and REQUITE Trials. International journal of radiation oncology, biology, physics, S0360-3016(26)00365-2. https://doi.org/10.1016/j.ijrobp.2026.01.031.
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