Was dem menschlichen Auge verborgen bleibt, machen sie sichtbar. Radiologische Untersuchungen unterstützen etwa bei der Diagnose von Herz-Kreislauf-, Krebs- und anderen Erkrankungen. Dr. Felix Nensa, neuer Radiologie-Professor mit dem Schwerpunkt Künstliche Intelligenz (KI) an der Medizinischen Fakultät der Universität Duisburg-Essen (UDE), möchte die Behandlungen optimieren.
Felix Nensa studierte Computerwissenschaft (2001-2004) an der Universität Hagen und parallel Medizin (2001-2007) an der RUB und der Université Louis-Pasteur in Straßburg. Danach arbeitete er bis 2011 in einem von ihm mitgegründeten IT-Start-up. 2013 wurde er in Medizin promoviert und forschte anschließend am UK Essen, wo er seit 2019 die Gruppe KI und intelligente Krankenhausinformationsplattform leitet. Wie wichtig KI in der Medizin ist, zeigt unter anderem die Analyse von Röntgen- oder MRT-Bildern. Sieht KI mehr als Ärzt:innen? „Nein. Sie ‚betrachtet‘ die Bilder aber ganz anders als wir Menschen und kann uns zusätzliche Erkenntnisse bringen. Wir Ärzte müssen das aber letztlich interpretieren und entscheiden, was das konkret bedeutet und was wir daraus für unsere Patient:innen ableiten.“, so Nensa. Dass er durch KI seine Arbeit verliert, glaubt der 41-Jährige nicht. „Wenn der Computer uns etwa analytische Arbeiten abnimmt, kann ich mich mehr auf meine Patient:innen konzentrieren.“ Felix Nensa möchte seine Ergebnisse unmittelbar in die klinische Versorgung einbringen. Dazu plant er unter anderem, den Radiologie-Lehrstuhl enger mit dem Institut für Künstliche Intelligenz in der Medizin (IKIM) und dem Institut für Diagnostische und Interventionelle Radiologie und Neuroradiologie am UK Essen zu verbinden. Zugleich wird er die Kooperation mit medizintechnischen Unternehmen ausbauen. Zudem möchte Nensa den digitalen Umgang mit Daten an der Essener Uniklinik vorantreiben. „KI im Klinikum zu verstärken gehört zu meiner Professur“, so der Radiologe. Der Betrieb der ‚Smart Hospital Information Platform‘ (SHIP) sei schon vorher seine Kernaufgabe gewesen; die Plattform wird sowohl in der Forschung als auch bei klinischen und administrativen Prozessen genutzt.