CAIMed - Die HUB ist Partner des niedersächsischen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz und kausale Methoden
02.07.2026
Wie können vielversprechende KI-Innovationen von der Forschung in die klinische Praxis überführt werden?
Diese Frage stand im Mittelpunkt des Workshops, der von CAIMed und dem niedersächischen Institut für Biomedizinische Translation (IBT) im L3S - Forschungszentrum in Hannover gemeinsam mit Experten von TRAIN - Translationsallianz in Niedersachsen veranstaltet wurde.
Dr. Maximillian Schieck, der als wissenschaftlicher Mitarbeiter der Hannover Unified Biobank (HUB) im Projekt mitarbeitet, hielt dazu einen Vortrag zu dem Thema „Long COVID bei CAIMed – Identifizierung von Immun-Zielstrukturen und Förderung der zukünftigen Traslation“. In diesem hob Dr. Maximilian Schieck hervor, wie das kooperative Forschungsumfeld von CAIMed einen standortübergreifenden Forschungscluster zum Thema Long COVID gefördert hat. Das Cluster führt sieben von deutschen Bundesministerien geförderte Projekte zusammen. Zudem stellte Dr. Schieck Beispiele für daten- und KI-gestützte Forschung vor, die darauf abzielt, biologische Signalwege, Moleküle und Patientengruppen zu identifizieren, die den Weg für gezieltere Therapien ebnen und die Translation von Forschungsergebnissen in die klinische Praxis unterstützen könnten.
Die HUB ist ein wichtiger Partner des niedersächsischen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz und kausale Methoden in der Medizin - kurz CAIMed und gestaltet die Forschungsthemen aktiv mit.
Das Zentrum wird getragen durch WissenschaftlerInnen des Forschungszentrums L3S an der Leibniz Universität Hannover, der Medizinischen Hochschule Hannover mit der Hannover Unified Biobank, dem Helmholtz-Zentrum für Infektionsforschung Braunschweig - Center for Individualized Infection Medicine (CiiM) sowie der Georg-August-Universität Göttingen - Campus Institut Data Science (CIDAS) und der Universitätsmedizin Göttingen.
CAIMed setzt auf die Verknüpfung von Forschungsdaten, klinischen Daten und Daten der Patientenversorgung sowie den Einsatz von Künstlicher Intelligenz und kausalen Methoden. Dadurch können Prävention, Diagnostik, Therapie und das Monitoring des therapeutischen Erfolgs wirkungsvoller und effizienter werden und die individuellen Bedarfe jedes einzelnen Menschen besser ermittelt und bedient werden.