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• Forschung zur KI-unterstützten medizinischen Bildgebung
• KI in der Medizin ist eines der großen Zukunftsthemen unserer Zeit
• 25. Leibniz-Preis für Forschende der TUM
Der Informatiker und KI-Forscher Prof. Daniel Rückert erhält den Gottfried Wilhelm Leibniz-Preis 2025. Der Ordinarius für Künstliche Intelligenz (KI) in der Medizin und im Gesundheitswesen an der Technischen Universität München (TUM) wird für seine Forschung zur KI-unterstützten medizinischen Bildgebung ausgezeichnet. Der wichtigste deutsche Forschungspreis ist von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) mit 2,5 Mio. Euro dotiert.
Prof. Daniel Rückert hat wegweisende Verfahren entwickelt, mit denen KI-Algorithmen besonders aussagekräftige Bilder aus Aufnahmen der Computertomographie oder Magnetresonanztomographie erzeugen, diese analysieren und für eine verbesserte medizinische Diagnostik interpretieren kann. Unterstützt von der Alexander von Humboldt-Stiftung konnte die TUM den Spitzenwissenschaftler 2020 vom Imperial College London nach München holen.
Insgesamt wurden inklusive Daniel Rückert seit 1986 bereits 25 Forschende der TUM mit Leibniz-Preisen geehrt (https://www.tum.de/ueber-die-tum/daten-und-fakten/auszeichnungen-und-ehrungen/le...). TUM-Präsident Prof. Thomas F. Hofmann würdigt die herausragende Arbeit des Preisträgers: „Die Verbindung von Künstlicher Intelligenz mit medizinischen Anwendungen ist eines der vielversprechendsten Zukunftsthemen unserer Zeit. Und Prof. Rückert ist weltweit einer der exzellentesten Fachleute in diesem Bereich. Ich bin sicher, dass er als künftiger Leiter des gerade am TUM Klinikum im Bau befindlichen TUM Zentrum für Digitale Medizin und Gesundheit die digital unterstützte Medizin auf ein neues Leistungsniveau heben wird.“
Daniel Rückert studierte Informatik an der Technischen Universität Berlin und wurde 1997 am Imperial College London promoviert. Er war dort Professor of Visual Information Processing und leitete als Dekan das Department of Computing. Er veröffentlichte zahlreiche hochzitierte Fachartikel, leitet mehrere große Forschungsprojekte und ist Gründer eines Start-ups, das seine Forschungsergebnisse für schnellere und präzisere klinische Studien von Medikamenten nutzt.
Weitere Funktionen und Auszeichnungen
Daniel Rückert soll insgesamt die interdisziplinäre Kooperation zwischen Informatik und Medizin stärken. An der TUM ist er sowohl Mitglied in der School of Computation, Information an Technology (CIT) als auch an der School of Medicine and Health (MH). Dort agiert er auch als Vize-Dekan für Information Management. Er ist zudem Direktor des Instituts für Künstliche Intelligenz (KI) und Informatik in der Medizin und Direktor des Munich Center for Machine Learning (MCML - https://mcml.ai/) sowie Mitglied des Vorstands des Munich Data Science Institute (MDSI - https://www.mdsi.tum.de/mdsi/startseite/).
Daniel Rückert erhielt zahlreiche Auszeichnungen und Förderungen für seine wissenschaftliche Arbeit, unter anderem:
• Mitglied, Leopoldina (2023)
• Alexander von Humboldt Professur (2020)
• ERC Advanced Grant (2020)
• Fellow, TUM Institute for Advanced Study (https://www.ias.tum.de/ias/start/)
• Fellow, Academy of Medical Sciences (2019)
• Fellow, Royal Academy of Engineering (2015)
• Fellow, IEEE (2015)
Weitere Informationen:
• Der Gottfried Wilhelm Leibniz-Preis der DFG (https://www.dfg.de/de/gefoerderte-projekte/preistraeger-innen/leibniz-preis)
• Prof. Dr. Daniel Rückert (https://www.mdsi.tum.de/mdsi/startseite/)
• Lehrstuhl für Artificial Intelligence in Medicine and Healthcare (https://www.kiinformatik.mri.tum.de/de/lehrstuhle/lehrstuhl-fuer-artificial-inte...)
• TUM School of Computation, Information and Technology (https://www.cit.tum.de/cit/startseite/)
• TUM School of Medicine and Health (https://www.mh.tum.de/mh/startseite/)
Prof. Dr. Daniel Rückert
Technische Universität München
Institut für KI und Informatik in der Medizin
+49 89 41408587
daniel.rueckert@tum.de
Merkmale dieser Pressemitteilung:
Journalisten, Wissenschaftler
Informationstechnik, Mathematik, Medizin
überregional
Wettbewerbe / Auszeichnungen
Deutsch
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