Prof. Dr. Alexander Radbruch leitet jetzt die Klinik für Neuroradiologie als neuen eigenständigen Bereich im Universitätsklinikum Bonn. Der 43-jährige Spezialist für Hirntumore forscht zu kontrastmittelfreien Verfahren mittels Künstlicher Intelligenz (KI) in der onkologischen Diagnostik. Sein Ziel ist, effektive und gleichzeitig weniger belastende Verfahren unter anderem für Hirntumor-Patienten zu entwickeln.
Anfang des Jahres 2020 wählte die Internetseite „AuntMinnie Europe“ – eine weltweit agierende Plattform für Nachrichten aus der medizinischen Bildgebung – ihn zum zweiten Mal in Folge zu einem der einflussreichsten EU-Forschern in der Radiologie. Zu Beginn seiner Laufbahn war Prof. Radbruch am Heidelberger Universitätsklinikum und später auch am Deutschen Krebsforschungszentrum (DKFZ) in Heidelberg tätig. Jetzt kommt Prof. Radbruch vom Universitätsklinikum Essen, wo er die letzten vier Jahre als Oberarzt und zuletzt als Leitender Oberarzt der Klinik für Neuroradiologie gearbeitet hat.
„Die Zukunft der diagnostischen Radiologie, die in zehn Jahren ganz anders als heute aussehen wird, liegt in der Künstlichen Intelligenz“, sagt Prof. Radbruch, der aktuell zu virtuellen Kontrasten in der Magnetresonanztomographie (MRT) forscht. In Heidelberg und Essen untersuchte er das Ablagerungsverhalten von Gadolinium-haltigen Kontrastmitteln, die oft im MRT relevante Strukturen besser darstellen und klarer gegen andere Gewebe abgrenzen können. “Vor Gabe dieser Kontrastmittel muss eine umfassende Risiko-Nutzen Abwägung durchgeführt werden“, sagt der radiologische Spezialist für Hirntumore.
„So wenig wie möglich, so viel wie notwendig!“
„Zwar sind Nachteile für Patienten nicht eindeutig nachgewiesen, trotzdem ist es im Zweifel besser, wenn auf Kontrastmittel verzichtet werden kann“, sagt Prof. Radbruch. Dazu setzt er auf KI. Gefüttert mit einer riesigen Anzahl digitaler Schichtaufnahmen und diagnostischer Daten entwickelt das Computersystem dabei die notwendigen Kontraste virtuell auf dem Bildschirm. Prof. Radbruchs Ziel ist es, so Hirntumore wie ein gefährliches Glioblastom noch besser erkennen und beschreiben zu können. „Für die Sicherheit und die Behandlung der Patienten ist ein vermehrter Einsatz der künstlichen Intelligenz in der Radiologie sinnvoll.“
Ein weiteres Augenmerk legt der neue Klinikdirektor auf die Bildgebung des glymphatischen Systems, das zelluläre Abfallstoffe im Gehirn entsorgt. Neurodegenerative Erkrankungen werden teilweise auf eine Störung dieses Entsorgungssystems zurückgeführt. Gerade im Bereich der Alzheimerforschung sieht Prof. Radbruch vielversprechende Möglichkeiten der Zusammenarbeit mit dem Deutschen Zentrum für Degenerative Erkrankungen (DZNE) auf dem Campus Venusberg.
Höchster Standard bei gleichzeitig höchster Sicherheit
Prof. Radbruch will zusammen mit seinem 50-köpfigen Team die Künstliche Intelligenz in die neue Klinik für Neuroradiologie des Universitätsklinikums Bonn integrieren und die Digitalisierung stärken. Zudem soll unter seiner Leitung die interventionelle Neuroradiologie durch neue Techniken bei der Versorgung von Schlaganfällen und Aneurysmen ausgebaut werden. Dabei stehen für Prof. Radbruch vor allem seine Patienten im Mittelpunkt. „Sicherheit und Komfort für die Patienten steht für mich an erster Stelle.“
Ganz unterschiedliche Gründe motivierten den neuen Klinikdirektor nach Bonn zu kommen: „Bonn ist nicht nur eine lebenswerte Stadt, sondern zählt zu den besten Standorten für Neurowissenschaften. Für KI zähle ich auf die starke Bonner Mathematik.“ Aber es ist auch ein Stück Heimat für ihn, da sein Vater ganz nah in Bad Münstereifel wohnt. Zudem hofft Prof. Radbruch auf etwas Ausgleich und hat sich daher vorgenommen, morgens von seiner Wohnung in Poppelsdorf den Venusberg hinauf zu seiner neuen Wirkungsstätte zu joggen.
Kontakt für die Medien:
Prof. Dr. Alexander Radbruch
Direktor der Klinik für Neuradiologie
Universitätsklinikum Bonn
Telefon: 0228/287-16507
E-Mail: alexander.radbruch@ukbonn.de
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Katharina Wislsperger / UK Bonn
Merkmale dieser Pressemitteilung:
Journalisten
Medizin
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Deutsch
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