Die University of California San Francisco (UCSF) zeigt eindrucksvoll, wie Künstliche Intelligenz (KI) durch eine enge Vernetzung verschiedenster Disziplinen nicht nur die Forschung, sondern auch die klinische Versorgung und die öffentliche Gesundheit revolutionieren kann. Im Zentrum dieser Bemühungen steht eine Philosophie der Zusammenarbeit, die Experten aus unterschiedlichsten Fachbereichen zusammenführt – von der Epidemiologie über die Informatik bis hin zur Medizin und Ethik. Diese umfassende integrative Herangehensweise wurde kürzlich auf dem Research AI Day an der UCSF Mission Bay Campus verdeutlicht, einer Veranstaltung, die hunderte Wissenschaftler und Fachleute aus unterschiedlichen Bereichen zusammenbrachte, um den Stand und die Zukunft von KI in verschiedenen Segmenten der Gesundheitsforschung zu diskutieren und voranzutreiben. Die Veranstaltung zeigte eindrücklich, wie tiefgreifende Fortschritte nur dann möglich sind, wenn multiple Perspektiven und Fachkompetenzen kombiniert werden. Anstatt einzelne Durchbrüche isoliert zu betrachten, wird die Bedeutung von integrativen Strategien betont, die über Fachgrenzen hinweg Innovation fördern und eine verantwortungsbewusste Entwicklung von KI ermöglichen.
Ein besonderer Schwerpunkt liegt dabei auf der Einbindung von Experten aus Kliniken, Datenwissenschaften, Ethik und Bevölkerungsforschung sowie Interessenvertretern aus der Gemeinschaft. Ein grundlegendes Ziel ist es, sicherzustellen, dass KI-Entwicklungen nicht nur technologisch wegweisend sind, sondern auch gesellschaftlich verantwortungsvoll und praxisnah umgesetzt werden. Insbesondere im Bereich der öffentlichen Gesundheit eröffnen sich durch den Einsatz von KI faszinierende Möglichkeiten, bisher unerkannt gebliebene Gesundheitsungleichheiten zu identifizieren und zu adressieren. UCSF-Forscher arbeiten aktiv daran, algorithmische Verzerrungen und Umweltfaktoren besser zu verstehen und zu korrigieren. Dabei kommt der multidisziplinäre Ansatz besonders zum Tragen: Experten aus der Sozialepidemiologie, dem Public Health-Bereich und der Informatik entwickeln Modelle, die soziale Trends und Einflüsse berücksichtigen.
Ziel ist es, KI-basierte Systeme zu schaffen, die fair, transparent und belastbar sind und so dazu beitragen, Gesundheitsrisiken zu minimieren und die Versorgung gerechter zu gestalten. Ein Beispiel hierfür sind Forschungen von Professorin Irene Chen und Professor Kim Rhoads, die die Auswirkungen sozialer Einflussfaktoren auf die Leistung von KI-Modellen in der Gesundheitsversorgung untersuchen und Konzepte entwickeln, um Bias in Künstlicher Intelligenz abzubauen. Mit dieser Expertise bündelt UCSF klinische, datentechnische und epidemiologische Kompetenz an einem Ort und schafft ein einzigartiges Ökosystem, in dem innovative KI-Anwendungen entstehen können. Das gilt ebenso für die Implementierung von Künstlicher Intelligenz in die klinische Praxis. Die Einführung neuer KI-Tools in die Patientenversorgung ist ein äußerst komplexer Vorgang, der Know-how aus verschiedensten Bereichen erfordert.
So gibt es bei UCSF Projekte, die AI-gestützte Modelle zur Vorhersage von verpassten Terminen, zur perioperativen Planung oder zur Unterstützung klinischer Entscheidungen bereitstellen und kontinuierlich verbessern. Eine herausragende Neuerung in diesem Zusammenhang ist die Entwicklung von IMPACC (Impact Monitoring Platform for AI in Clinical Care), einer Echtzeit-Überwachungsplattform, die gemeinsam mit UCSF Health und der Abteilung für Klinische Informatik umgesetzt wurde. IMPACC sorgt für eine ständige Kontrolle der eingesetzten KI-Anwendungen und garantiert somit deren Sicherheit, Wirkung und Gleichberechtigung. Durch diese Monitoring-Plattform wird sichergestellt, dass KI-Werkzeuge nicht nur effizient, sondern auch verantwortungsvoll und patientenzentriert zum Einsatz kommen. Die Anwendung von Künstlicher Intelligenz beschränkt sich jedoch nicht nur auf klinische Abläufe oder Gesundheitsanalysen auf Bevölkerungsebene.
Auch in der biologischen Grundlagenforschung führt KI zu bahnbrechenden Erkenntnissen. Hier bietet die Technologie die Möglichkeit, biologische Prozesse über verschiedene zeitliche und räumliche Skalen hinweg zu verbinden – von molekularen Strukturen bis zu komplexen biologischen Netzwerken. UCSF-Forscher wie Tony Capra, Jimmie Ye, Christina Theodoris und James Fraser arbeiten daran, genetische Variationen besser zu verstehen und deren Auswirkungen auf biologische Netzwerke zu modellieren. Dabei setzen sie auf innovative Methoden wie Transfer Learning, um Zusammenhänge zwischen unterschiedlichen Datensätzen aufzudecken und so neue wissenschaftliche Erkenntnisse zu generieren. Dies ist besonders wichtig, da biologische Systeme traditionell oft in voneinander getrennten Forschungsbereichen untersucht wurden, was die ganzheitliche Betrachtung erschwerte.
Künstliche Intelligenz fungiert als Brücke, um diese Grenzen zu überwinden und erlaubt ein umfassenderes Verständnis der Biologie. Durch den zunehmenden Einsatz von KI in Forschung und Praxis wächst zugleich die Notwendigkeit, eine nachhaltige Infrastruktur zu schaffen, die interdisziplinäre Zusammenarbeit langfristig unterstützt. Bei UCSF wird deshalb nicht nur in technologische Entwicklungen investiert, sondern auch in die Förderung einer kulturübergreifenden Innovationsgemeinschaft. Dies umfasst den Aufbau von Fachnetzwerken, Schulungsprogrammen für Wissenschaftler und Klinikpersonal sowie Initiativen, um Technologen, Mediziner und Interessenvertreter der Gemeinschaft enger miteinander zu vernetzen. Die Vision dahinter ist klar: Nur gemeinsames Engagement und der ganzheitliche Austausch von Wissen können sicherstellen, dass Künstliche Intelligenz einen echten Mehrwert für die Gesellschaft bietet und gesundheitliche Herausforderungen effektiv angegangen werden.
Ein immer wieder betonter Punkt im Rahmen der UCSF-Strategie ist, dass KI nicht als Selbstzweck angesehen wird, sondern als Werkzeug, das von Experten aus allen Teilen der Forschungs- und Gesundheitslandschaft verantwortungsvoll gelenkt werden muss. Durch eine Kultur der Zusammenarbeit gelingt es UCSF, die Potenziale von KI bestmöglich zu nutzen und gleichzeitig deren Risiken zu minimieren. Die breite Vernetzung mit externen Partnern wie der UC Berkeley, der UC Irvine, Columbia University oder sogar internationalen Institutionen stellt sicher, dass der Innovationsprozess offen, dynamisch und auf dem neuesten Stand der Wissenschaft bleibt. In der Zukunft erwartet UCSF, dass der interdisziplinäre Ansatz weiterhin der Schlüssel zum Erfolg bei der Entwicklung und Implementierung von KI sein wird. Mit der fortlaufenden Ausbreitung von KI-Anwendungen in der Medizin, der öffentlichen Gesundheit und der biologischen Forschung wird es immer wichtiger, unterschiedliche Fachgebiete zu verbinden und Synergien zu schaffen.
UCSF steht hier exemplarisch für eine Institution, die den Wandel aktiv gestaltet und eine Vorreiterrolle im verantwortungsvollen Umgang mit Künstlicher Intelligenz einnimmt. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Universität durch die konsequente Förderung von Cross-Disciplinary Collaboration eine Umgebung geschaffen hat, in der KI nicht nur technologischen Fortschritt bedeutet, sondern echte Innovation zum Wohle von Patienten, Gesellschaft und Wissenschaft hervorbringt. Die Herausforderungen der Zukunft, seien es gesundheitliche Ungleichheiten, komplexe biologische Fragestellungen oder die dynamische Entwicklung klinischer Versorgungsprozesse, können so bestmöglich angegangen werden. UCSF zeigt damit exemplarisch, wie moderne Forschung im Zeitalter der Künstlichen Intelligenz gestaltet werden muss – integrativ, vernetzt und verantwortungsvoll.
