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Das Team des IKI
Prof. Dr. Martin C. Hirsch
Professor und Leiter des Instituts für Künstliche Intelligenz in der Medizin
Martin Hirsch studierte Humanbiologie an der Philipps-Universität Marburg und promovierte in den Neurowissenschaften. Er gründete mehrere Unternehmen an der Grenze von Biomedizin und IT, und setzte seine Forschungsarbeit unabhängig fort. Sein spezielles Interessengebiet ist die Verknüpfung von kognitiver Neurowissenschaft, Wissensvermittlung durch visuelle Modelle (Bilder) und Technologien zur Unterstützung der menschlichen Entscheidungsfindung. Im Jahr 2010 gründete er zusammen mit Daniel Nathrath und Claire Novorol Ada Health, ein Gesundheits- und Technologieunternehmen, in dem er weiterhin in beratender Funktion tätig ist (www.ada.com)
Prof. Dr. med. Ivica Grgic
Professor für Transplantationsnephrologie, Facharzt für Innere Medizin und Nephrologie, Hypertensiologe®DHL und Leiter des XR-Labors
Ivica Grgic ist Internist, Nephrologe und Hypertensiologe, Professor für Transplantationsnephrologie, Leiter des Nephrologischen Forschungslabors und Gründer/Leiter XR-Labors in der Universitätsmedizin Marburg/UKGM. Schwerpunkte seiner translationalen Arbeit umf u.a. die Erforschung von Pathoprozessen in der Niere, zelltyp-spezifische Transkriptomsanalyser unter Anwendung bioinformatischer Tools und hochauflösendes Deep-Imaging komplexer Gewebsarchitekturen. Darüber hinaus beschäftigt er sich mit der Implementierung und Weiterentwicklung immersiv-technologischer Ansätze wie Virtual Reality (VR) und Augmented Reality (AR) in der Medizin, einschließlich der Schnittstellen zur Künstlichen Intelligenz. Im XR-Labor werden hierbei u.a. innovative Konzepte der räumlichen Bild- und Audiogestaltung, Analysemethoden hochdimensionaler Datensätze und Kompetenzen fördernde virtuelle Simulationstrainings genutzt und erforscht. Neben dem wissenschaftlichen Erkenntnisgewinn sollen die Potentiale immersiver Technologien der Aus- und Weiterbildung neuer Generationen von Ärzt:innen dienen und die Möglichkeiten der Patientenversorgung in der Medizin erweitern und optimieren.
Nadine Frauke Schlicker, M. Sc.
Leitet als wissenschaftliche Mitarbeiterin den Bereich der Mensch-Maschine Interaktion.
Nadine Schlicker studierte Psychologie in Saarbrücken und war 4 Jahre als User Experience Researcher tätig. Von 2018-2020 forschte sie im Rahmen des Forschungsprojektes GamOR an den Themen Motivation, Gerechtigkeit und nachhaltige Gamification im Kontext der Dienstplanung. Nadine ist begeistert vom Themengebiet der Mensch-Maschine Interaktion. In ihrer Promotion beschäftigt sie sich vornehmlich mit der Frage, wie KI die Entscheidungsfindung von Ärzt:innen (z.B. im Rahmen der KI-gestützten kardialen Auskultation) und Patient:innen (z.B. durch Symptomchecker) verändern könnte. Dabei untersucht sie u.a. die Auswirkungen auf Vertrauens-, Verantwortungswahrnehmungen und diagnostische Sicherheit durch den Einsatz von KI. Sie beschäftigt sich außerdem mit der Frage, was vertrauenswürdige KI ausmacht, wie KI von unterschiedlichen Personengruppen im medizinischen Kontext wahrgenommen wird und welche Rolle Erklärungen und Transparenz der KI darin spielen.
Dr. rer. nat. Peter Michael Mross, M. Sc.
Leitung AG Translationale KI Forschung
Peter Michael Mross leitet den Bereich Translationale KI-Forschung und die Entwicklung KI-basierter Entscheidungsunterstützungssysteme. Dabei verbindet er klinische Praxis, Forschung und technisches Prototyping an der Schnittstelle von Medizin, Wissenschaft und Industrie. Zu den am weitesten entwickelten Projekten zählen DokPro, ein KI-basiertes Ersteinschätzungssystem für die Notaufnahme, und ai4rare, ein Entscheidungsunterstützungssystem für Behandelnde von Menschen mit seltenen Erkrankungen. Zudem leitet er den Data-Science-Bereich des MIRACLE-Projekts zum Krankheitsbild ME/CFS. Neben der wissenschaftlichen Koordination und Evaluation verantwortet er Finanzmanagement und Markteintrittsstrategien und Investor Relations. Er vertritt Projekte auf Messen und im politischen Umfeld, gestaltet die Außenkommunikation und betreut Studierende und Promovierende. Sein Ziel ist es, aktuelle Forschung in die Praxis zu überführen.
Gunter Kräling
Technische Leitung des Instituts
Gunter Kräling leitet seit 2024 den technischen Bereich am Institut für Künstliche Intelligenz in der Medizin und bringt über 18 Jahre Erfahrung als Medizintechniker mit. Er ist staatlich geprüfter Techniker für Elektrotechnik, verfügt über tiefgehendes technisches Know-how und hat sich in den letzten Jahren auf die Entwicklung und Anwendung von KI-Methoden und Data-Science-Lösungen im neurologischen Bereich spezialisiert. Zu Beginn der der COVID-19-Pandemie übernahm er die technische Leitung in der Arbeitsgruppe Halbleiterphotonik unter Prof. Dr. Martin Koch, wo er maßgeblich an der Entwicklung eines Notfall-Beatmungsgeräts beteiligt war. Sein Fokus liegt auf der Integration neuester Technologien, insbesondere innovativer Verfahren zur Messung von Vitalparametern, sowie auf der Umsetzung künstlicher Intelligenz in klinschen Anwendungen. Gunter Kräling verfolgt das Ziel, technische Innovationen mit den Anforderungen der medizinischen Praxis zu verbinden und so Prozesse in der Patientenüberwachung und Datenanalyse effizienter und patientenorientierter zu gestalten. Seine Leidenschaft liegt darin, zukunftsweisende Technologien aus den Bereichen Sensorik, Signalverarbeitung und Medizintechnik praxisnah einzusetzen und die klinische Routine durch intelligente Systeme zu entlasten.
Sylvain Brouwer, M. Sc
Doktorand und Data Scientist
Sylvain Brouwer studierte Informatik mit Spezialisierung auf Datenwissenschaft an der Universität Twente in den Niederlanden. Während seiner Masterarbeit beschäftigte er sich mit der Extraktion von Komorbiditätsinformationen aus klinischen Dokumenten mithilfe von Machine Learning. Seine derzeitige Tätigkeit am Institut für künstliche Intelligenz umfasst die Anwendung von Machine Learning und Data Science-Methoden zur Identifizierung von ME/CFS-Biomarkern im Rahmen der MIRACLE-Studie. Außerdem beschäftigt er sich mit der Analyse von Daten aus der klinischen Praxis sowie mit der Erforschung des Einsatzes von Machine Learning in klinischen Prozessen.
Dr. rer. nat. Kirsten Zantvoort, M. Sc.
Leitet als wissenschaftliche Mitarbeiterin den Bereich Data Science
Kirsten Zantvoort studierte Wirtschaftswissenschaften in Gießen und arbeitete zwei Jahre in der Konzernentwicklung. Auf den Master in Business Analytics in Oslo folgte eine Promotion in Data Science. Im Rahmen ihrer Dissertation forschte sie zur Personalisierung von digitaler Psychotherapie mithilfe von Machine-Learning-Modellen und arbeitete parallel als Data Scientist in der Pharmaindustrie. Seit April 2025 leitet Kirsten am IKI die Data Science Nachwuchsforschungsgruppe. Im Zentrum ihrer Arbeit steht die Frage, wie sich das theoretische Potenzial Künstlicher Intelligenz in der Medizin in konkreten klinischen Nutzen überführen lässt. Ihr Ziel ist es, Machine Learning-basierte Entscheidungsunterstützungstools für Ärzt:innen in die Routineversorgung zu implementieren. Mit einem interdisziplinären Team und Kooperationsnetzwerk werden diese Tools – von der real-time Datenverfügbarkeit über das Modelltraining bis hin zum nutzerzentrierten Informationsdesign – entwickelt und validiert. Ihr klinischer Schwerpunkt liegt dabei in der Notfallversorgung (z. B. Risikoscores für Sepsis oder akutes Nierenversagen)
Dr. med. Philipp Russ
Facharzt für Innere Medizin, Notarzt, Hypertensiologe DHL®, Oberarzt am Zentrum für Notfallmedizin
Philipp Russ ist Facharzt für Innere Medizin und Oberarzt am Zentrum für Notfallmedizin. Seine klinischen Interessen liegen insbesondere in der Notfallmedizin, Nephrologie, Hypertensiologie und Intensivmedizin. In der studentischen Lehre engagiert er sich schwerpunktmäßig in der Inneren Medizin und Nephrologie und befasst sich dabei auch mit der Entwicklung und Evaluation innovativer digitaler und simulationsbasierter Lehrformate.
Seine Forschungsinteressen am IKI liegen in der Nephrologie und Notfallmedizin sowie in digitalen und datenbasierten Ansätzen für Lehre, Versorgung und klinische Entscheidungsunterstützung.
Jan Sören Breidenbach, M. Sc.
Technischer Mitarbeiter im Bereich Data Science
Sören Breidenbach studierte Physik an der Universität Heidelberg und war drei Jahre als Softwareentwickler tätig. Er hat vielfältige Erfahrungen im datenzentrierten Arbeiten erworben, sei es im Entwickeln von Datenpipelines und deren (Live-)monitoring, Zeitreihenanalysen oder der Arbeit mit geographischen Daten. Seine derzeitige Tätigkeit ist die Konzeption und Implementierung einer Smartwatchdaten-Infrastruktur, sowie die Analyse der daraus anfallenden Zeitreihendaten, im Rahmen der PROGRESS-Studie.
Seine Interessen liegen in der Kombination von datengetriebenen Methoden mit formalisiertem Wissen, aktuell insbesondere Zeitreihendaten mit Fokus auf physiologischer Modellierung, u.a. mithilfe von Physics-Informed Neural Networks. Außerdem interessiert er sich für Open-Source-Softwareentwicklung, datengetriebener, transparenter Entscheidungsfindung, sowie menschenzentrierter Prozessoptimierung.
Akshit Gattani, B.Tech
Studentische Hilfskraft im Bereich Data Science
Akshit Gattani absolviert derzeit seinen Master in Data Science an der Philipps-Universität Marburg und bringt mehr als vier Jahre Industrieerfahrung im Bereich der prädiktiven Modellierung und DevOps mit. Als studentische Hilfskraft ist er im PROGRESS-Projekt für REDCap zuständig und unterstützt maßgeblich die Entwicklung der Datenpipelines für Smartwatch-Daten. Für seine Masterarbeit nutzt er Intensivstationsdaten des UKGM, um hybride Ansätze des maschinellen Lernens zur Optimierung von Antibiotikadosierungen zu entwickeln. Durch die Integration biologischen Wissens und mechanistischer Gleichungen in die Algorithmen zielt seine Arbeit darauf ab, zukünftige Medikamentenkonzentrationen im Blut besser vorherzusagen. Im Fokus steht dabei die Abwägung zwischen der Wirksamkeit der Behandlung und möglicher Toxizität. Darüber hinaus interessiert ihn, wie die Einbeziehung von Unsicherheitsmetriken die Entscheidungsqualität weiter unterstützen kann.
Fabian Lechner, M. Sc.
Doktorand
Fabian Lechner studierte Betriebswirtschaftslehre in Aachen und Wirtschaftsinformatik in Marburg. Während seiner Masterarbeit beschäftigte er sich mit der Integration großer Sprachmodelle (ChatGPT, GPT-3) in medizinische Prozesse. Seit Oktober 2022 ist er am Institut für Künstliche Intelligenz als wissenschaftlicher Mitarbeiter tätig. Hier erforscht er mögliche Anwendungsgebiet für NLP in der Medizin und setzt Projekte für das IKI technisch um.
Sigrid Hartmann
Sekretariat
Sigrid Hartmann ist mit langjähriger Sekretariats-Erfahrung im Uniklinikum für alle Anliegen rund um die Organisation des Instituts zuständig. Außerdem ist sie ausgebildete Ernährungsberaterin und Diätassistentin (Analyse, Auswertung, Prävention nach DGE-Regeln) mit zieloptimierter Ernährung für die ganzheitliche Gesundheit
Aylin Cagan Jaime
Sekretariat
Aylin Cagan Jaime ist ausgebildete Kauffrau für Büromanagement und als Sekretärin für die organisatorische Koordination am Institut für Künstliche Intelligenz in der Medizin zuständig. Zu ihrem Aufgabenbereich gehört die Bearbeitung sämtlicher Anfragen rund um die institutsinterne Organisation.
Zuvor war sie in einer Unternehmensberatung mit Schwerpunkt auf Personalumbau tätig. Dort sammelte sie umfassende Erfahrungen in der administrativen Projektunterstützung sowie in der bereichsübergreifenden Kommunikation.