Die Jury des Eugen Münch-Preises für innovative Gesundheitsversorgung hat die Gewinner für das Jahr 2024 ausgewählt: In der Kategorie „Wissenschaft und praktische Anwendung“ wurde der Physiker und Bioinformatiker Carsten Marr für seine Forschung an der KI-basierten Diagnostik von Blutkrankheiten prämiert. Leon Kobinger, Jonas Bayer und Nicolas Gehring erhalten den Preis in der Kategorie „bestes Startup im Gesundheitswesen“ für die KI-basierte Unterstützung bei der Medizinprodukt-Zulassung. Beide Preisträger erhalten jeweils 20.000 Euro und einen Film über ihre Arbeit.
Foto: Rhön Stiftung

In der Kategorie „Wissenschaft und praktische Anwendung“ wurde der Physiker und Bioinformatiker Carsten Marr für seine Forschung an der KI-basierten Diagnostik von Blutkrankheiten prämiert. Leon Kobinger, Jonas Bayer und Nicolas Gehring erhalten den Preis in der Kategorie „bestes Start-up im Gesundheitswesen“ für die KI-basierte Unterstützung bei der Medizinprodukt-Zulassung. Der Preis ist in jeder Kategorie mit 20.000 Euro und einem Film dotiert.

Boris Augurzky, Vorstandsvorsitzender der Rhön Stiftung: „Die prämierten Arbeiten zeigen einmal mehr das Potenzial, das in klug eingesetzten innovativen Technologien steckt. Sie erhöhen nicht nur die Effizienz des Systems, sondern verbessern auch die Gesundheitsversorgung der Menschen. Beides ist in Anbetracht des demografischen Wandels nicht mehr nur Kür, sondern Pflicht.“

Kategorie Wissenschaft und praktische Anwendung: Carsten Marr: „Explainable AI Identifies Diagnostic Cells of Genetic AML Subtypes”

Carsten Marr arbeitet am Einsatz von KI-Modellen und der automatisierten Diagnose schwerer Bluterkrankungen. In der prämierten Arbeit ist es dem Physiker und Bioinformatiker gelungen, ein KI-Modell zu entwickeln, das nicht nur Patienten mit gesunden Zellen von Patienten mit an Akuter Myeloischer Leukämie (AML) erkrankten Zellen unterscheiden, sondern auch genetische Subtypen der AML identifizieren kann. Um dies zu ermöglichen, wurde ein modernes tiefes neuronales Netz mittels Multi-Instanz-Lernen und erklärbaren KI-Komponenten trainiert.

Bisher müssen für die Leukämie Diagnostik Blutzellen in den Laboren ausgestrichen und von Zytologen unter dem Mikroskop analysiert werden. Für die Therapieentscheidung ist der genaue Krebstyp entscheidend und ein schnelles Resultat wichtig. Deshalb kann der Einsatz des Modells von Marr die Arbeitsbelastung der Experten in den Laboren reduzieren und die Diagnostik robuster, schneller und konsistenter machen. Außerdem gelang es dem Forscher und seinen Kollegen, anhand der gewonnenen Daten weitere Zellproteine zu identifizieren, die als therapeutisch funktionale Ziele dienen können. Damit ist perspektivisch die Entwicklung neuartiger Therapien möglich.

Die Arbeiten von Carsten Marr wurden unter anderem in den Fach-journalen Nature Machine Intelligence, PLOS Digital Health, Blood und Nature Biotechnology publiziert.

• https://www.nature.com/articles/s42256-019-0101-9
• https://journals.plos.org/digitalhealth/article?id=10.1371/journal.pdig.0000187
• https://ashpublications.org/blood/article/138/20/1917/477932/Highly-accurate-dif...
• https://www.nature.com/articles/s41587-023-01684-0

Einen Film über die Arbeit sehen Sie hier: https://youtu.be/EhoQXHEU-7I

Carsten Marr (47) studierte an der TU München Physik. Nach Auslandsaufenthalten und seiner Promotion an der TU Darmstadt stieß er 2008 zum Institut für Bioinformatik und Systembiologie am Helmholtz Munich, wo er sich tiefgehend mit Stammzellen befasste. Seit 2021 leitet er dort als Direktor das Institute of AI for Health.

Kategorie Bestes Start-up im Gesundheitswesen: Leon Kobinger, Jonas Bayer und Nicolas Gehring: „CertHub”

Die Gründer von Certhub haben eine KI-gestützte Software entwickelt, mit der automatisch die Regularien der Medizinproduktzulassung eingehalten werden. Über eine Schnittstelle ist die Plattform mit den Zulassungsstellen verknüpft. Alle Produkt- und Qualitätsinformationen sind zusammengefasst und eine vollständige technische Dokumentation kann generiert werden. Damit wird Unternehmen die komplexe Zulassung von Medizinprodukten erleichtert, die Hersteller sparen bis zu 60 Prozent Zeit und Kosten bei der Zulassung ein und für Patienten wichtige Produkte kommen schneller zur Anwendung. Die Software richtet sich an kleine und mittelständische Unternehmen sowie Start-ups. Damit trägt die prämierte Arbeit dazu bei, dass Innovationen nicht an den komplexen Vorgaben scheitern bzw. Unternehmen ins Ausland abwandern. Einen Film über die Arbeit sehen Sie hier: https://youtu.be/5tLd_h0SDMw

Leon Kobinger ist Medizininformatik-Ingenieur und Experte für Produktentwicklungen in hochregulierten Branchen und Zulassung mit über zehn Jahren einschlägiger Berufserfahrung. Nicolas Gehring ist Informatik-Ingenieur und ein erfahrener Software-Entwickler und Experte für Cloud Infrastruktur und KI-Anwendungen. Jonas Bayer hat einen Master in Management & Digital Technologies und bringt vorherige Gründungserfahrung und Praxiserfahrung im Vertrieb von digitalen Produkten mit in das Gründungsteam.

Jury

Die Gewinner wurden von der Jury ausgewählt, der Barbara Diehl (Chief Partnership Officer, SPRIND – Bundesagentur für Sprunginnova-tionen), Wolfgang Greiner (Inhaber des Lehrstuhls für Gesund-heitsökonomie und Gesundheitsmanagement, Universität Bielefeld), Heike Haarhoff (Redakteurin Tagesspiegel Background Gesundheit & eHealth; Professorin Kommunikationswissenschaft an der Akkon Hoch-schule für Humanwissenschaften), Bernadette Klapper (Bundesge-schäftsführerin, Deutscher Berufsverband für Pflegeberufe – Bundes-verband e. V.), Franz Knieps (Vorstand BKK Dachverband e.V.), Ralf Kuh-len (Chief Medical Officer, Fresenius Group) und Marcel Weigand (Mo-derator, Berater und Podcaster) angehören.

Über den Preis

Der Eugen Münch-Preis wird seit 2015 jährlich in zwei Kategorien (Bestes Start-up im Gesundheitswesen sowie „Wissenschaft und praktische Anwendung“ verliehen. Die Gewinner erhalten jeweils ein Preis-geld von 20.000 Euro und einen Film, mit dem die Arbeit vorgestellt wird. Ausgezeichnet werden innovative Arbeiten, die zu einer effizienteren und patientenorientierteren Gesundheitsversorgung beitragen können.