{"id":8987,"date":"2026-07-01T08:00:00","date_gmt":"2026-07-01T06:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.isrec.ch\/?post_type=recherche&p=8987"},"modified":"2026-06-24T16:39:31","modified_gmt":"2026-06-24T14:39:31","slug":"virtual-patient-plattform-prof-charlotte-bunne-epfl-und-prof-olivier-michielin-hug","status":"publish","type":"recherche","link":"https:\/\/www.isrec.ch\/de\/forschung\/virtual-patient-plattform-prof-charlotte-bunne-epfl-und-prof-olivier-michielin-hug\/","title":{"rendered":"Virtual Patient Plattform – Prof. Charlotte Bunne (EPFL) und Prof. Olivier Michielin (HUG)"},"content":{"rendered":"\n

Verbesserte Integration von medizinischen Daten zur Unterst\u00fctzung von personalisierter onkologischer Betreuung<\/strong><\/h2>\n\n\n
Dieser \u00abzweckgebundene Fonds\u00bb, unterst\u00fctzt durch eine grossz\u00fcgige Spende der Loterie Romande, wurde im Juli 2026 f\u00fcr 4 Jahre an Prof. Charlotte Bunne (EPFL) und Prof. Olivier Michielin (HUG) vergeben.<\/h5>\n\n\n

Die Diagnose und Behandlung von Krebserkrankungen st\u00fctzt sich heute auf eine Vielzahl von Daten. Informationen aus Gewebe-, Genom-, Eiweiss- und Genexpressionsanalysen sowie aus klinischen Akten werden jedoch h\u00e4ufig unabh\u00e4ngig voneinander ausgewertet. Hinzu kommt, dass diese Daten in der Schweiz oft auf verschiedene Spit\u00e4ler verteilt sind, was ihre Auswertung weiter erschwert. Das Virtual Patient<\/em> Projekt setzt sich zum Ziel, mithilfe des Aufbaus einer Plattform, die auf k\u00fcnstlicher Intelligenz (KI) basiert, diese Fragmentierung zu \u00fcberwinden. Es sollen s\u00e4mtliche Informationen zusammengetragen werden, um ein vollst\u00e4ndiges und koh\u00e4rentes Profil jedes Patienten zu erstellen. Auf diese Weise k\u00f6nnen die behandelnden \u00c4rzte die Erkrankung besser verstehen und die Behandlungen planen.<\/p>\n\n\n\n

Durch die Verkn\u00fcpfung verschiedener Informationsquellen erhalten die medizinischen Teams dank Virtual Patient<\/em> einen genaueren und koh\u00e4renteren \u00dcberblick \u00fcber jede einzelne klinische Situation.<\/p>\n\n\n\n

Folgende Gewinne werden von diesem Vorhaben erwartet:<\/p>\n\n\n\n

    \n
  • Verbesserung der Qualit\u00e4t und Schnelligkeit der Diagnose<\/li>\n\n\n\n
  • Effektivere Unterst\u00fctzung von Behandlungsentscheiden in personalisierter Betreuung<\/li>\n\n\n\n
  • Reduzierung von unn\u00f6tigen Untersuchungen<\/li>\n\n\n\n
  • Erleichterung der Pflegekoordination zwischen verschiedenen Institutionen<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

    Langfristig k\u00f6nnte dieser Ansatz dazu beitragen, den Zugang zu innovativen therapeutischen Strategien zu verbessern, insbesondere bei komplexen oder seltenen Krebserkrankungen.<\/p>\n\n\n\n

    Ansatz<\/strong> <\/p>\n\n\n\n

    Die Plattform nutzt eine neue Generation von KI-Modellen, die mithilfe grosser Mengen vielf\u00e4ltiger medizinischer Daten trainiert wurden. Sie vereint klinische Daten mit g\u00e4ngigen Untersuchungen aus den Bereichen Histopathologie, genetische Sequenzierung sowie r\u00e4umliche Proteomik und Transkriptomik. Dank dieser Kombination kann Virtual Patient<\/em> fehlende Ergebnisse vorhersagen, die aussagekr\u00e4ftigsten Tests ermitteln, das Ansprechen auf Behandlungen simulieren und jeden Fall mit bereits bekannten F\u00e4llen vergleichen. Gremien bestehend aus Krebsexperten (Molecular Tumor Boards) werden die Plattform testen. Es soll ein interaktives Tool angeboten werden, das auf der Grundlage der gesamten verf\u00fcgbaren Daten fundierte Empfehlungen auszusprechen kann und gleichzeitig den Zugang zu vergleichbaren klinischen Studien oder Forschungsarbeiten erleichtert.<\/p>\n\n\n

    \n\t\n\n
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