(openPR) Potsdam, 12. Januar 2026. Wie gut eignet sich KI zur Darstellung von Zusammenhängen bei neurologischen und psychiatrischen Erkrankungen? Um diese zentrale Frage geht es am 15. Januar um 18 Uhr in einer öffentlichen virtuellen Vorlesung, organisiert durch die HMU Health and Medical University. Im Fokus stehen die Grundlagen maschinellen Lernens sowie KI-Verfahren, die zur Diagnose und Vorhersage von Krankheitsverläufen sowie zum Verständnis von Hirnerkrankungen beitragen.
Gastdozentin Prof. Dr. Kerstin Ritter, Expertin für Maschinelles Lernen in der Klinischen Neurowissenschaft an der Universität Tübingen und Direktorin am Hertie-Institute for AI in Brain Health, zeigt in ihrem Vortrag aktuelle Beispiele von KI-Nutzung in der Neurologie, u.a. zur Früherkennung von Alzheimer. Zudem skizziert sie die Herausforderungen für KI-Modelle bei Erkrankungen wie Depression und Schizophrenie. Anhand konkreter Forschungsprojekte – von der Vorhersage sozialer und kognitiver Eigenschaften über die Früherkennung von Alkoholmissbrauch bei Jugendlichen bis hin zur personalisierten Psychotherapie – verdeutlicht sie, wo KI bereits heute klinische Phänomene erfasst und wo sie an ihre Grenzen stößt.
Der Vortrag am 15. Januar ist Teil einer Ringvorlesung zum Thema „Computational Psychiatry: Mit mathematischen Modellen die Mechanismen psychischer Erkrankungen entschlüsseln“ von Prof. Dr. Daniel Schad und Prof. Dr. Matthias Guggenmos (beide HMU). Die Teilnahme ist kostenfrei. Weitere Informationen und die Möglichkeit zur Anmeldung gibt es auf der Webseite der HMU.
wissenschaftliche Ansprechpartner:
Prof. Dr. habil. Matthias Guggenmos
Prof. Dr. Daniel Schad
