In den letzten Jahren hat das Bundesland Bremen in der Wissenschaft einen starken Fokus auf die Schnittmengen der Bereiche Künstlicher Intelligenz (KI) und Gesundheitsforschung gelegt. Um diese Entwicklung im Diskurs von Wissenschaft, Politik, Wirtschaft und Gesellschaft zu fördern und insbesondere das transformative Potential von KI in der nachhaltigen Gesundheitsversorgung in den Blick zu nehmen, wurde in der U Bremen Research Alliance das Bremer Symposium „AI in Health“ etabliert. Dieses Jahr findet das Symposium am 27. November 2025 statt. Wie kann Künstliche Intelligenz entlang der gesamten Versorgungskette – von Prävention, Screening, Diagnose und Behandlung bis hin zu Rehabilitation und Pflege – einen Mehrwert schaffen? Welche Chancen und Risiken birgt ihr Einsatz im Gesundheitswesen und welches Potenzial hat KI für eine nachhaltige und resiliente Gesundheitsversorgung? Diesen Fragen stellen sich Expert:innen aus Wissenschaft, Technologie und Medizin und diskutieren nachhaltige sowie resiliente Lösungen für die Herausforderungen im Gesundheitssektor.
Programm
Radisson Blu Hotel Bremen, Böttcherstraße 2, 28195 Bremen
09:00 - 09:30 Uhr Impulse zum Auftakt
Impulsvortrag „Big Data in der Medizin" mit Prof. Dr. Antje Wulff
Seit März 2022 ist Prof. Dr. Antje Wulff Professorin für Big Data in der Medizin an der Fakultät VI - Medizin und Gesundheitswissenschaften der Carl von Ossietzky Universität Oldenburg. Sie erforscht die Nutzbarmachung medizinischer Routine- und Forschungsdaten, wie diese interoperabel gespeichert und ausgetauscht und unter dem Einsatz datengetriebener Methoden und KI-Verfahren für die Entwicklung von klinischen Entscheidungsunterstützungssystemen genutzt werden können.
Diese Session widmet sich dem Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Gesundheitsforschung – von der Prävention bis hin zum Screening. Im Fokus stehen Möglichkeiten und Grenzen von KI-gestützten Verfahren zur Risikoabschätzung und Früherkennung von Krankheiten sowie deren Integration in Forschung und Praxis.
Modelle der Risikovorhersage in der Praxis und KI-gestützte Screening-Strategien mit Prof. Dr. Krasimira Aleksandrova
Prof. Dr. Krasimira Aleksandrova zeigt in ihrem Vortrag „Risk prediction in health research: From theory to practice“, wie theoretische Modelle der Risikovorhersage in der Praxis Anwendung finden können. Ein zweiter Beitrag wird ergänzende Perspektiven auf KI-gestützte Screening-Strategien beleuchten. Anschließend diskutieren die Vortragenden gemeinsam die Chancen, Herausforderungen und Implikationen für die Anwendung von KI in Prävention und Screening. Krasimira Aleksandrova ist Professorin für Methoden der molekularen Epidemiologie an der Universität Bremen und stellvertretende Leiterin der Abteilung Epidemiologische Methoden und Ursachenforschung am Leibniz-Institut für Präventionsforschung und Epidemiologie – BIPS.
Multimodale Deep Learning-Systeme für systematische Prävention – Von opportunistischen Befunden zu datengetriebener Risikovorhersage mit Prof. Dr. Nils Strodthoff
Die heutige Präventionsmedizin verschenkt enormes Potenzial: Routineuntersuchungen bergen wertvolle Risikoinformationen über ihre ursprüngliche Indikation hinaus – doch diese bleiben weitgehend ungenutzt. Deep Learning-Systeme identifizieren heute subtile Muster, die Experten entgehen. Multimodale Ansätze verknüpfen verschiedene Datenquellen – von Bildgebung über Laborwerte bis zu Wearables – und steigern so die Vorhersagegenauigkeit erheblich. Dies ermöglicht den Wandel von opportunistischen Zufallsbefunden zu systematischer, personalisierter Risikovorhersage. Der Vortrag analysiert das transformative Potenzial multimodaler KI für die Prävention und diskutiert kritisch zentrale Herausforderungen der klinischen Translation. Nils Strodthoff ist Professor für „eHealth: Interpretier- und erklärbare Lernalgorithmen“ am Department für Versorgungsforschung der Fakultät VI Medizin und Gesundheitswissenschaften der Universität Oldenburg.
Die klinische Pathologie erlebt durch KI eine regelrechte Revolution: Digitale Hochauflösungspräparate erzeugen immense Datenmengen – mit Insights jenseits menschlicher Wahrnehmungsgrenzen. Wir zeigen, wie KI Früherkennung und Diagnostik bereits heute beschleunigt und präzisiert – und wohin die Reise geht. Im Fokus steht, wie sich Diagnostik und Früherkennung am Beispiel Prostatakarzinom verändern und welche Rahmenbedingungen in Deutschland noch zu stärken sind. Schließlich zeigen Kurz-Pitches & Demos laufender Projekte der Bremer Forschungsinstitute konkrete Lösungsbausteine dazu.
Live auf der Bühne: Experte für Nephropathologie, Dr. Samy Hakroush
Wir blicken Dr. Samy Hakroush, Chefarzt und ärztliche Leitung des Instituts für Pathologie am Klinikum Bremen-Mitte und dem Fachärztezentrum Hanse, bei seiner Arbeit über die Schulter – mit KI vom digitalen Präparat bis zum Befund. Seit dem 1. Januar 2024 leitet Dr. Samy Hakroush das Institut für Pathologie am Klinikum Bremen-Mitte. Die Pathologie ist ein Instrument der Qualitätssicherung in der Medizin und gibt Auskunft über die Art und den Schweregrad der Erkrankung. Insbesondere im Fall von Tumorerkrankungen ist die Pathologie gefragt: Im pathologischen Institut werden Gewebeproben untersucht und es wird der Typ, die Größe, die Ausdehnung und die Bösartigkeit einer Tumorerkrankung begutachtet. Die Nephropathologie befasst sich mit Erkrankungen Nieren oder – nach einer Nierentransplantation – mit allen Veränderungen des transplantierten Organs.
Therapie: Chirurgie der Zukunft
Wie verändern KI und Mixed Reality Entscheidungen und Vorgehen im OP – von der präzisen Resektionsplanung bis hin zur assistierten intraoperativen Navigation? Die Session beleuchtet konkrete Anwendungsbeispiele und zeigt, wie KI-gestützte Bildanalyse und Augmented Reality bereits heute Chirurg:innen bei komplexen Eingriffen unterstützen. UBRA-Forschende präsentieren aktuelle Entwicklungen aus laufenden Projekten und diskutieren gemeinsam mit Chirurg:innen und Informatiker:innen, welche weiteren Herausforderungen durch intelligente Assistenzsysteme gelöst werden können.
AI Surgery Tracking mit Dr.-Ing. Tom Koller
Das über das AI Center for Health Care geförderte Projekt AI Surgery Tracking ermöglicht Chirurginnen und Chirurgen mit Hilfe von KI, noch präzisere Eingriffe durchzuführen, um so letzten Endes das Wohl der Patienten zu steigern. Das Fraunhofer-Institut für Digitale Medizin MEVIS und das Computer Graphics and Virtual Reality Research Lab (CGVR) der Universität Bremen haben eng zusammengearbeitet, um ein neues visuelles Trackingsystem zu entwickeln. Dieses System soll die chirurgische Navigation verbessern, indem es optische anstelle von Infrarotkameras verwendet. Herkömmliche Probleme wie manuelle Registrierung, Kalibrierung sowie Verdeckung- bzw. Verschmutzung der reflektierenden Navigationsmarker der Infrarotkamera-Systeme werden dadurch vermieden.
Extended Reality in the Operating Room of the Future mit Prof. Dr.-Ing. Gabriel Zachmann
Gabriel Zachmann ist seit 2012 Professor am Fachbereich Mathematik und Informatik der Universität Bremen und vertritt die Fachgebiete Visual Computing, Computergraphik und Virtuelle Realität. Seit Juli 2025 ist er Direktor des Technologie-Zentrum Informatik und Informationstechnik (TZI) der Universität Bremen. Prof. Zachmann erwartet, dass in den kommenden Jahren Technologien wie Extended Reality (XR), Alltagsrobotik und künstliche Intelligenz noch weiter an Bedeutung gewinnen und viele neue Forschungsfragen aufwerfen werden.
Aktuelle klinische Herausforderungen: Ist KI die Lösung? mit Prof. Dr. med. Moritz Schmelzle
Seit 2022 ist Prof. Dr. med. Moritz Schmelzle Direktor der Klinik für Allgemein-, Viszeral- und Transplantationschirurgie an der Medizinischen Hochschule Hannover (MHH). Seit 2023 leitet er zudem das Transplantationszentrum MHH Hannover. Er ist spezialisiert auf die Tumorchirurgie und Transplantationschirurgie von Bauchorganen. Sein besonderer Fokus liegt auf der Weiterentwicklung schonender, laparoskopischer und robotischer Operationstechniken (Schlüssellochchirurgie) bei hochkomplexen Operationen der Leber, der Bauchspeicheldrüse, der Speiseröhre und des Magens sowie des Enddarms. Er engagiert sich für die Individualisierung von Behandlungskonzepten und die optimale Vorbereitung und Nachbetreuung von Patienten im Rahmen von Operationen.
15:00 - 16:15 Uhr Session "Rehabilitation und Robotik"
Warum Adaptive KI für die Mensch–Roboter-Interaktion brauchen
Dynamische Mensch–Roboter-Interaktionsszenarien, wie zum Beispiel in der Rehabilitation, sind von Natur aus variabel: Menschen, Aufgaben und Umgebungen verändern sich kontinuierlich. Aktuelle robotische Systeme bewältigen zwar viele klar strukturierte Szenarien, haben jedoch Schwierigkeiten mit wechselnden Bedingungen, Personen und Kontexten. Zukünftige Systeme müssen in der Lage sein, Interaktion zu personalisieren, Intentionen zu antizipieren und auch bei sich verändernden Bedingungen robust zu bleiben, während die KI idealerweise lokal auf dem Gerät ausgeführt wird, um Privatsphäre zu schützen und Latenzen zu minimieren. Dieser Vortrag hebt die Bedeutung des aufkommenden Forschungsfeldes Adaptive AI hervor und veranschaulicht diese Perspektive anhand aktueller Beispiele aus der Forschung.
Practical Applications of Exoskeletons mit Kate Bereziy, CEO von ExoAtlet Global S.A.
Modern exoskeletons collect vast amounts of data — from gait parameters and balance to muscle activity and patient stability. Artificial intelligence enables the transformation of this data into valuable clinical insights that can:
- analyze recovery dynamics in real time,
- predict therapy outcomes,
- adapt training programs to each patient’s individual profile, and
- detect early signs of improvement or regression.
The presentation explores practical applications of exoskeletons and potential analysts of biomechanical and neurophysiological data, progress visualization, and the integration of AI platforms into everyday rehabilitation workflows. Also attention is given to ethical considerations, medical data protection, and the practical impact of AI on increasing the effectiveness of neurorehabilitation and patient motivation.
Beurteilung der Gehfähigkeit von Schlaganfallpatienten durch Abbildung der Diagnosen eines interdisziplinären Expertenboards durch KI mit Dr.-Ing. Dominik Raab
Bei komplexen, fachdisziplinübergreifenden Erkrankungen lässt sich durch Patientenkonsilien in interdisziplinär besetzten Expertenboards eine maßgeschneiderte Diagnostik und Behandlungsplanung realisieren. Bei prävalenten Erkrankungen wie Schlaganfall oder dem Post-COVID-Syndrom können jedoch aus Zeit- und Kostengründen nur wenige Patienten in solchen Boards befunden werden. KI-basierte Ansätze zur modellbasierten Abbildung von Expertenwissen versprechen hier Abhilfe, müssen aber auf die jeweilige Erkrankung sowie die verfügbaren Patientendaten zugeschnitten werden. Der Beitrag diskutiert die spezifischen Herausforderungen bei der KI-gestützten Beurteilung der Gehfähigkeit von Schlaganfallpatienten und skizziert potenzielle Lösungsansätze.
Dominik Raab ist promovierter Maschinenbauingenieur mit Spezialisierung auf Gang- und Datenanalyse. Seine Forschungsarbeit konzentriert sich auf die Unterstützung der klinischen Diagnostik in Neurologie und Orthopädie mittels systematischer Erhebung von Patientendaten sowie anwendungsorientierter Datenanalyse unter Verwendung von Methoden der multivariaten Statistik, des Dataminings, des maschinellen Lernens sowie der künstlichen Intelligenz. Er ist akademischer Oberrat an der Universität Duisburg-Essen und dort seit 2007 am Lehrstuhl für Mechanik und Robotik tätig. Seit 2010 leitet er dessen Labor für markerbasierte Bewegungsanalyse und seit 2012 hält er die selbstkonzipierte Lehrveranstaltung "Instrumentelle Bewegungsanalyse", in der die ingenieurwissenschaftlichen Grundlagen und die anwendungsorientierte Analyse klinischer Daten vermittelt werden.
Diese Session thematisiert die Möglichkeiten und Grenzen zum Einsatz von KI in der Pflege. Ein Schwerpunkt liegt dabei auf der Frage, wie der Einsatz von KI in der Pflege als einem regelhaften Element der pflegerischen Versorgung gelingen kann und welche Rahmenbedingungen dafür notwendig sind aber auch welche Barrieren es zu überwinden gilt.
Prof. Dr. Karin Wolf-Ostermann leitet dabei zusammen mit Prof. Dr. Andreas Hein zunächst durch drei exemplarisch ausgewählte Vorträge zu Projekten aus der BMFTR-Förderlinie „Repositorien und KI-Systeme im Pflegealltag nutzbar machen“, die sich von der KI-Readyness von Einrichtungen über den Einsatz eines hybriden Sprachassistenten in der Pflegedokumentation bis hin zur sicheren Bestimmung von Wundarten mit KI erstrecken. Daran schließt sich eine Podiumsdiskussion mit Vertreter:innen aus Wissenschaft, Pflegepraxis und Technologieentwicklung an, in der das Thema noch einmal vertieft wird.
Mit Beiträgen von
17:30 Uhr Abendveranstaltung "Biosignals meet Health & Care"
Einlass und Get-Together i2b meet-up in der Handelskammer Bremen
18:40 Uhr Keynote "Gesundheitsdaten als Innovationsmotor: Erfassung, Analyse und KI-gestützte Nutzung am Beispiel von selfBACK und HUNT4"
Norwegen verfügt über einzigartige Rahmenbedingungen zur Erfassung und Nutzung von Gesundheitsdaten – von landesweiten Bevölkerungsstudien bis hin zu digitalen Interventionen im Alltag. Der Vortrag gibt einen Überblick über die norwegische Datenlandschaft sowie relevante Strukturen an der NTNU. Anschließend werden zwei Projekte vorgestellt: selfBACK, eine KI-gestützte Entscheidungshilfe zur Behandlung unspezifischer Rückenschmerzen auf Basis von Case-Based Reasoning und personalisierter App-Interventionen; und HUNT4, eine der größten longitudinalen Gesundheitsstudien weltweit, in der objektive Aktivitäts- und Schlafdaten über Wearables erfasst werden. Es wird gezeigt, wie daraus mittels self-supervised Learning KI-Modelle entwickelt werden, die Kolleg:innen für Forschung im Bereich Public Health für neue Fragestellungen einsetzen können. Kerstin Bach ist Professorin am Fachbereich Informatik der Norwegian University of Science and Technology. Ihr Kernkompetenzbereich ist Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz.
19:10 Uhr Podiumsdiskussion “Biosignals meet Health & Care”
moderiert von Prof. Dr. Matthias Zündel, mit den folgenden Expert:innen
Veranstalter
U Bremen Research Alliance
In der U Bremen Research Alliance kooperieren die Universität Bremen und zwölf im Bundesland ansässige Forschungsinstitute aller vier deutschen Wissenschaftsorganisationen sowie das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz. Ziel der Kooperation ist die enge Verzahnung der vielseitigen, exzellenten Forschung in den Bereichen Forschungsdaten und Künstliche Intelligenz über Einrichtungsgrenzen hinaus.
Das Forschungs- und Handlungsfeld der digitalen Gesundheitsversorgung hat, beschleunigt durch die erkennbaren Defizite in der Corona-Pandemie, gesteigerte Relevanz erhalten. Die U Bremen Research Alliance baut daher, gefördert durch das Land Bremen, den Bereich KI im Gesundheitssektor durch die Einrichtung eines AI Center for Health Care aus. Dies beinhaltet unter anderem neun interorganisationale wissenschaftliche Vorhaben rund um KI und Gesundheit sowie Maßnahmen zu Wissenschaftskommunikation und Transfer.
Kooperationspartner der Abendveranstaltung
idea|2|business GmbH
I2b ist das größte Innovations-, Wirtschafts- und Wissenschaftsnetzwerkin Nordwestdeutschland mit über 26.000 Mitgliedern. i2b veranstaltet jährlich bis zu 15 kostenlose Meet-ups zu spannenden und innovativen Themen an wechselnden Locations in Bremen. Teilnehmende erleben inspirierende Vorträge, tauschen sich mit Expert:innen aus und knüpfen wertvolle Kontakte zu Persönlichkeiten aus Wirtschaft, Wissenschaft, Kultur und Politik. Die Events bieten die Möglichkeit, sich aktiv in die Community einzubringen und neue Impulse für eigene Projekte zu gewinnen.
In der U Bremen Research Alliance kooperieren:
