Das CAIRO Lab am Center for Artificial Intelligence in Radiation Oncology (Inselspital, Universität Bern) entwickelt innovative rechnergestützte Methoden zur personalisierten und präzisen Strahlentherapie. Wir kombinieren medizinische Bildgebung, molekulare und genetische Daten, Histopathologie sowie modernste KI-Technologien, um Behandlungsergebnisse vorherzusagen, Therapien dynamisch anzupassen und das Tumorverhalten im Raum und in der Zeit besser zu verstehen. Unser Ziel: datengetriebene Entscheidungen für eine optimierte Patientenversorgung, von pädiatrischen Hirntumoren bis hin zu komplexen Krebserkrankungen im Erwachsenenalter.

Forschungsschwerpunkte

Das CAIRO Lab erforscht und entwickelt computergestützte KI-Lösungen für die klinische Entscheidungsunterstützung in der Strahlentherapie mit folgenden Schwerpunkten:

• Outcome-Modellierung & Entscheidungsunterstützung
  Multimodales Lernen aus Omics, Bildgebung und Histopathologie zur Optimierung und Personalisierung der Bestrahlungsplanung.
• Modellierung und Quantifizierung dynamischer Therapieantworten
  Entwicklung zeitabhängiger Tumorantwortmodelle für adaptive und fraktionierungsoptimierte RT-Strategien.
• Mechanistisches Lernen für interpretierbare, daten-effiziente KI
  Einbettung biologischen und klinischen Vorwissens in die Architektur von KI-Modellen für mehr Robustheit, Interpretierbarkeit und klinische Vertrauenswürdigkeit.
• Pädiatrische digitale Gesundheit
  Prädiktive Modellierung für pädiatrische Hirntumoren zur Verbesserung von Therapieergebnissen und Minimierung von Nebenwirkungen.
• Raum-zeitliche Tumorwachstumsmodellierung mit Generativer KI
  Erstellung synthetischer Kontrollkohorten und Simulationen zur Erprobung neuer Behandlungskonzepte und Kombinationstherapien.

Unser interdisziplinäres Team verbindet Fachkompetenz aus Mathematik, Informatik, Biologie, (Radio-)Onkologie und Software-Engineering. Es umfasst wissenschaftliche Positionen aufunterschiedlichen Karrierestufen, ärztliche Expertise, sowie interdisziplinäre Experten für die klinische Translation. Neben UKRO internen Kollaboration, arbeiteten wir eng mit nationalen und international experimentellen und klinischen Partnern zusammen, welche Daten für vielseitig KI- und Modellierungsprojekte zur Verfügung stellen. 

Unsere Vision ist die Integration von biologischem Verständnis, multimodalen Daten und KI zur Entwicklung klinisch umsetzbarer Innovationen, die Patientenergebnisse nachhaltig verbessern – sowohl in der pädiatrischen als auch in der erwachsenen Onkologie.