Seit 1. Oktober 2026

Ein neues Institut für medizinische KI

Das IMAI verbindet Forschung, klinische Anwendung und Lehre im Bereich der medizinischen KI. Es ist ein Institut des Universitätsklinikums Heidelberg und der Medizinischen Fakultät der Universität Heidelberg.

Auftrag und Ziele

Medizinische KI von der Forschung in die Praxis

Das IMAI ist die zentrale Anlaufstelle für KI im Klinikverbund Heidelberg-Mannheim und an der Medizinischen Fakultät der Universität Heidelberg, einer der ältesten Universitäten der Welt. Das IMAI treibt die Forschung im Bereich der medizinischen KI voran, überführt Forschungsergebnisse in die klinische Praxis und bildet die nächste Generation führender Fachleute auf diesem Gebiet aus. Das Innovation & Implementation Center (IIC) am IMAI begleitet klinische Teams bei der prospektiven Evaluation von Forschungsprototypen und überwacht deren Einsatz im laufenden Betrieb. Das Institut baut und betreibt außerdem Infrastruktur für klinische KI, berät Forschungsgruppen und klinische Teams bei der Umsetzung von KI-Projekten, koordiniert Industriekooperationen und unterstützt die Gründung von Start-ups. Das Team ist stark interdisziplinär aufgestellt und vereint Fachleute aus Medizin, Informatik, Physik, Biologie, Ingenieurwissenschaften und Jura. Alle Teammitglieder sprechen sowohl die Sprache der Medizin als auch die Sprache der Technik.

KI schafft dort echten Mehrwert, wo große Datenmengen strukturiert und digital in einer sicheren, kontrollierten Umgebung verfügbar sind. So bleiben Patientendaten geschützt und alle gesetzlichen Anforderungen werden erfüllt. Das IMAI engagiert sich zudem in der Health + Life Science Alliance Heidelberg Mannheim.

01 · Entwicklung

Neue KI-Methoden entwickeln

KI-Agenten sind ein zentraler Forschungsschwerpunkt des IMAI. Diese Systeme nutzen große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs), um komplexe Aufgaben in mehreren Schritten eigenständig zu bearbeiten. Sie können die Diagnostik, die individuelle Therapieplanung und das Patientenmanagement unterstützen und Fachkräfte im Gesundheitswesen entlasten. Die Verantwortung für Entscheidungen über Diagnosen und Therapien bleibt bei Ärztinnen und Ärzten. Weitere Schwerpunkte sind Basismodelle und KI-Biomarker auf Grundlage von Bildgebung, Pathologie, Genomik und klinischen Dokumentationsdaten.

02 · Validierung

Klinische Evidenz schaffen

Prospektive interventionelle und nichtinterventionelle Studien untersuchen den klinischen Nutzen, die Sicherheit und Zuverlässigkeit sowie die Auswirkungen auf Arbeitsabläufe am Universitätsklinikum Heidelberg und seinen angeschlossenen Einrichtungen sowie an Partnerstandorten.

03 · Integration

KI in der Versorgung einsetzen

Klinische Teams integrieren validierte Systeme in ihre Arbeitsabläufe und untersuchen deren Auswirkungen auf Patientinnen und Patienten sowie Mitarbeitende. Zur Einführung gehören Dokumentation, Schulungen, fachliche Aufsicht und die laufende Überwachung.

Lehre

Lehre und Weiterbildung in medizinischer KI

Das IMAI entwickelt Lehrveranstaltungen und Weiterbildungsangebote zur klinischen KI für Studierende, Forschende, Ärztinnen und Ärzte sowie Angehörige weiterer Gesundheitsberufe.

Studierende

Das IMAI stärkt Daten- und KI-Kompetenzen im Medizinstudium und bildet die nächste Generation von Expertinnen und Experten für KI in der Medizin aus. Studierende lernen, praktisch mit medizinischen Daten zu arbeiten, selbst KI-Systeme zu entwickeln, sie in die Anwendung zu bringen und die damit verbundenen ethischen, rechtlichen und regulatorischen Fragen zu bearbeiten.

Forschende und Fachkräfte

Die Weiterbildung vermittelt technische Methoden, klinische Evaluation und die Umsetzung in der Praxis sowie ethische, rechtliche und regulatorische Grundlagen.

Veranstaltungen

Same Goal, Different Journeys

Dr. Jerold Loh Wei Zhe

Wann

13:00–14:00 Uhr MEZ
Wo
Seminarraum 1, Erdgeschoss
Raum 6420.00.013
Chirurgische Klinik · Im Neuenheimer Feld 420, Heidelberg
Weitere Angaben

Consultant, Department of Medical Oncology, National University Cancer Institute, Singapore

Gastgeber: Prof. Dr. Jakob N. Kather

Keine Anmeldung erforderlich. Die Plätze sind begrenzt; Einlass nach Reihenfolge des Eintreffens.

What role for RWE in oncology: how to challenge the pyramid and evidence?

Dr. Anna Pellat

Wann

11:00–12:00 Uhr MEZ
Wo
Seminarraum 1, Erdgeschoss
Chirurgische Klinik · Im Neuenheimer Feld 420, Heidelberg
Weitere Angaben

Gastroenterology, Digestive Endoscopy and Digestive Oncology, Hôpital Cochin, AP-HP, Paris; Centre d’épidémiologie clinique, Hôtel-Dieu, Université Paris Cité

Gastgeber: Prof. Dr. Jakob N. Kather

Keine Anmeldung erforderlich. Die Plätze sind begrenzt; Einlass nach Reihenfolge des Eintreffens.

Representation Learning in Medicine

Prof. Dr. Keno Bressem

Wann

11:00–12:00 Uhr MEZ
Wo
K9, Turm West, 1. Obergeschoss
Raum 6310.01.306
Marsilius-Arkaden · Im Neuenheimer Feld 130.3, Heidelberg
Weitere Angaben

National Center for Tumor Diseases West and University Hospital Essen; Technical University of Munich

Gastgeber: Prof. Dr. Jakob N. Kather

Keine Anmeldung erforderlich. Die Plätze sind begrenzt; Einlass nach Reihenfolge des Eintreffens.

Forschung

Ausgewählte Publikationen

Ausgewählte Arbeiten unter Federführung der Forschungsgruppenleitungen des Instituts befassen sich mit klinischen KI-Agenten, KI-Sicherheit, computergestützter Pathologie und Standards für den klinischen Einsatz.

Nature Medicine · 2026

On-premise medical AI agents for reliable clinical decision-making

Ein lokal betriebener klinischer KI-Agent bewertet die Zuverlässigkeit seiner Ergebnisse und legt unsichere Fälle ärztlichem Personal zur Prüfung vor

Zhang L, Wölflein G, Ferber D, …, Kather JN

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Nature · 2026

Towards autonomous medical artificial intelligence agents

MIRA nutzt klinische Werkzeuge innerhalb einer elektronischen Patientenakte

Ferber D, Hilgers L, Höper C, Kinny-Köster B, Eckardt JN, Egger-Heidrich K, ..., Jäger D, Kather JN

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Nature · 2026

Safety and security of large language models in healthcare

Mehrere aufeinander aufbauende Sicherheitsebenen schützen ein klinisches Sprachmodell

Clusmann J, Freyer O, Ostermann M, Ferber D, Ghaffari Laleh N, Hilgers L, ..., Wiest IC, Kather JN

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Lancet Digital Health · 2026

Large language models as experimental systems in human psychopathology: a modelling study

Die Werte affektiver Zustände steigen nach der Induktion und sinken nach der Regulation

Wekenborg MK, Michels EAM, Kurze G, Kropp ML, Wolf F, Harzbecker J, ..., Wiest IC, Kather JN

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Annals of Oncology · 2025

ESMO Basic Requirements for AI-based Biomarkers In Oncology (EBAI)

Die EBAI-Biomarkerklassen A, B, C1 und C2 stellen zunehmend höhere Anforderungen an die Validierung

Aldea M, Salto-Tellez M, Marra A, Umeton R, Stenzinger A, Koopman M, ..., Westphalen CB, Kather JN

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Annals of Oncology · 2025

ESMO guidance on the use of Large Language Models in Clinical Practice (ELCAP)

Drei Einsatzszenarien klinischer Sprachmodelle unter menschlicher Aufsicht

Wong EYT, Verlingue L, Aldea M, Franzoi MA, Umeton R, Halabi S, ..., Koopman M, Kather JN

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Nature Cancer · 2025

Development and validation of an autonomous artificial intelligence agent for clinical decision-making in oncology

Ein onkologischer KI-Agent kombiniert Werkzeuge für Pathologie, Radiologie, Fachwissen und Literaturrecherche

Ferber D, El Nahhas OSM, Wölflein G, Wiest IC, Clusmann J, Leßmann ME, ..., Truhn D, Kather JN

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Nature Communications · 2025

Multimodal histopathologic models stratify hormone receptor-positive early breast cancer

Histologie- und Befunddaten werden kombiniert, um das Rückfallrisiko bei Brustkrebs abzuschätzen

Boehm KM, El Nahhas OSM, Marra A, Waters M, Jee J, Braunstein L, ..., Shah SP, Kather JN

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Nature Protocols · 2024

From whole-slide image to biomarker prediction: end-to-end weakly supervised deep learning in computational pathology

Der fünfstufige STAMP-Arbeitsablauf für computergestützte Pathologie

El Nahhas OSM, van Treeck M, Wölflein G, Unger M, Ligero M, Lenz T, ..., Truhn D, Kather JN

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Cancer Cell · 2023

Transformer-based biomarker prediction from colorectal cancer histology: A large-scale multicentric study

Ein Transformer-Modell wertet histologische Bildausschnitte aus, um die Biomarker MSI, BRAF und KRAS vorherzusagen

Wagner SJ, Reisenbüchler D, West NP, …, Boxberg M, Peng T, Kather JN

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Nature Medicine · 2022

Swarm learning for decentralized artificial intelligence in cancer histopathology

Kliniken tauschen Modellaktualisierungen aus, während die histologischen Daten am jeweiligen Standort bleiben

Saldanha OL, Quirke P, West NP, …, Hoffmeister M, Truhn D, Kather JN

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Nature Medicine · 2019

Deep learning can predict microsatellite instability directly from histology in gastrointestinal cancer

Ein neuronales Netz sagt Mikrosatelliteninstabilität anhand eines histologischen Routinepräparats vorher

Kather JN, Pearson AT, Halama N, …, Hoffmeister M, Trautwein C, Luedde T

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Internationales Netzwerk

Klinische KI über Ländergrenzen hinweg

Das IMAI pflegt zahlreiche internationale Kooperationen und beteiligt sich aktiv an großen Forschungsverbünden in Europa und darüber hinaus. Diese Zusammenarbeit eröffnet den Zugang zu vielfältigen Daten, neuen Ideen, unabhängiger Validierung und der fachübergreifenden Expertise, die für die Bewertung medizinischer KI in unterschiedlichen Gesundheitssystemen erforderlich ist.

Heidelberg

Klinisches und technisches Netzwerk

Forschungsgruppen, klinische Abteilungen und eine gemeinsame Infrastruktur verbinden die Methodenentwicklung mit der klinischen Evaluation.

Europa

Multizentrische Validierung und Standards

Partnerstandorte bringen unabhängige Kohorten und prospektive Studien ein und entwickeln gemeinsame Standards für klinische KI.

Weltweit

Gemeinsame Methoden und externe Validierung

Internationale Partner ergänzen die gemeinsame Forschung mit ihren Daten, Methoden und ihrer klinischen Expertise.

Institutsstruktur

Forschungs­gruppen und Instituts­einheiten

Das IMAI besteht aus eigenständigen Forschungsgruppen und dem Innovation & Implementation Center. Jede Gruppenleitung bestimmt das Forschungsprogramm ihrer Gruppe. Die IMAI-Geschäftsstelle und die zentralen Einheiten unterstützen neue Gruppen und ermöglichen den Zugang zu gemeinsam genutzten klinischen und technischen Ressourcen. Nachwuchsgruppenleitungen können eigenständige Forschungsprogramme aufbauen und zugleich einer etablierten Forschungsgruppe angeschlossen bleiben.

Kather Lab

Forschungsgruppe

Kather Lab

Klinische KI, computergestützte Pathologie, multimodale Basismodelle, Sprachmodelle und autonome Agenten

Leitung: Prof. Dr. Jakob Nikolas KatherZur Website des Kather Lab (EN) →
Symbol des Innovation & Implementation Center

Klinische Umsetzung

Innovation & Implementation Center

Das IIC arbeitet mit klinischen Teams und Forschungsgruppen zusammen, um KI-Systeme zu evaluieren, regulatorische Anforderungen zu klären und den Einsatz in klinischen Arbeitsabläufen vorzubereiten. Es begleitet die Systeme von der ersten Bewertung über die Einführung bis zur laufenden Qualitätssicherung.

Leitung: Dr. Isabella Bremer (geb. Wiest)Mehr zum IIC (EN) →
Symbol der Forschungsgruppe Distributed Learning & Multimodal AI

Nachwuchsgruppe

Distributed Learning & Multimodal AI

Swarm Learning, föderiertes Lernen und multimodale KI für verteilte medizinische Daten

Leitung: Dr. Oliver Lester Saldanha Mehr zum Saldanha Lab (EN) →
Symbol der Forschungsgruppe Precision Oncology AI

Nachwuchsgruppe

Precision Oncology AI

Agentische und multimodale KI für Präzisionsonkologie, klinische Studien und seltene Krebserkrankungen

Leitung: Dr. Julien Vibert · Auch am Gustave Roussy tätig Mehr zum Vibert Lab (EN) →

Lehre und Weiterbildung

Koordiniert die Lehre am IMAI und entwickelt Aus- und Weiterbildungsangebote mit Partnern in Heidelberg und Mannheim.

IMAI-Geschäftsstelle

Betreut Partnerschaften, Projekte und Veranstaltungen und organisiert den Institutsbetrieb.

Technische Infrastruktur

Betreibt lokale und cloudbasierte GPU-Rechenressourcen, Datenspeicher und die technische Infrastruktur.

Recht und Regulierung

Unterstützt die Teams bei Governance, der Einhaltung rechtlicher Vorgaben und regulatorischen Verfahren für medizinische KI.

Institut

Institutsleitung

Prof. Dr. Jakob Nikolas Kather

Prof. Dr. Jakob Nikolas Kather

Gründungsdirektor

Seit dem 1. Oktober 2026 ist Professor Dr. Jakob Nikolas Kather Gründungsdirektor des IMAI und hat die Hopp-Stiftungsprofessur für „Künstliche Intelligenz in der Medizin“ an der Medizinischen Fakultät der Universität Heidelberg inne. Seit 2022 hat er die Professur für „Clinical Artificial Intelligence“ an der TU Dresden inne. Parallel zu seiner Heidelberger Professur bleibt seine institutionelle Anbindung an die TU Dresden bestehen.

Dr. Silvia Barbosa

Dr. Silvia Barbosa

Leitung des Institutsbetriebs

Silvia Barbosa ist Wissenschaftlerin mit einem Hintergrund in Zell- und Molekularbiologie. Sie promovierte in Heidelberg auf dem Gebiet der experimentellen und translationalen Kopf-Hals-Onkologie und koordiniert heute den Institutsbetrieb des IMAI.

Dr. Isabella Bremer

Dr. Isabella Bremer (geb. Wiest)

Leitung Innovation und Implementierung

Isabella Bremer ist Ärztin mit einer Zusatzqualifikation in Gesundheitsökonomie. Sie erforscht die Entwicklung, Evaluation und klinische Implementierung großer Sprachmodelle.

Fabian Wolf

Fabian Wolf

Leitung der IT-Infrastruktur

Presse

Ausgewählte Medienberichte

Rhein-Neckar-Zeitung · 22. September 2026 · DE
Jakob Kather

Heidelberg soll Spitzenstandort für KI-Medizin werden

Zum Artikel →

Universitätsklinikum Heidelberg · 16. September 2026 · DE
Jakob Kather

Hopp-Stiftungsprofessur und Gründung des Institute for Medical AI (IMAI)

Zur Pressemitteilung →

MDR Wissen · 19. August 2026 · DE
Jakob Kather

Wenn die KI irrt, klingt sie trotzdem überzeugend

Zum Artikel →

Financial Times · 17. Juni 2026 · EN
Jakob Kather

AI medical tools match or surpass doctors for advice

Zum Artikel →

DER SPIEGEL · 26. Oktober 2024 · DE
Jakob Kather

KI in der Medizin: Auf Heilung programmiert

Zum Artikel →

Gefördert durch die Dietmar Hopp Stiftung

Die Hopp-Stiftungsprofessur und das IMAI werden in den kommenden fünf Jahren von der Dietmar Hopp Stiftung mit bis zu acht Millionen Euro gefördert.

Gefördert durchDietmar Hopp Stiftung
Trägerinstitutionen
Universität Heidelberg, Zukunft seit 1386

Kontakt

Institute for Medical AI

Universitätsklinikum Heidelberg
Medizinische Fakultät der Universität Heidelberg
Universität Heidelberg
Marsilius-Arkaden · Im Neuenheimer Feld 130.3
69120 Heidelberg · Deutschland

IMAI: IMAI@med.uni-heidelberg.de
IIC: IIC@med.uni-heidelberg.de
Kather Lab: KatherLab@med.uni-heidelberg.de
Logos und Gestaltungshinweise (EN)