Köln: Künstliche Intelligenz in der Pathologie

Heisenbergprofessur für Prof. Dr. Iurii Tolkach.

Künstliche Intelligenz wird die Pathologie grundlegend verändern. Sie bietet die Chance, Diagnosen noch präziser zu stellen und neue Erkenntnisse über Tumorerkrankungen zu gewinnen. Ich freue mich darauf, gemeinsam mit den Kolleginnen und Kollegen in Köln innovative Lösungen für Forschung und Patientenversorgung zu entwickeln.
Univ.-Prof. Dr. Iurii Tolkach
Prof. Dr. Iurii Tolkach
Prof. Dr. Iurii Tolkach
© Michael Wodak

Zum 1. August 2026 hat Univ.-Prof. Dr. Iurii Tolkach die W2-Heisenbergprofessur für Künstliche Intelligenz in der Pathologie an der Medizinischen Fakultät der Universität zu Köln und der Uniklinik Köln angetreten. Die zuerst auf drei Jahre befristete Professur mit Klinischer Verknüpfung ist dem Institut für Allgemeine Pathologie und Pathologische Anatomie der Uniklinik Köln zugeordnet.

Künstliche Intelligenz eröffnet neue Möglichkeiten, Gewebeproben präziser auszuwerten, krankheitsspezifische Muster zu erkennen und diagnostische sowie therapeutische Entscheidungen durch datenbasierte Analysen zu unterstützen. Die neue Professur soll dazu beitragen, innovative KI-Methoden für die pathologische Diagnostik weiterzuentwickeln und den Transfer wissenschaftlicher Erkenntnisse in die klinische Anwendung zu beschleunigen.

Prof. Tolkach studierte Humanmedizin an der Omsk State Medical Academy in Russland und absolvierte seine fachärztliche Weiterbildung zunächst in der Urologie, später in der Pathologie an den Universitätskliniken Hannover, Bonn und Köln. Nach seiner Habilitation im Jahr 2019 mit dem Thema „Prognostic, diagnostic and theranostic biomarkers in malignant urological and non-urological tumors“ wurde er 2021 Oberarzt am Institut für Allgemeine Pathologie und Pathologische Anatomie der Uniklinik Köln und leitet dort seitdem das Computational Pathology Lab.

Prof. Tolkach forscht an der Schnittstelle von Pathologie, Datenwissenschaft und Künstlicher Intelligenz. Im Mittelpunkt seiner Arbeit stehen Verfahren des maschinellen Lernens für die Analyse digitalisierter Gewebeproben sowie die Verknüpfung histopathologischer, molekularer und klinischer Daten. Ziel ist es, Tumorerkrankungen besser zu charakterisieren und die Präzisionsmedizin weiter voranzubringen. Seine Arbeitsgruppe beschäftigt sich darüber hinaus mit der Entwicklung multimodaler KI-Modelle und neuer Ansätze für die digitale Pathologie.

Die Professur wird im Rahmen des Heisenberg-Programms der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) gefördert. Das Förderprogramm zählt zu den renommiertesten Instrumenten der DFG und richtet sich an exzellente Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler, die sich auf eine dauerhafte Professur vorbereiten und ihr wissenschaftliches Profil weiter schärfen möchten.


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