Vom 7. bis 11. September lädt die 3. Al4Imaging Summer School Nachwuchsforschende dazu ein, an einem interdisziplinären Trainingsprogramm unter dem Thema „Artificial Intelligence Imaging“ teilzunehmen, an der Schnittstelle zwischen medizinischer Bildgebung und künstlicher Intelligenz.
Die Summer School wird durch die Universtitätsklinik für Radiologie und Nuklearmedizin und dem Comprehensive Center for Artificial Intelligence in Medicine organisiert.
Die Summer School hat zum Ziel, junge Wissenschaftler:innen nach ihrer Promotion dabei zu unterstützen, eigenständige Forschungsideen zu entwickeln und wettbewerbsfähige Drittmittelanträge (z. B. bei DFG, FWF oder vergleichbaren Förderprogrammen) vorzubereiten. Ein zentrales Anliegen des Programms ist es, die Zusammenarbeit zwischen Medizin und Informatik im sich rasch entwickelnden Bereich der KI-gestützten Bildgebung zu stärken.
List of Speakers
- Ulrike Attenberger
Department of Biomedical Imaging and Image-Guided Therapy, MedUni Vienna/University Hospital Vienna, Austria - Kayhan Batmanghelich
Department of Electrical and Computer Engineering at Boston University - Paola Clauser
Department of Biomedical Imaging and Image-Guided Therapy, Division of General and Paediatric Radiology, MedUni Vienna/University Hospital Vienna, Austria - Mirjam Gerwing
University Institute for Diagnostic and Interventional Radiology, Klinikum Lippe, Germany - Ben Glocker
Department Infrastructure, Machine Learning for Imaging, Kheiron/RAEng Research, Chair in Safe Deployment of Medical Imaging AI, Department of Computing, Imperial College London, UK - Horst Hahn
Digital Medicine, University of Bremen, Fraunhofer MEVIS, Germany - Anja Hennemuth
Institute of Cardiovascular Computational Medicine, Charité - Universitätsmedizin Berlin; Fraunhofer Institute for Digital Medicine MEVIS, Bremen; Faculty of Computer Science and Electrical Engineering, Technical University Berlin, Germany - Gregor Kasprian
Department of Biomedical Imaging and Image-Guided Therapy, Division of Neuroradiology and Musculoskeletal Radiology, MedUni Vienna/ University Hospital Vienna, Austria - Georg Langs
Department of Biomedical Imaging and Image-Guided Therapy, MedUni Vienna/University Hospital Vienna, Comprehensive Center for Artificial Inelligence in Medicine, MedUni Vienna, Austria - Siegfried Meryn
Founder Future Health Lab - Björn Menze
Biomedical Image Analysis and Machine Learning, University of Zurich, Switzerland - Chris van Run
Grand Challenge, Diagnostic Image Analysis Group, Radboudumc, The Netherland - Daniel Pinto dos Santos
University Medical Center Mainz, Division for AI and Medical Imaging Data Science, Germany - Veronika Schöpf
Interdisciplinary Transformation University, Linz, Austria - Laura Stappert
Deutsche Forschungsgemeinschaft, Bonn, Germany - Martin-Michael Uggowitzer
Institute for Radiology and Nuclear Medicine, Central X-Ray Institute, LKH Hochsteiermark, Austrian Radiology Society, Leoben, Austria - Gerlig Widmann
Department of Radiology, Tirol Kliniken GmbH, Medical University Innsbruck, Austria - Song Xue
Department of Biomedical Imaging and Image-Guided Therapy, Division of Nuclear Medicine, MedUni Vienna/University Hospital Vienna, Austria
Wissenschaftlicher Fokus
Künstliche Intelligenz (KI) spielt eine zunehmend wichtige Rolle in der modernen Medizin. Fortschritte in der Bildgebungstechnologie und der Datenwissenschaft ermöglichen neue Ansätze zur Analyse und Integration komplexer biomedizinischer Datensätze.
Themen der Summer School umfassen unter anderem:
- automatisierte Krankheitsdetektion und -charakterisierung
- Radiomics und quantitative Bildanalyse
- multimodale Datenintegration
- Integration von Bild- und Textdaten
- Dosisoptimierung
- strukturierte Befundung
- Large Language Models & Vision-Language-Modelle in der Medizin
Die Summer School bietet eine transdisziplinäre Trainingsplattform für Forschende aus Medizin, Informatik, Ingenieurwissenschaften und verwandten Naturwissenschaften. Die Teilnehmenden arbeiten an der Entwicklung und Weiterentwicklung eigener Forschungsideen mit dem Ziel, diese in wettbewerbsfähige Projektanträge zu überführen.
Programm
Die Summer School umfasst ein einwöchiges Programm mit Vorlesungen, interaktiven Diskussionen und praktischen Einheiten. Ein zentraler Bestandteil des Programms ist ein kollaborativer Hackathon, in dem die Teilnehmenden gemeinsam einen Prototypen für eine KI-basierte Bildgebungsanwendung entwickeln.
Im Anschluss an die Summer School werden die Teilnehmenden dazu ermutigt, ihre Projektskizzen weiter auszuarbeiten und in wettbewerbsfähige Anträge für individuelle Forschungsförderung (z. B. DFG, FWF oder europäische Förderprogramme) zu überführen.
Monday, 7th September 2026 8.00 – 9.00 am Welcome and Round of Introductions 9.00 – 10.00 am Introductory Lecture 10.00 – 10.30 am Coffee Break 10.30 – 11.30 am Mathematical Basics of Machine Learning and Model Optimization 11.30 am – 12.30 pm How to Review an AI Paper – The Editors' Perspective Paola Clauser 12.30 – 1.30 pm Lunch | 1.30 – 2.00 pm CIR Team: Introduction to the Hackathon 2.00 - 3.00 pm Hackathon 1 3.00 – 4.00 pm Coffee Break 4.00 – 7.00 pm Hack in the Evening Tuesday, 8th September 2026 8.30 – 9.30 am Lessons from the Leaderboard: Evaluating Medical Imaging AI at Scale 9.30 – 10.30 am Remote Radiology Martin-Michael Uggowitzer 10.30 – 11.00 am Coffee Break | 11.00 am – 1.00 pm Hackathon 2 1.00 – 2.00 pm Lunch 2.00 – 3.00 pm Large Language Models – Technical Basics and Impact on Patient Care 3.00 – 4.00 pm Coffee Break 4.00 – 7.00 pm Hack in the Evening Wednesday, 9th September 2026 8.30 – 10.30 am Hackathon 3 10.30 – 11.00 am Coffee Break |
11.00 am – 12.00 pm Open Research Datasets Bjoern Menze 12.00 – 1.00 pm Lunch 1.00 – 2.00 pm Collaborative AI Research – Federated or Centralized Horst Hahn 2.00 – 7.00 pm Excursion Thursday, 10th September 2026 8.30 – 9.30 am Medicine and AI – How the Future might look like Anja Hennemuth 9.30 – 10.30 am How to build a Research Network Miriam Gehrwig 10.30 – 11.00 am Coffee Break | 11.00 am – 12.00 pm Artificial Intelligence in Nuclear Medicine Song Xue 12.00 – 1.00 pm Lunch 1.00 – 2.00 pm Inside the Strategy of Creating a University Veronika Schöpf 2.00 – 3.00 pm AI in Neuroimaging Gregor Kasprian 3.00 – 5.00 pm Coffee Break 5.00 – 6.30 pm Public Lecture Ben Glocker Industry Panel Siegfried Meryn, Bianca Gerendas, Robert Deisz, F.-Michael Dahlweid, Heinrich von Busch | Friday, 11th September 2026 8.00 – 9.00 am Securing DFG Funding and Designing a Research Proposal (online) 9.00 – 11.30 am Hackathon 4 – Final Presentations 11.30 am – 12.30 pm Career Paths Gerlig Widmann 12.30 – 1.00 pm Wrap-Up and Farewell 1.00 am – 2.00 pm Lunch |