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Maschinelles Lernen

„Die neuen Methoden bringen uns gewaltig voran“

Julia Schnabel leitet neues Institut für Maschinelles Lernen in der Biomedizinischen Bildgebung (Bild: Julia Schnabel)

Die Informatikerin Julia Schnabel arbeitet an Künstlicher Intelligenz, die Ärzten bei der Diagnose und Früherkennung schwerer Erkrankungen helfen kann. Am Helmholtz Zentrum München baut sie sie jetzt nach mehreren Jahrzehnten in England ein neues Institut auf.

Noch wird gebohrt in der Wohnung von Julia Schnabel; im ersten Domizil in Deutschland, seit sie vor mehr als einem Vierteljahrhundert als junge Informatikerin nach England gegangen war. Es ist eine Rückkehr, die sie mit ihrer Familie generalstabsmäßig geplant hat: Ihre gerade erwachsene Tochter bereitet sich auf ihr eigenes Unistudium vor, während ihre jüngere Tochter schon auf einer englischen Schule angemeldet ist, und jetzt also noch die letzten Pinselstriche in der Wohnung mitten in Schwabing. „Wir wollen erstmal richtig in München ankommen, und dafür ist Schwabing einfach der beste Ausgangspunkt“, findet Julia Schnabel, und die Vorfreude auf das Einleben in Deutschland ist ihr anzumerken.

„Meine Eltern haben sich hier an der TU München kennengelernt, als sie Physik studierten.“

Die Aufgabe, die sie nach München gelockt hat, ist maßgeschneidert für die 52-Jährige: Sie baut am Helmholtz Zentrum München das Institut für Maschinelles Lernen in der Biomedizinischen Bildgebung auf. Dort will sie mit Hilfe von künstlicher Intelligenz Anwendungen entwickeln, die aus der Masse an medizinischen Bildern Krankheiten erkennen kann, bevor sie sich bemerkbar machen. Sie wurde dafür mit einer Helmholtz-Distinguished-Professur ausgezeichnet und hat überdies eine Liesel Beckmann Distinguished-Professur an der Technischen Universität München inne; beide Programme fördern Spitzenwissenschaftlerinnen in Führungspositionen.

Dass sie ausgerechnet in München gelandet ist, schließt einen Kreis in ihrer Familiengeschichte. Eine Anekdote ist es, die sie schmunzelnd erzählt: „Meine Eltern haben sich hier an der TU München kennengelernt, als sie Physik studierten.“ Julia Schnabel selbst wuchs allerdings in Berlin auf, am Wannsee. Der Beginn ihres Studiums fiel in das Jahr 1988, ausgerechnet: „Mein erstes Semester“, sagt Julia Schnabel und lacht, „fiel komplett in einen Studentenstreik.“ Rund um sie herum ereignete sich schon bald Weltgeschichte mit dem Fall der Mauer und der Wiedervereinigungs-Euphorie, aber Julia Schnabel stürzte sich mitten im Trubel Hals über Kopf ins Studium – und nahm nach nur einem Semester einen persönlichen, ebenso radikalen Richtungswechsel vor: Von den ursprünglichen Studienfächern Mathematik und Romanistik wechselte sie zur Informatik. „Bei der Studienwahl hatte ich noch keine richtige Orientierung“, sagt sie schulterzuckend und fügt dann schmunzelnd hinzu: „Und mein damaliger Freund studierte Informatik.“ Daniel Rückert heißt er, heute ist er längst ihr Ehemann – und wurde gerade als Humboldt-Professor an die TU München berufen, so dass die ganze Familie von London nach Bayern übersiedeln kann.

„Dafür bin ich dann doch zu sehr durch die Zeit in Westberlin geprägt.“

Julia Schnabels Spezialgebiet, das maschinelle Lernen in der Medizin, war damals noch ein gänzlich neuer Bereich ohne klare Zukunftsperspektive. „Bildverarbeitung hat mich von Anfang an fasziniert, und mir war klar, dass ich nicht an Satellitenaufklärung oder anderen militärischen Anwendungen arbeiten möchte“, sagt sie, „dafür bin ich dann doch zu sehr durch die Zeit in Westberlin geprägt.“ Folglich kümmerte sie sich lieber um medizinische Bilder. Die Zielsetzung war damals schon die gleiche wie heute: Computer sollen auf Ultraschall- oder Magnetresonanz-Bildern von Patienten automatisiert selbst kleinste Anomalien entdecken. So können sie zur Diagnose und Früherkennung beitragen. Das Team von Julia Schnabel legt dafür die Grundlagen: Sie speisen die Computer mit etlichen Bildern aus der klinischen Praxis, um sie für ihre Diagnoseaufgabe gewissermaßen zu trainieren – das ist das maschinelle Lernen, das schon im Namen ihres neuen Instituts anklingt.

„Bei meiner Diplomarbeit habe ich mit drei Bildern gearbeitet“, sagt Julia Schnabel und weiß, dass sie mit diesem Beispiel am besten illustrieren kann, wie sehr sich ihr Gebiet im Laufe der vergangenen Jahre entwickelt hat: Heute geht es um Tausende Bilder, zugleich hat sich die Analysetiefe der Computer gewaltig vergrößert. Schon damals, in den Anfangszeiten der Technik, fiel Julia Schnabel auf: Für ihr Studium bekam sie den Erwin-Stephan-Preis der TU Berlin für besondere Studienleistungen, inklusive 8.000 Mark Preisgeld – „damit konnte ich meine Doktoratsstudiengebühren am University College in London bezahlen“, sagt sie im Rückblick.

„Da wurden Methoden vorgestellt, die das Fach gewaltig voranbrachten.“

1995 nahm sie ihr dortiger Doktorvater zu einer Konferenz in der Bretagne mit, es war ihre erste wissenschaftliche Konferenz – und ein persönliches Aha-Erlebnis: „Da wurden Methoden vorgestellt, die das Fach gewaltig voranbrachten“, sagt sie – statt mit zweidimensionalen Bildern arbeiteten die Informatiker ab damals mit dreidimensionalen Daten. „Plötzlich konnte man Atlanten vom menschlichen Gehirn erstellen, die bis dahin undenkbar waren. Und man konnte multimodale Daten zusammenbringen, also etwa CT- und MRT-Aufnahmen“, sagt sie, und noch heute klingt die Faszination durch, mit der sie sich damals am Aufbruch beteiligte. Ihre Beiträge zur Entwicklung des jungen Forschungsfeldes sind erheblich: In den Jahren nach 2007 etwa, Julia Schnabel war damals gerade in Oxford zur Professorin berufen worden, entwickelte sie Modelle, die disruptive Deformierungen abbilden können. Sie zeichnen also nach, wie sich ausgesprochen komplexe Bewegungen abspielen, „wenn etwa bei der Atmung die Lunge an den Rippen entlang gleitet“, erklärt sie: „Dies ist besonders wichtig bei der Planung von Radiotherapien und zur Verbesserung der Patientenprognose.“ Inhaltlich konzentriert sie sich in ihrer Arbeit bis heute auf Anwendungen in den Bereichen Krebs, Herz-Kreislauferkankungen und perinatale Gesundheit.

„Egal, wieviel wir forschen: Die Kliniker werden immer mehr Problemstellungen haben, als wir jemals lösen können.“

Später, nachdem sie ans King’s College London berufen worden war, baute sie dort ein Graduiertenzentrum für „Smart Medical Imaging“ auf, in dem der Nachwuchs von der Pike auf an das Gebiet mit seinen Besonderheiten herangeführt wird. Dieses Engagement für junge Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler will sie auch jetzt in München weiter pflegen, das ist einer ihrer festen Vorsätze. Neugierig ist sie dort derzeit im Uniklinikum unterwegs, am Helmholtz-Zentrum und anderen Partner-Einrichtungen, um ihre Kollegen kennenzulernen und mögliche Kooperationen auszuloten. „Die Leute kommen auf mich zu, als hätten sie auf mich gewartet“, sagt sie und strahlt angesichts dieses offenen Empfangs. So viele Möglichkeiten sich aber auch böten, eins stehe ohnehin schon fest: Je tiefer die Forschung in die Geheimnisse des Körpers vordringe, desto mehr neue Rätsel täten sich auf. „Egal, wieviel wir forschen: Die Kliniker werden immer mehr Problemstellungen haben, als wir jemals lösen können.“

Jetzt komme es nur darauf an, sich die richtigen Probleme für die eigene Arbeit rauszupicken und sie dann zu lösen – so wie es Julia Schnabel schon seit vielen Jahren immer wieder gemacht hat.

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