Drei Tage voller Ideen, Algorithmen und Austausch – Das DZL DataLung Symposium 2026

Vom 28. bis 30. April 2026 kamen Forschende, Kliniker:innen und Datenwissenschaftler:innen zum DZL DataLung Symposium auf Schloss Rauischholzhausen zusammen. In der besonderen Atmosphäre des historischen Schlosses bot die Veranstaltung drei Tage intensiven wissenschaftlichen Austauschs, interdisziplinärer Zusammenarbeit und persönlicher Begegnungen. Für viele Teilnehmende war das Symposium sowohl ein Wiedersehen innerhalb der etablierten DataLung-Community als auch eine herzliche Begrüßung neuer Mitglieder im Netzwerk.

Eröffnet wurde das Symposium von Dr. Christian Kalberlah, Geschäftsführer des Deutschen Zentrums für Lungenforschung (DZL). Anschließend begrüßten der DataLung Chair Dr. Malte Lücken sowie Co-Chair Dr. Svenja Gaedcke die Teilnehmenden. In ihren Beiträgen betonten sie die zunehmende Bedeutung interdisziplinärer Forschung an der Schnittstelle von Medizin, Künstlicher Intelligenz und Datenwissenschaft – sowie die Herausforderung, innovative Ansätze erfolgreich in die klinische Praxis zu überführen.

Das wissenschaftliche Programm spiegelte die große Bandbreite aktueller KI-gestützter biomedizinischer Forschung wider. Einen besonderen Höhepunkt bildete die Keynote Lecture „Large Models in Research AI Consulting: Promise, Pitfalls, and Practice“ von Dr. Marie Piraud. In ihrem Vortrag beleuchtete sie die Potenziale großer KI-Modelle ebenso wie methodische und praktische Herausforderungen ihres Einsatzes im Forschungsalltag.

Raum für kritische Diskussion bot die Podiumsdiskussion „LLMs for Research: Risks and Rewards“. Die Panelteilnehmenden diskutierten unterschiedliche Perspektiven auf die Chancen großer Sprachmodelle in der Forschung, gingen aber auch auf Grenzen, Risiken und ethische Fragestellungen ein.

Ein weiterer Schwerpunkt lag auf klinischen Anwendungen Künstlicher Intelligenz. Dr. Urs Eisenmann stellte seine Arbeiten zur KI-gestützten MRT-Analyse von Atemwegsveränderungen und Schleimpfropfen bei Mukoviszidose vor. Anschließend zeigte Prof. Dr. Andreas Mayr in seinem Vortrag „When Modern Prediction Models Meet Clinical Reality: Simplicity Matters“, dass klinische Vorhersagemodelle vor allem dann erfolgreich sind, wenn sie verständlich, praktikabel und im Alltag anwendbar bleiben.

Für neue Impulse sorgte zudem der Vortrag „Vibe Coding“ von Dr. Jan Fuge und Dr. Raphael Majeed. Die Präsentation führte zu lebhaften Diskussionen und leitete direkt in interaktive Gruppenformate über, die den informellen Austausch sowie neue Kooperationen über Fach- und Karrierestufen hinweg förderten.

Neben den wissenschaftlichen Sessions boten Posterpräsentationen und Networking-Aktivitäten zahlreiche Möglichkeiten für vertiefte Gespräche und den Aufbau neuer Kooperationen. Besonders die von Dr. Stephanie Hirn organisierte Ice-Breaker- und Networking-Session trug zu einem offenen und lebendigen Austausch innerhalb der Community bei. Die besondere Atmosphäre von Schloss Rauischholzhausen schuf dabei ideale Bedingungen, um bestehende Kontakte zu vertiefen und neue Verbindungen innerhalb des DataLung-Netzwerks aufzubauen.

Ergänzt wurde das Programm durch Lightning Talks neuer Mitglieder, die kompakte Einblicke in aktuelle Projekte und innovative Ideen innerhalb des Netzwerks ermöglichten. Ein besonderes Community-Highlight war zudem die Vorstellung einer Erfolgsgeschichte aus dem Vorjahr: „Project JUNO – From the Dancefloor into the Lab“, präsentiert von Julia Rückoldt und Noah Heldt.

Das DZL bedankt sich herzlich beim DZL DataLung Steering Board (Dr. Doreen Franke, Dr. Svenja Gaedcke, Dr. Jan Fuge, Dr. Raphael Majeed, Prof. Dr. Inke König, Dr. Malte Lücken und Prof. Dr. Rory Morty) für die hervorragende Organisation und ihr großes Engagement, die das Symposium gleichermaßen produktiv und herzlich gestaltet haben.

Das DataLung Symposium 2026 hat erneut gezeigt, wie viel entsteht, wenn unterschiedliche Fachrichtungen zusammenkommen. Es machte deutlich, wie dynamisch sich datengetriebene Lungenforschung entwickelt – und wie stark der kollaborative Geist ist, der die DataLung School und ihr Netzwerk prägt.

Mit der DataLung School fördert das DZL gezielt Nachwuchswissenschaftler:innen an der Schnittstelle von Lungenforschung, Datenwissenschaft und Künstlicher Intelligenz. Das Programm verbindet strukturierte Weiterbildung in Bereichen wie Statistik, Programmierung und Machine Learning mit einem starken interdisziplinären Netzwerk innerhalb des DZL.