Am 14. Oktober 2026 ist die Arbeit „10PH-DVFL: A Communication-Efficient Vertical Federated Learning for Precision Health (10P-Health)“ auf dem 14. Internationalen Workshop zu e-Health, allgegenwärtigen drahtlosen Anwendungen und Diensten (eHPWAS 2026) in Avignon, Frankreich, mit dem Best-Paper-Award ausgezeichnet worden. Die Auszeichnung wurde von Prof. Abderrahim Benslimane, dem Generalvorsitzenden von WiMob 2026, und Prof. Tayeb Lemlouma, dem Vorsitzenden des eHPWAS-Workshops, verliehen. Mahmoud Abuaysheh vom European Campus der Technischen Hochschule Deggendorf (THD) verfasste den Artikel gemeinsam mit Prof. Dr. Georgi Chaltikyan, Dmitry Etin, Rousl Al-Sardy, Grigor Chakmishyan und Eugenia Lvova.

Personalisierte Medizin ist darauf angewiesen, viele Arten von Patienteninformationen zusammenzuführen – von Krankenakten und Laborergebnissen bis hin zu medizinischen Bildern und Daten von „Wearables“. In der Praxis werden diese Daten von verschiedenen Krankenhäusern, Labors und Technologieanbietern gespeichert. Datenschutzbestimmungen schränken zu Recht ein, wie sie weitergegeben werden dürfen. „Federated Learning“ bietet hier einen Weg in die Zukunft: Institutionen trainieren ein gemeinsames KI-Modell, während die Patientendaten dort verbleiben, wo sie sind.

Eine kürzlich durchgeführte Untersuchung ergab, dass nur etwa drei Prozent der Studien zum föderierten Lernen im Gesundheitswesen auf realen Einsatzfällen basieren. Die Methoden funktionieren oft im Labor, lassen sich jedoch nur schwer im Arbeitsaltag von Einrichtungen umsetzen, insbesondere wenn Partner unterschiedliche Daten über dieselben Patienten besitzen und während des gesamten Trainings Informationen austauschen müssen.

Beim vorgestellten Ansatz trainiert jede Institution zunächst ihr eigenes Modell lokal und stellt dann einmalig eine kompakte Zusammenfassung ihrer Daten zur Verfügung. Nach diesem einmaligen Austausch kann sie offline gehen, was die Zusammenarbeit vereinfacht und die Steuerung erleichtert.

Mahmoud Abuaysheh freut sich sehr über diese Anerkennung. Er ist als auf Kieferorthopädie spezialisierter Zahnarzt zum Bereich „Digital Health“ gekommen, ohne jeglichen Hintergrund in künstlicher Intelligenz. Daher bedeutet es ihm sehr viel, dass diese Arbeit von der internationalen Forschungsgemeinschaft anerkannt wird. Er möchte Prof. Dr. Georgi Chaltikyan und seinen Co-Autoren sowie dem Masterstudiengang „Digital Health“ am European Campus dafür danken, dass sie dies ermöglicht haben.