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Christian Matek
©LMU Klinikum

Christian Matek erhält den Artur-Pappenheim-Preis 2022

Awards & Grants, AIH,

Die Deutsche Gesellschaft für Hämatologie und Medizinische Onkologie e.V. (DGHO) zeichnet Dr. Dr. med. Christian Matek mit dem Artur-Pappenheim-Preis 2022 aus. Der Preis wurde Christian Matek für seine Beiträge zur computergestützten Leukämiediagnostik mit Hilfe neuartiger Methoden der künstlichen Intelligenz auf der Jahrestagung der deutschen, österreichischen und schweizerischen Fachgesellschaften für Hämatologie und Onkologie in Wien verliehen.

Ziel der prämierten Arbeiten war es, die morphologische Diagnostik von weißen Blutzellen des peripheren Blutes und des Knochenmarks, die in der Leukämiediagnostik eine wesentliche Rolle spielt, mit Hilfe von neuronalen Netzen zu unterstützen. Durch diese Algorithmen soll künftig eine schnellere und präzisere Charakterisierung dieser Erkrankungen möglich werden.

Die prämierten Arbeiten entstanden teils während der Promotionsarbeit des Preisträgers bei Prof. Dr. K. Spiekermann im Rahmen einer Kooperation zwischen der Medizinischen Klinik und Poliklinik III des LMU Klinikums Großhadern (Direktor: Prof. Dr. Dr. Michael von Bergwelt) und der Arbeitsgruppe von Dr. Carsten Marr, Helmholtz Munich. Im Rahmen seines dortigen Postdoktorats gelang in Zusammenarbeit mit Prof. Dr. Dr. T. Haferlach vom Münchner Leukämielabor (MLL) die Ausweitung der neuartigen Methode auf die Knochenmarksdiagnostik und einen wesentlich größeren Patienten- und Diagnosenkreis. Aktuell ist der Preisträger als Arzt in Weiterbildung am Pathologischen Institut des Uniklinikums Erlangen tätig.

 

Referenzen der prämierten Arbeiten:

Christian Matek, Sebastian Krappe, Christian Münzenmayer, Torsten Haferlach, Carsten Marr; Highly accurate differentiation of bone marrow cell morphologies using deep neural networks on a large image data set. Blood 2021; 138 (20): 1917–1927. DOI: https://doi.org/10.1182/blood.2020010568

Christian Matek, Simone Schwarz, Karsten Spiekermann, Carsten Marr; Human-level recognition of blast cells in acute myeloid leukaemia with convolutional neural networks. Nat Mach Intell 1, 538–544 (2019). DOI: https://doi.org/10.1038/s42256-019-0101-9