Professor Dr. Bernhard Kainz ist Professor an der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg, wo er seit September 2021 das Department Artificial Intelligence in Biomedical Engineering (AIBE) mitgestaltet und das Image Data Exploration and Analysis Lab (IDEA) leitet. Zuvor arbeitete er u.a. am King's College in London und Imperial College, dem er weiterhin als Dozent verbunden bleibt.
Sein Antrieb: Medizinische Bild- und Datenverarbeitungsalgorithmen entwickeln, die menschliche Entscheidungsfindung in der Medizin verstärken statt ersetzen, und die Lücke zwischen moderner Informatik und klinischer Praxis schließen. Drei Fragen treiben seine Forschung an. Lässt sich seltene medizinische Expertise durch maschinelles Lernen demokratisieren, etwa als Echtzeit-Unterstützung oder als Zweitmeinung? Lässt sich normatives Lernen aus großen Populationen entwickeln, das Bildgebung, Patientenakten und Omics-Daten so verbindet, dass die Analyse menschlicher Entscheidungsfindung nahekommt oder übertrifft? Und können agentische KI-Systeme zusammenarbeiten, argumentieren und ihre Befunde erklären?
Diese Fragen haben ihn zu über 150 wegweisenden wissenschaftlichen Publikationen geführt. 2023 honorierte der Europäische Forschungsrat (ERC) diese Arbeit mit einem Consolidator Grant, dotiert mit zwei Millionen Euro über fünf Jahre, für ein Projekt, das KI darauf trainiert, gesundes Gewebe zu erkennen, um Abweichungen zuverlässig zu markieren. Im Juli 2026 kam ein ERC Proof of Concept Grant hinzu, mit dem Kainz KI-Agenten trainiert, die im gegenseitigen wissenschaftlichen Diskurs riesige klinische und molekulare Datensätze durchforsten und dabei Zusammenhänge aufdecken, die niemand vermutet hätte.
1. Warum haben Sie sich für Erlangen bzw. die FAU als Forschungsstandort entschieden?
Grundlagenforschung braucht Grenzen, die sich überschreiten lassen, gerade jetzt, wo die große Politik vielerorts in die entgegengesetzte Richtung tendiert. Trotz aller bürokratischen Hürden bleibt Deutschland einer der besten Standorte für Forschung. Die Ressourcen hier sind exzellent, und an der FAU haben wir einen der größten universitären Hochleistungsrechencluster Europas aufgebaut (NHR@FAU). Damit sind wir tatsächlich konkurrenzfähig mit den international führenden Institutionen, und genau diese Infrastruktur, kombiniert mit der Möglichkeit, über nationale Grenzen hinweg zusammenzuarbeiten, hat mich nach Erlangen gebracht.
2. Welche Vision verfolgen Sie mit Ihrer Forschung?
Ich will keine einzelne Anwendung optimieren. Ich will neue Algorithmen des maschinellen Lernens entwickeln, die Wissensentdeckung in der Medizin in einem Ausmaß ermöglichen, das es bisher nicht gab, unabhängig davon, wie sehr politische Entscheidungen versuchen, Grundlagenforschung auszubremsen. Dafür arbeiten wir an einem Bogen von Themen von datengetriebenem Schlussfolgern über normatives Lernen und Populationsalgorithmen bis zu explorativer translationaler Forschung, die Bildgebung, Patientendaten und weitere Daten wie zum Beispiel Omics zusammenführt. Das bayerische Ökosystem mit München, der UTN und FAU ist dafür ein enormer Vorteil. Hier arbeiten einige der weltweit führenden Forscher*innen des Feldes, mit denen ich eng zusammenarbeite, und gemeinsam verschieben wir, was in der medizinischen Wissensgenerierung überhaupt möglich ist.
3. Welche Bedeutung hat Ihre Forschung (zukünftig) für die weitere Entwicklung Erlangens als Innovationsstandort?
Ich glaube wir haben in den letzten Jahren mit AIBE und in der medizinischen und der technischen Fakulät demonstriert, dass hier international sichtbare Forschung entstehen kann. Ich will das aber nicht überhöhen. Die Chancen sind da, doch Deutschland muss bei Bürokratie, Investitions und Risikobereitschaft noch enorm aufholen. Es braucht weniger Verwaltungsebenen und Genehmigungsschleifen, die Forschung versuchen zu verwalten als zu ermöglichen, und mehr Vertrauen in die Wissenschaftler*innen, die das Risiko tragen. Meine Forschung denkt nicht in erster Linie in Stadtgrenzen, sie zielt auf Wissen, von dem die ganze Menschheit profitieren soll. Dass daraus inzwischen auch das erste Start-up zusammen mit meiner Gruppe in Erlangen entstanden ist, freut mich sehr, aber der Kern bleibt Grundlagenforschung, deren Nutzen sich nicht auf einen Standort beschränkt.
4. Was macht Erlangen aus Ihrer Sicht zu einem Standort, an dem man gerne arbeitet und lebt?
Kurze Wege zwischen Universität, Klinik und Industrie, eine überschaubare Stadt und trotzdem ein Arbeitsalltag, der mich mit Kolleg*innen aus aller Welt verbindet. Man muss hier keine Kompromisse zwischen internationaler Sichtbarkeit und Lebensqualität eingehen.