Digitale Präzisionsmedizin in der Krebsprävention und Früherkennung

  • Epidemiologie, Public Health, Prävention und Survivorship
Portrait von Carolin Schneider

Dr. Carolin Victoria Schneider

Die Abteilung Digitale Präzisionsmedizin in der Krebsprävention und Früherkennung entwickelt datenbasierte Methoden, um Krebsrisiken immer präziser vorherzusagen und Prävention stärker auf den einzelnen Menschen zuzuschneiden.

Symbolbild

Bild: © Jan Clusmann

Mithilfe komplexer Algorithmen, Wearables sowie klinischer, molekularer und lebensstilbezogener Daten identifizieren wir Menschen mit erhöhtem Erkrankungsrisiko und entwickeln individuell angepasste Präventionsmaßnahmen. 

Unser Ziel ist es, möglichst genau zu bestimmen, welche Erkrankungsrisiken beeinflussbar sind und mit welchen Maßnahmen sie wirksam reduziert werden können. Eine zentrale wissenschaftliche Herausforderung besteht dabei darin, den tatsächlichen Effekt einer Präventionsmaßnahme zuverlässig nachzuweisen: Wenn eine vorhergesagte Erkrankung nicht eintritt, ist zunächst unklar, ob sie durch die Intervention verhindert wurde oder auch ohne diese ausgeblieben wäre. Deshalb entwickeln wir statistische und kausalanalytische Methoden, mit denen sich Vorhersage, natürlicher Krankheitsverlauf und die Wirkung von Prävention möglichst gut voneinander unterscheiden lassen.

Darüber hinaus betreiben wir den Dresdner Standort des Nationalen Krebspräventionszentrums. Dort verbinden wir Forschung und Präventionsangebote für die Gesamtbevölkerung, um innovative Verfahren zur Krebsprävention und Früherkennung zu entwickeln, wissenschaftlich zu überprüfen und direkt in die Praxis zu überführen.

Team

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    Dr. Carolin Victoria Schneider

  • Mitarbeiterbild

    Thriveni Basavanapura Raju

  • Mitarbeiterbild

    Jan Niklas Clusmann

Ausgewählte Publikationen

2026 - eBioMedicine. Accepted.

1. Machine learning for population-level risk prediction of future cholangiocarcinoma.

2026 - Cancer Discov. 2026 Jul 1;16(7):1304-1322
2023 - JAMA Netw Open. 2023 Jun 1;6(6):e2320222
2022 - JAMA Intern Med. 2022 Mar 1;182(3):291-300

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Abteilungsleiterin
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