National AI Initiative for Precision Oncology
NAIPO bringt Spitäler, Forschung und Unternehmen zusammen, um mit KI die Präzisionsonkologie in der Schweiz voranzutreiben – von der Diagnostik über personalisierte Therapien bis zur klinischen Entscheidungsunterstützung.
Steckbrief
- Beteiligte Departemente Technik und Informatik
- Institut(e) Institut für Optimierung und Datenanalyse (IODA)
- Förderorganisation Innosuisse
- Laufzeit (geplant) 01.04.2026 - 31.03.2030
- Projektleitung Prof. Dr. Murat Sariyar
-
Projektmitarbeitende
Denis Sumin Moser
Marko Miletic -
Partner
EPFL (Leading House)
ETH Eidgenössische Technische Hochschule Zürich
Universität Basel
Université de Genève
Universität Zürich
FHNW Fachhochschule Nordwestschweiz
Universität Bern
Kantonsspital Baden AG
Insel Gruppe AG
Kantonsspital Aarau AG
Oncobit AG
Roche Diagnostics International Ltd.
Tune Insight SA
Debiopharm SA
LUKS Spitalbetriebe AG
HUG - Hopital Universitaire de Geneve
Navignostics AG
Hedera Dx SA
Hoffmann La Roche AG
Sawera Health Foundation
Swiss Medical Network SA
Sophia Genetics SA
Hirslanden La Colline Grangettes SA
Ente Ospedaliero Cantonale EOC
Kantonsspital Winterthur
Switch
Ausgangslage
Krebserkrankungen betreffen in der Schweiz jedes Jahr Zehntausende Menschen und stellen Patientinnen, Angehörige und das Gesundheitssystem vor grosse Herausforderungen. Trotz erheblicher Fortschritte bleiben Diagnostik und Therapie komplex. Nicht wirksame oder nicht optimal auf einzelne Patientinnen abgestimmte Behandlungen können die Belastung erhöhen und erhebliche Kosten verursachen. Gleichzeitig entstehen in der Versorgung grosse Mengen heterogener klinischer, molekularer und bildgebender Daten, deren Potenzial für personalisierte Entscheidungen bisher nur teilweise genutzt wird. Die National AI Initiative for Precision Oncology (NAIPO) setzt hier an. Sie bringt Spitäler, Forschungseinrichtungen, Unternehmen und Start-ups zusammen, um KI entlang der onkologischen Versorgung gezielt weiterzuentwickeln und nutzbar zu machen. Eine gemeinsame Datenbasis wird mit neuen KI-Methoden und klinisch geeigneten Anwendungen verbunden. Untersucht werden unter anderem KI-Agenten zur Unterstützung klinischer Entscheidungen, Sprachmodelle zur Analyse klinischer Dokumentation, Foundation Models für Analyse und Vorhersage sowie Verfahren zum datenschutzgerechten Umgang mit sensiblen Gesundheitsdaten. Ziel ist eine stärker datengetriebene und personalisierte Krebsversorgung, in der relevante Informationen besser zusammengeführt und für Diagnostik, Therapieentscheidungen und die weitere Versorgung genutzt werden.
Vorgehen
NAIPO ist ein von Innosuisse gefördertes Flagship-Projekt, in dem Forschungs-, Klinik- und Industriepartner gemeinsam KI-Lösungen für die Präzisionsonkologie entwickeln. Die BFH ist insbesondere in SP2 und SP6 beteiligt. In SP2 unterstützt die BFH die Entwicklung eines mehrsprachigen klinischen Large Language Models mit Schwerpunkt auf Datenschutz und De-Identifikation sensibler klinischer Daten. In SP6 wirkt sie an einer mehrsprachigen App für Krebspatient*innen mit. Schwerpunkte sind PROMs, sichere Datenübertragung, personalisierte Nudging-Interventionen sowie die Integration des klinischen Sprachmodells, um medizinische Informationen patientengerecht aufzubereiten.
