Personalisierte Medizin kann die Gesundheitsversorgung verändern, indem Therapien individuell an die Anatomie und die Bedürfnisse jedes Patienten angepasst werden. Bisher werden neue Behandlungen meist in großen Patientengruppen entwickelt, wodurch Unterschiede häufig übersehen werden und die Ergebnisse weniger wirksam sind. Laborversuche und klinische Studien, insbesondere für Implantate, sind teuer, zeitaufwendig und nur begrenzt geeignet, um personalisierte Lösungen zu testen. Dieses Projekt nutzt in silico-Studien – also Computersimulationen von Behandlungen –, um diese Einschränkungen zu überwinden. Durch die Erstellung digitaler Zwillinge von Patientinnen und Patienten und Implantaten lassen sich Behandlungsergebnisse vorhersagen, ohne invasive Eingriffe oder groß angelegte Studien. Ihr Potenzial ist jedoch bislang begrenzt, da es an regulierungsnahen Rechenmodellen fehlt, die Patientinnen und Patienten, Implantate und Therapieergebnisse zuverlässig abbilden. Genau hier setzt das Projekt an. Im Fokus stehen Gefäßerkrankungen, die weltweit die häufigste Todesursache darstellen. Es werden Patientendaten aus der Bildgebung, Computermodelle von Implantaten und Blutströmungen sowie Methoden der künstlichen Intelligenz kombiniert, um Vorhersagen zu beschleunigen und Ergebnisse zu verbessern. Die Entwicklung erfolgt in enger Zusammenarbeit mit Ärztinnen, Ärzten und Industriepartnern, um die Praxistauglichkeit zu gewährleisten. Die Validierungsschritte umfassen Laboruntersuchungen und populationsbasierte Studien. Dieser Ansatz ermöglicht personalisierte Therapien, senkt Kosten und Entwicklungszeiten neuer Implantate und reduziert den Bedarf an Tierexperimenten und klinischen Studien. Damit schlägt das Projekt die Brücke zwischen Forschung und Praxis und unterstützt die Entwicklung sicherer, individueller und zugelassener medizinischer Lösungen.