Im Zuge der Ausschreibung zur Erprobung innovativer Machbarkeits- und Anwendungsszenarien in der Onkologie soll ein ingenieursmäßiger Ansatz in der Tumorfrüherkennung mithilfe von Ultraschalldaten erforscht werden. Das menschliche Tumorgewebe wird hierbei durch eine mathematische Beschreibung des mechanischen Verhaltens als "Material" modelliert, um relevante Kennwerte von Ultraschallmessungen für die Simulation von Steifigkeitsänderungen zu extrahieren. Dabei wird das Ziel verfolgt, mithilfe von Scherwellenelastographie die Zusammenhänge zwischen "Materialeigenschaften" und Zustand des Gewebes wissenschaftlich fundiert zu korrelieren. In einem größer angelegten, mehrstufigen Forschungsansatz ist dies der erste grundlegende Schritt, um in einem jungen Forschungsteam im Bereich der Ingenieurswissenschaften mit einer Nachwuchsprofessur und einem interdisziplinärem Forschungsumfeld gemeinsam mit Medizinern einer Universität eine Brücke zwischen den beiden Disziplinen zu schlagen. Basierend auf diesem ersten Ansatz der Definition der "Materialparameter" von menschlichen Tumorgeweben, sollen gemeinsam perspektivisch weitere Teilbereiche erforscht werden, um Mithilfe von Simulationen aus CT/MRT-Daten und Deep-Learning-Algorithmen neue Datensätze zum Antrainieren eines KI-basierten Tools zur Tumorfrüherkennung in der Ultraschalluntersuchung zu entwickeln.