PD Dr. med. Sebastian Försch
PD Dr. med. Sebastian Försch
Facharzt
Facharzt
| Professionelle Karriere / Ausbildung | Datum |
| Funktionsoberarzt am Institut für Pathologie, Universitätsmedizin Mainz | seit 11/2024 |
| Habilitation / Venia Legendi für experimentelle Pathologie | 04/2024 |
| Facharzt für Pathologie am Institut für Pathologie, Universitätsmedizin Mainz, Deutschland (Physician-Scientist) | seit 09/2023 |
| Leiter der AG "Digitale Pathologie & Künstliche Intelligenz" am Institut für Pathologie, Universitätsmedizin Mainz, Deutschland | seit 09/2015 |
| Vorstandsmitglied der Deutschen Gesellschaft für Pathologie (DGP) | 05/2018-05/2022 |
| Assistant*innensprecher am Institut für Pathologie, Universitätsmedizin Mainz, Deutschland | 07/2016-01/2023 |
| Assistenzarzt am Institut für Pathologie (Prof. Dr. med. W. Roth), Universitätsmedizin Mainz, Deutschland (Physician-Scientist) | 09/2015-09/2023 |
| Postdoktorand am Leibniz-Institut für Altersfragen / Fritz-Lipmann-Institut (Prof. Dr. med. K. L. Rudolph), Jena, Deutschland (Grundlagenforschung) | 02/2014-04/2015 |
| Assistenzarzt an der Medizinischen Klinik 1 (Prof. Dr. med. M. F. Neurath), Universität Erlangen-Nürnberg, Erlangen, Deutschland (Physician-Scientist) | 01/2012-04/2015 |
| Promotion zum Dr. med. (summa cum laude) | 12/2011 |
| Approbation | 12/2011 |
Auszeichnungen - Stipendien - Preise
Ausgewählte Publikationen
Clusmann J, Schulz SJK, Ferber D, Wiest IC, Fernandez A, Eckstein M, Lange F, Reitsam NG, Kellers F, Schmitt M, Neidlinger P, Koop P-H, Schneider CV, Truhn D, Roth W, Jesinghaus M, Kather JN*, Foersch S*. Incidental Prompt Injections on Vision–Language Models in Real-Life Histopathology. NEJM AI. 2025;2(6):AIcs2500078. doi: doi:10.1056/AIcs2500078. *equal contribution
Jiang X, Hoffmeister M, Brenner H, Muti HS, Yuan T, Foersch S, West NP, Brobeil A, Jonnagaddala J, Hawkins N, Ward RL, Brinker TJ, Saldanha OL, Ke J, Müller W, Grabsch HI, Quirke P, Truhn D, Kather JN. End-to-end prognostication in colorectal cancer by deep learning: a retrospective, multicentre study. Lancet Digit Health. 2024 Jan;6(1):e33-e43. doi: 10.1016/S2589-7500(23)00208-X. PMID: 38123254. (impact factor 2022: 30,8)
Wagner SJ, Reisenbüchler D, West NP, Niehues JM, Zhu J, Foersch S, Veldhuizen GP, Quirke P, Grabsch HI, van den Brandt PA, Hutchins GGA, Richman SD, Yuan T, Langer R, Jenniskens JCA, Offermans K, Mueller W, Gray R, Gruber SB, Greenson JK, Rennert G, Bonner JD, Schmolze D, Jonnagaddala J, Hawkins NJ, Ward RL, Morton D, Seymour M, Magill L, Nowak M, Hay J, Koelzer VH, Church DN; TransSCOT consortium; Matek C, Geppert C, Peng C, Zhi C, Ouyang X, James JA, Loughrey MB, Salto-Tellez M, Brenner H, Hoffmeister M, Truhn D, Schnabel JA, Boxberg M, Peng T, Kather JN. Transformer-based biomarker prediction from colorectal cancer histology: A large-scale multicentric study. Cancer Cell. 2023 Sep 11;41(9):1650-1661.e4. doi: 10.1016/j.ccell.2023.08.002. Epub 2023 Aug 30. PMID: 37652006; PMCID: PMC10507381. (impact factor 2022: 50,3)
Foersch S, Glasner C, Woerl AC, Eckstein M, Wagner DC, Schulz S, Kellers F, Fernandez A, Tserea K, Kloth M, Hartmann A, Heintz A, Weichert W, Roth W, Geppert C, Kather JN, Jesinghaus M. Multistain deep learning for prediction of prognosis and therapy response in colorectal cancer. Nat Med. 2023 Feb;29(2):430-439. doi: 10.1038/s41591-022-02134-1. Epub 2023 Jan 9. PMID: 36624314. (impact factor 2021: 87,241)
Saldanha OL, Quirke P, West NP, James JA, Loughrey MB, Grabsch HI, Salto- Tellez M, Alwers E, Cifci D, Ghaffari Laleh N, Seibel T, Gray R, Hutchins GGA, Brenner H, van Treeck M, Yuan T, Brinker TJ, Chang-Claude J, Khader F, Schuppert A, Luedde T, Trautwein C, Muti HS, Foersch S, Hoffmeister M, Truhn D, Kather JN. Swarm learning for decentralized artificial intelligence in cancer histopathology. Nat Med. 2022 Jun;28(6):1232-1239. doi: 10.1038/s41591-022-01768-5. Epub 2022 Apr 25. PMID: 35469069; PMCID: PMC9205774. (impact factor 2021: 87,241)
Foersch S, Eckstein M, Wagner DC, Gach F, Woerl AC, Geiger J, Glasner C, Schelbert S, Schulz S, Porubsky S, Kreft A, Hartmann A, Agaimy A, Roth W. Deep learning for diagnosis and survival prediction in soft tissue sarcoma. Ann Oncol. 2021 Sep;32(9):1178-1187. doi: 10.1016/j.annonc.2021.06.007. Epub 2021 Jun 15. PMID: 34139273. (impact factor 2020: 32,976)
Försch S, Klauschen F, Hufnagl P, Roth W. Artificial Intelligence in Pathology. Dtsch Arztebl Int. 2021 Mar 26;118(12):194-204. doi: 10.3238/arztebl.m2021.0011. PMID: 34024323; PMCID: PMC8278129. (impact factor 2020: 5,594)
Woerl AC*, Eckstein M*, Geiger J, Wagner DC, Daher T, Stenzel P, Fernandez A, Hartmann A, Wand M, Roth W, Foersch S. Deep Learning Predicts Molecular Subtype of Muscle-invasive Bladder Cancer from Conventional Histopathological Slides. Eur Urol. 2020 Aug;78(2):256-264. doi: 10.1016/j.eururo.2020.04.023. Epub 2020 Apr 27. PMID: 32354610. (impact factor 2020: 20,096) *equal contribution
Insgesamt 73 Publikationen, 21 als Erst- / Letzt- / korrespondierender Autor - max. Impact Factor 87,241 - mittl. Impact Factor ca. 11,7- Zitate 4297 - h-Index 35 - Quelle: Google Scholar, Clarivate, PubMed – Stand 06/2025
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