Sein klinischer Forschungsschwerpunkt liegt auf Patient-Reported Outcome Measures (PROMs), einem modernen Ansatz, der die Lebensqualität und das subjektive Empfinden von Patienten in den Mittelpunkt stellt. Durch diesen patientenzentrierten Ansatz trägt seine Arbeit dazu bei, die Behandlungsqualität weiter zu verbessern und Therapieentscheidungen auf einer ganzheitlichen Basis zu treffen.

Neben der direkten Patientenversorgung engagiert sich PD Dr. Wessels auch in der experimentellen Forschung. In enger Kooperation mit dem Deutschen Krebsforschungszentrum (DKFZ) in Heidelberg erforscht er den Einsatz von Künstlicher Intelligenz und Deep Learning zur Optimierung diagnostischer und therapeutischer Prozesse in der Urologie. Mit seiner Kombination aus klinischer Expertise und wissenschaftlicher Innovation gehört PD Dr. Wessels zu den führenden Experten in der Schnittstelle zwischen moderner Urologie, personalisierter Krebstherapie und technologischen Zukunftslösungen.

Relevante Publikationen:

Wessels, F., Schmitt, M., Krieghoff‐Henning, E., Jutzi, T., Worst, T. S., Waldbillig, F., ... & Brinker, T. J. (2021). Deep learning approach to predict lymph node metastasis directly from primary tumour histology in prostate cancer. BJU international, 128(3), 352-360.

Wessels, F., Kriegmair, M. C., Oehme, A., Rassweiler-Seyfried, M. C., Erben, P., Oberneder, R., ... & Honeck, P. (2019). Radical cystectomy under continuous antiplatelet therapy with acetylsalicylic acid. European Journal of Surgical Oncology, 45(7), 1260-1265.

Neuberger, M., Skladny, J., Goly, N., Wessels, F., WEI, C., Egen, L., ... & Nuhn, P. (2022). Baseline modified Glasgow Prognostic score (mGPS) predicts radiologic response and overall survival in metastatic hormone-sensitive prostate cancer treated with docetaxel chemotherapy. Anticancer Research, 42(4), 1911-1918.