Mithilfe künstlicher Intelligenz sollen Computer menschliche Denkprozesse nachbilden. Durch maschinelles Lernen soll so die Arbeit fast aller medizinischer Teilgebiete erleichtert werden. Doch was geht im Inneren eines KI-Algorithmus vor, worauf basieren seine Entscheidungen? Kann man einer Maschine gar eine medizinische Diagnose anvertrauen? Die Klärung dieser Fragen bleibt ein zentraler Aspekt der KI-Forschung und -Entwicklung.
Klimawandel, Kostendruck, KI: In Staffel 4 zeigt die ARD-Serie "Charité" die Medizin im Jahr 2049. Dazu wirft auch der Vorstandsvorsitzende der (echten) Charité einen Blick in die Zukunft.
Wie kommt KI in die medizinische Anwendung? Auf der Hannover Messe stellen Forschende zwei Ansätze vor: Einen Qualitätsbewerter für KI-Algorithmen und ein mobiles MRT – ebenfalls mit KI an Bord.
Um die Mammographie-Diagnostik zu verbessern und Untersuchungsergebnisse schneller verfügbar zu machen, setzen Radiologen am Universitätsklinikum Dresden jetzt auf eine neue, KI-basierte Software.
Forschende haben einen Algorithmus mit künstlicher Intelligenz entwickelt, der einen bestimmten Herzfehler bei Neugeborenen automatisch und zuverlässig erkennen kann.
Wie kann das deutsche Gesundheitswesen besser werden? Diese Frage stellten sich Prof. Felix Nensa, Radiologe am Universitätsklinikum Essen, und Simon Rost, Chief Marketing Officer Enterprise Imaging & AI Portfolio bei GE HealthCare, im Rahmen einer digitalen Expertenrunde. Schnell wurde klar, dass es auf diese komplexe Frage nicht nur eine richtige Antwort geben kann. Künstliche Intelligenz…
Mit neuen Methoden auf Basis künstlicher Intelligenz genügt bereits das kleine Blutbild, um Patienten mit Sepsis früher zu erkennen als bisher, wie das AMPEL-Projekt berichtet.
Auf dem Jahreskongress der DGKN diskutieren Experten neue Optionen zur Neuroregeneration nach einem Schlaganfall. Dabei steht unter anderem die transkranielle Magnetstimulation (TMS) im Fokus.
Fabeln vorlesen für die Herzgesundheit – klingt merkwürdig, ist aber Teil einer Studie, die KI zur telemedizinischen Überwachung von Patienten mit fortgeschrittener Herzschwäche einsetzt.
Seltene Erkrankungen zu diagnostizieren, stellt Ärzte oft vor Herausforderungen. Digitalisierung kann helfen: Die neue, KI-gestützte Plattform SATURN soll die Diagnosestellung verbessern.
Wissenschaftler entwickelten im Rahmen einer internationalen Kooperation einen Algorithmus für die MRT-Bildgebung, der aus deutlich weniger Daten als bisher hochwertige Bilder erstellen kann.
Zum Trainieren ihrer KI-Systeme greifen Forscher aus Datenschutz-Gründen oft auf synthetische Patientendaten zurück. Ein neuer Werkzeugkasten soll die Qualität dieser Daten gewährleisten.
Das Projekt CAPTAIN entwickelt eine miniaturisierte Endoskopieplattform, um Bauchspeicheldrüsenkrebs in Zukunft präziser diagnostizieren und therapieren zu können.
Die Deutsche Herzstiftung fördert ein Forschungsprojekt, das den Erfolg einer Katheterablation bei Vorhofflimmern mittels KI-basierter EKG-Analyse genauer vorhersagen soll.
KI-Unterstützung verspricht personalisierte Therapien bei Krebs. Starre Zulassungsbedingungen verlangsamen jedoch die Einführung, bemängeln Experten – und zeigen, wie es anders gehen könnte.
Wissenschaftler haben ein KI-basiertes Unterstützungssystem für die Hautkrebsdiagnostik entwickelt, das seine Entscheidungen erklärt. Das soll das Vertrauen der Mediziner in die Maschine steigern.
Eine neu veröffentlichte Roadmap stellt die Vorteile des Einsatzes von KI in der Herzbildgebung und bei der Analyse der Bilddaten von Ablagerungen in den menschlichen Herzkranzgefäßen heraus.
Bestimmte genetische Merkmale sind für die Diagnostik der AML-Leukämie entscheidend. Ein neues KI-basiertes Verfahren kann diese Merkmale aus Aufnahmen von Knochenmarkausstrichen vorhersagen.
Fraunhofer Austria und das Institut AULSS2 Marca Trevigiana in Treviso entwickelten eine auf Künstlicher Intelligenz beruhende Methode zur Diagnose von Harnwegsinfekten, die Labors entlasten soll.
Eine neue Studie zeigt, dass KI Emotionen von Patienten an deren Gesicht ablesen kann. Das könnte helfen, den Therapieerfolg bei mentalen Erkrankungen wie Borderline vorauszusagen.
