KI soll Diagnosen verbessern, Dokumentationsaufwand reduzieren und Ärzten mehr Zeit für ihre Patienten geben – so das Versprechen. Doch von der Einsatzreife im klinischen Alltag ist die Technologie vielerorts noch ein gutes Stück entfernt. Auf dem MEDICA Innovation Forum diskutierten vier Experten, welche Bedingungen erfüllt sein müssen, damit KI im Gesundheitswesen ihr Versprechen…
Ein neuer Ansatz gegen Sepsis: Künstliche Intelligenz und hyperspektrale Bildgebung der Haut ermöglichen eine sofortige und nicht-invasive Diagnose direkt am Krankenbett.
Eine neue Deep-Learning-basierte Software identifiziert krankheits- und therapiebedingte Veränderungen der Lunge auf CT-Bildern noch schneller und genauer – und verbessert so die Heilungschancen.
LLM, neuronale Netze und der AI Act: Mit der Gründung der Sektion „Digitale Kompetenz und Künstliche Intelligenz (KI)“ will die DGKL die Digitalisierung der Labormedizin vorantreiben.
Forscher haben ein KI-Modell zur automatischen Erkennung und Segmentierung von Spinalganglien in MRT-Bildern entwickelt. Das eröffnet neue Möglichkeiten, insbesondere in der Schmerzmedizin.
Smarte Nägel sollen permanent Messdaten aus dem Inneren von Frakturen senden und damit von Beginn an sichtbar machen, ob der Knochen heilt. Zudem sollen Mini-Motoren aktiv die Heilung fördern.
Ein neuartiger Ganzkörperscanner nutzt erklärbare KI (XAI), um die Früherkennung von Hautkrebs zu verbessern. Das System liefert für jede auffällige Veränderung an der Haut eine Risikobewertung.
Pankreaskrebs ist von einem dichten Netz von Nerven durchzogen. Forscher sehen in der Blockade dieser Verbindungen einen vielversprechenden Weg, den Krebs zu behandeln.
Deep Learning kann helfen, durch PET- und CT-Scans die Lage und Größe von Tumoren feststellen. Bei einem Wettbewerb zur medizinischen Bildanalyse stellten Forscher vielversprechende Ansätze vor.
EKG-Messung am Lenkrad, Erfassung der Herztöne am Sicherheitsgurt, Atem-Monitoring per Innenraum-Kamera: Forscher stellen auf der Medica ein Auto vor, das die Gesundheit seines Fahrers im Blick hat.
Forschende der TU Graz haben mithilfe raffiniert trainierter neuronaler Netze präzise Echtzeitbilder des schlagenden Herzens aus nur wenigen MRT-Messdaten erzeugt.
Mit vernetzten "Medical Data Spaces" wollen Experten den Austausch gelabelter Daten zum Training neuronaler Netze ermöglichen. Das soll die Klassifizierung offener Wunden verbessern.
Die Diagnose einer entzündlich-rheumatischen Erkrankung wie SLE-Lupus bringt für Betroffene viele Fragen mit sich. ChatGPT könnte diese beantworten, wie eine neue Studie nahelegt.
Bestimmte genetische Merkmale sind für die Diagnostik der AML-Leukämie entscheidend. Ein neues KI-basiertes Verfahren kann diese Merkmale aus Aufnahmen von Knochenmarkausstrichen vorhersagen.
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.
Ein Forscherteam aus Kaiserslautern und Leipzig arbeitet an einem System, das medizinische Daten automatisch analysiert und visualisiert, auch deren Unsicherheiten.
Forschende am KIT nutzen Maschinelles Lernen, um den Ursprungsort der Extrasystolen nichtinvasiv zu bestimmen. Dies könnte künftig die Diagnose und Therapie erleichtern und verbessern.
Forscher zeigen, dass eine Fernüberwachung von Vitalparametern bei Krebspatienten mittels KI und smarter Technologie mögliche Komplikationen frühzeitig detektieren und vorhersagen kann.
Forschende der Uni Kiel haben eine Software entwickelt, die Wirbelbrüche auf CT-Bildern mithilfe künstlicher Intelligenz automatisch erkennt und prognostisch bewertet.
Neue und immer bessere Behandlungsmöglichkeiten wie Thrombolyse und Thrombektomie haben die Behandlung des akuten Schlaganfalls in den letzten Jahren revolutioniert. Prof. Dr. Christian Grefkes-Hermann, 1. Vizepräsident der Deutschen Gesellschaft für Klinische Neurophysiologie und Funktionelle Bildgebung (DGKN) e.V., fasst die aktuellen Erkenntnisse in diesem Bereich anlässlich des Kongresses…
Die Unterscheidung von Primärtumoren und Metastasen kann bei Hirntumoren rasch und präzise mittels Radiomics und Deep Learning-Algorithmen erfolgen, zeigt eine neue Studie.
Von einem Chatbot mit künstlicher Intelligenz (KI) verfasste Zusammenfassungen von Forschungsarbeiten wirken so echt, dass sie nicht von Wissenschaftlern erkannt werden, zeigt eine neue Studie.
Informatiker aus Erlangen haben untersucht, ob neuronale Netze anhand von MRT-Scans der Hände erkennen können, welche Art von Arthritis vorliegt. Das Ergebnis: Die KI lag in 75% der Fälle richtig.
Entdeckt ein Algorithmus in einer Gewebeprobe einen Tumor, verrät er bislang nicht, wie er zu dem Ergebnis gekommen ist. Das ist wenig vertrauenswürdig. Forscher verfolgen daher einen neuen Ansatz.
Das Projekt „Neuronale Netze in der Cholangioskopie“ untersucht, ob KI bei einer Cholangioskopie zwischen entzündlichen und bösartigen Veränderungen der Gallengänge unterschieden kann.
Informatiker trainieren ein neuronales Netzwerk darauf, anhand von Fingergelenken gesunde und entzündlich-veränderte Knochen zu klassifizieren. Das könnte die Diagnostik von Arthritis verbessern.
Eine selbstlernende Software könnte bei Patienten mit peripherer arterieller Verschlusskrankheit (paVK) Gefäßveränderungen oft schon im Frühstadium identifizieren.
Künstliche Intelligenz (KI) hält zunehmend Einzug in den Alltag, auch in der Krebsmedizin. Sie hat das Potential, bei Entscheidungen zu unterstützen und Diagnosen und Therapien zu verbessern.
Wie lassen sich Bluterkrankungen besser diagnostizieren? Dieser Frage geht eine Forschungsgruppe unter der Leitung von Helmholtz Munich nach. Ihr Ziel ist es, die zeitintensive mikroskopische Begutachtung von Knochenmarkzellen durch künstliche Intelligenz (KI) zu erleichtern.
Die Erforschung von Covid-19 ist mit der Analyse und Verarbeitung enormer Datenmengen verbunden, etwa bei der Genom-Sequenzierung zur Identifizierung von Hochrisikopatienten und Entwicklung gezielter Therapien. Für diese Aufgaben setzen die Experten des Digital Health Center des Berlin Institute of Health in der Charité (BIH) auf eine Lösung von Dell Technologies. Die Covid-19-Forschung ist…
Forschende am Nationalen Centrum für Tumorerkrankungen Dresden (NCT/UCC), des Universitätsklinikums Carl Gustav Carus Dresden und der TU Dresden haben erstmals ein auf Künstlicher Intelligenz (KI) basierendes Computersystem entwickelt, das bei der Erstdiagnose einer akuten myeloischen Leukämie (AML) hoch präzise unterstützen kann.
Künstliche Intelligenz (KI) wird die Medizin und das Gesundheitswesen reformieren: Diagnostische Patientendaten, z.B. von EKG, EEG oder Röntgenaufnahmen, können in Zukunft mit Hilfe von maschinellem Lernen analysiert werden, sodass Krankheiten anhand von subtilen Veränderungen schon sehr frühzeitig erkannt werden können. Allerdings ist die Implementierung von KI innerhalb des menschlichen…
KI-Systeme können die Gesundheitsversorgung verbessern, Heilungschancen für Patienten erhöhen und Ärzte bei ihren Diagnosen unterstützen. Die Crux: Künstliche Intelligenz verbraucht enorm viel Strom. Die Fraunhofer-Institute für Integrierte Schaltungen IIS und für Techno- und Wirtschaftsmathematik ITWM haben Lösungen für energiesparsame KI-Chips entwickelt, die künftig dabei helfen…
Noch ist künstliche Intelligenz in Krankenhäusern rar. Doch die Forschungen des Fraunhofer-Instituts für Graphische Datenverarbeitung IGD zeigen, dass es nicht mehr lange dauern kann, bis Algorithmen den Klinikalltag erleichtern.
Selbstlernende Computeralgorithmen treffen Entscheidungen, die je nach Einsatzgebiet massive Auswirkungen haben können. Wie die Algorithmen der Künstlichen Intelligenz (KI) ihre Eingabedaten intern repräsentieren und verarbeiten, ist jedoch noch weitgehend unbekannt. Forschende haben sich des „Black-Box Problems“ angenommen und ein Verfahren entwickelt, das die Prozesse sichtbar macht.
Forscher der TU Graz zeigen eine neue Design-Methode für besonders energieschonende künstliche neuronale Netzwerke, die mit extrem wenigen Signalen auskommen, und – ähnlich wie der Morse-Code – auch den Pausen zwischen den Signalen eine Bedeutung zuweisen.
Tumor-Operationen im Bereich des Enddarms erfolgen entlang einer millimeterdünnen Schicht. Werden dort wichtige Nerven beschädigt, kann das zu Inkontinenz und Störungen der Sexualfunktion führen. Wissenschaftler vom Nationalen Centrum für Tumorerkrankungen Dresden und vom Else Kröner Fresenius Zentrum für Digitale Gesundheit entwickeln deshalb ein computerbasiertes Assistenzsystem, das das…
Mit Hilfe künstlicher Intelligenz (KI) ist es einem deutsch-amerikanischen Wissenschaftsteam gelungen, komplexe Anweisungen der Genregulation in der DNA zu entschlüsseln. Sie trainierten ihr neuronales Netzwerk mit hochauflösenden Protein-DNA-Bindungsdaten. Mit Hilfe von Modellinterpretationstechniken gelang es ihnen, die relevanten DNA-Sequenzmuster aufzudecken. Die Ergebnisse liefern ein…
Wie lässt sich Künstliche Intelligenz (KI) sinnvoll in radiologische Workflows einbinden? Eine Expertengruppe aus den USA und China beleuchtete den Einsatz von KI während der Covid-19-Pandemie und identifizierte aktuelle Herausforderungen während der ‚Hot Topic‘-Sitzung des RSNA-Meetings 2020.
Bildgebende Verfahren ermöglichen einen detaillieren Blick ins Innere eines Organismus. Doch die Interpretation der Daten ist zeitaufwändig und erfordert viel Erfahrung. Neue Möglichkeiten eröffnen künstliche neuronale Netzwerke. Sie benötigen nur Sekunden, um Ganzkörperscans von Mäusen auszuwerten und die Organe, statt in verschiedenen Schattierungen von Grau, zu segmentieren und in…
Ein internationales Forschungsteam mit Beteiligung der Universität Bern hat eine neue Methode entwickelt, um epileptische Anfälle frühzeitig voraussagen zu können. Ein im Hirn implantiertes Gerät zeichnet die Hirnaktivitäten während mindestens sechs Monaten auf. Die Auswertung der Aufzeichnungen erlaubt eine zuverlässige, mehrtägige Vorhersage eines möglichen nächsten Anfalls.
Wissenschaftler am Nationalen Centrum für Tumorerkrankungen Dresden (NCT/UCC) und am Zentrum für taktiles Internet mit Mensch-Maschine-Interaktion (CeTI) der TU Dresden haben mithilfe künstlicher Intelligenz erstmals eine Methode entwickelt, mit der Computer die Nutzung chirurgischer Instrumente vor deren Einsatz vorhersehen können. Sie verwendeten dafür ein neuronales Netz, das sie mit…
Die Kapazität unseres Gehirns für die Verarbeitung und Speicherung von Informationen hängt wesentlich von den Verknüpfungen zwischen den Nervenzellen ab. Hier spielen chemische Synapsen eine bedeutende Rolle, da sie die wichtigste Schnittstelle für die Übertragung von Informationen zwischen einzelnen Nervenzellen bilden. Störungen bei der Entstehung von Synapsen sind die Ursache vieler…
Neuronale Netzwerke, sowohl biologischer Natur als auch in der künstlichen Intelligenz, verteilen Berechnungen auf Neuronen, um komplexe Aufgaben zu lösen. Neue Forschungen zeigen nun, wie sogenannte "kritische Zustände" genutzt werden können, um künstliche neuronalen Netze zu optimieren, die auf neuromorpher, vom Gehirn inspirierter Hardware laufen.
Die an der TU Graz entwickelte Lernmethode e-prop bildet die Grundlage für drastisch energieeffizientere Hardware-Implementierungen von Artificial Intelligence.
Wenn Patienten mit einem Engegefühl in der Brust ins Krankenhaus kommen, ist es überlebenswichtig, so schnell wie möglich festzustellen, ob ein Herzinfarkt vorliegt oder nicht. Wissenschaftler des Deutschen Zentrums für Herz-Kreislauf-Forschung (DZHK) haben durch die Kombination von künstlicher Intelligenz und RNA-Molekülen eine Methode entwickelt, mit der eine Vorstufe des Herzinfarkts,…
Bei der Heilung von Waden- oder Schienbeinbrüchen sind Komplikationen nicht selten. Der Knochen wird in diesen Fällen in einer Operation mit einem Implantat stabilisiert. Forscher der Universität des Saarlandes und des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz DFKI haben hierfür jetzt eine personalisierte Therapie entwickelt: Mit ihrem Verfahren können sie jedem Patienten das…
Bildgebende Verfahren wie die Magnetresonanz-Tomografie (MRT) oder die Computertomografie (CT) sind in der Medizin und der Materialprüfung von sehr großer Bedeutung. Wissenschaftler um Professor Thomas Schuster wollen nun mathematische Verfahren entwickeln, die die Leistungsfähigkeit der Geräte mithilfe intelligenter Algorithmen deutlich steigern soll.
Die intelligente Kniebandage „Anthrokinemat“ soll Arthrose-Patienten künftig bei der richtigen Dosierung ihrer alltäglichen Bewegungen unterstützen. Dabei werden sämtliche relevanten Daten zur Belastung der Gelenke gesammelt und aufs Handy der Betroffenen übertragen. Die Grundlagen für die Entwicklung der Bandage haben in den vergangenen drei Jahren Sportwissenschaftler des Karlsruher…
Schlaganfall: Fraunhofer-Forscher setzen auf Künstliche Intelligenz, um den Katheter autonom, computergesteuert, zuverlässig und schnell zum Ort des Eingriffs zu navigieren.
Weltweit werden rund eine halbe Million Kinder Jahr für Jahr mit einer seltenen Erbkrankheit geboren. Eine sichere Diagnose ist schwierig und langwierig. Wissenschaftler der Universität Bonn und der Charité – Universitätsmedizin Berlin zeigen in einer Studie an 679 Patienten mit 105 verschiedenen seltenen Krankheiten, dass mit Hilfe Künstlicher Intelligenz (KI) die Diagnose effizienter und…
Im Rahmen einer Arbeit hat Dr. Maximilian Russe, Oberarzt Schnittbilddiagnostik an der Klinik für Diagnostische und Interventionelle Radiologie des Universitätsklinikums Freiburg, eine Künstliche Intelligenz für die Erkennung von Körperregionen eingesetzt. Im Interview berichtet er über Zielsetzung und Ergebnisse, die er auf dem Deutschen Röntgenkongress präsentieren wird.
Sie sorgen für einen klaren Blick: Die Endothelzellen im Auge pumpen kontinuierlich Wasser aus der Hornhaut und halten sie so durchsichtig. Sterben die Zellen ab, trübt die Hornhaut ein. Um eine Behandlung zum richtigen Zeitpunkt beginnen zu können, mussten Augenärzte bislang mikroskopische Aufnahmen der Endothelschicht auswerten und die Zellen von Hand zählen. Nun haben Wissenschaftler des…
Nach Schätzung der Weltgesundheitsorganisation WHO sind weltweit mindestens 70 Millionen Menschen an einer chronischen Hepatitis C erkrankt. Die Virusinfektion kann – meist unbemerkt – die Leber zerstören. In den letzten Jahren wurden auf dem Gebiet der Hepatitis C-Therapie große Fortschritte erzielt. Behandelt werden kann die Erkrankung aber nur, wenn sie auch erkannt wird.
Ein Team vom Universitätsklinikum Heidelberg und vom Deutschen Krebsforschungszentrum (DKFZ) hat ein neues Verfahren zur automatisierten Bild-Analyse von Hirntumoren entwickelt. In ihrer aktuellen Arbeit zeigen die Autoren, dass anhand von Standard-Magnetresonanztomographien (MRT) sorgfältig trainierte maschinelle Lernverfahren das Therapieansprechen bei Hirntumoren verlässlicher und präziser…
Forscher an der Universitätsmedizin Mainz entwicklen derzeit eine spezielle Softwareplattform, mit der sich schnell und präzise entscheiden lässt, ob Gewebe Tumorzellen enthält oder nicht. Das BMBF fördert dieses Projekt mit knapp einer halben Millionen Euro über einen Zeitraum von zwei Jahren. Gibt es Anhaltspunkte für tumorverdächtige Gewebeareale im Körper eines Patienten? Liegt ein…
Künstliche Intelligenzen (KI) haben ein unvorstellbares Potenzial, um die Medizin zu revolutionieren. KI-Systeme verarbeiten verblüffende Mengen an Daten, erkennen kleinste Details in diagnostischen Bildern und helfen Medizinern bei der Gestaltung von Behandlungsplänen. Doch unter die anfänglich überschwänglichen Stimmen mischen sich in der Öffentlichkeit zunehmend mahnende, sogar…
Heute startet der Deutsche Hautkrebskongress in Stuttgart. Bis zum 15. September erwartet die Teilnehmer spannende Präsentationen. Auf die Diskussion der aktuellen internationalen Studie, in der ein selbstlernendes Computerprogramm im Vergleich mit erfahrenen Fachärzten zu besseren Ergebnissen kommt, sind viele gespannt. „Neue Computer-Algorithmen ermöglichen eine automatisierte…
Der „Schaltplan“ eines Gehirns ist so komplex, dass Menschen ihn niemals ohne Hilfe nachbauen könnten. Jetzt haben Forscher einen Algorithmus geschrieben, der ihnen dabei hilft.
Ursprünglich war die Computertomographie (CT) ein Röntgenverfahren, das vor allem Informationen zur Anatomie der untersuchten Organe lieferte. Mit Hilfe von aufwändigen, computergestützten Analysemethoden können Radiologen heute aber sehr viel mehr aus den CT-Daten herauslesen. Eine Studie der Universitätsmedizin Mannheim zeigt, dass sich aus CT-Datensätzen der Lunge die Lungenfunktion mit…
Jeder kennt Schmerzen, aber aus Sicht des Schmerzforschers ist das Phänomen wegen seiner Komplexität schwer zu erfassen. In der Titelgeschichte der weltweit führenden Fachzeitschrift „Pain“ präsentieren Forscher der Goethe-Universität, der Philips-Universität Marburg und der Fraunhofer-Projektgruppe für „Translationale Medizin und Pharmakologie“ (TMP) einen neuen methodischen…
Im Jahr 1968 umrundete eine bemannte Raumkapsel erstmals den Mond, führte Deutschland die Mehrwertsteuer ein und revoltierte die Jugend weltweit gegen die herrschenden Verhältnisse. Auch die Analytikbranche befand sich im Aufbruch: Im April 1968 feierte die analytica ihre Premiere in München, damals noch unter dem Titel „ANALYTICA – Internationale Fachausstellung für biochemische…
Forscher am Helmholtz Zentrum München haben eine neue Methode entwickelt, um anhand von Bilddaten fortlaufende biologische Vorgänge, beispielsweise Krankheitsverläufe, zu rekonstruieren.
Neuste Studien haben gezeigt, dass das Gehirn Entscheidungen über visuelle und auditive Reize trifft, indem es auf bereits abgespeicherte sensorische Befunde zurückgreift. Dieser Prozess wird von einem neuronalen Netz im vorderen Stirnlappenbereich und im hinteren Parietalbereich des Gehirns gesteuert.
Ärzte müssen immer mehr und immer komplexere medizinische Bilddaten berücksichtigen, um Diagnosen zu stellen und Therapien zu überwachen. Eine effektive Unterstützung soll ein neuer Ansatz bieten, an dem das Fraunhofer-Institut für Bildgestützte Medizin MEVIS in Bremen sowie die der Diagnostic Image Analysis Group (DIAG) in Nijmegen arbeiten. „Das Projekt ‚Automation in Medical…
'Big Data' ist in aller Munde, doch was dahinter steckt, ist vielen unklar. Im Interview erklärt Prof. Dr. Christoph Meinel, wissenschaftlicher Direktor und Geschäftsführer des Hasso-Plattner-Instituts, was es damit auf sich hat und welche Rolle Big Data in der Medizin spielt.
Demenzleiden gehen bereits in Frühstadien häufig mit Verhaltensauffälligkeiten einher: Oft erscheinen die Betroffenen teilnahmslos, antriebsgemindert, enthemmt oder ihr Essverhalten ändert sich. Mit Hilfe der Positronen-Emissions-Tomografie, kurz PET, konnten Wissenschaftler am Universitäts-klinikum Leipzig in Zusammenarbeit mit Forschern vom Leipziger Max-Planck-Institut für Kognitions-…
Schnittstellen zwischen dem Gehirn und elektrischen Schaltkreisen in technischen Geräten oder Computern eröffnen neue Perspektiven für Grundlagenforschung und medizinische Anwendung, z.B. bei der therapeutischen Hirnstimulation oder der Neuroprothetik.
Mit Prof. Stefan Ehrlich gewinnt das Uniklinikum Dresden einen ausgewiesenen Hirnforscher: Der Arzt und Wissenschaftler wechselt von der US-amerikanischen Eliteuniversität Harvard Medical School an die Klinik für Kinder- und Jugendpsychiatrie und -psychotherapie. Neben der von ihm vertretenen Grundlagenforschung zur Hirnentwicklung von Kindern und Jugendlichen verantwortet er seit Anfang…
Neuronale Netze sind ein Sinnbild für komplexe Systeme, und so ist auch das Gebiet der Neurologie selbst vielschichtig und kompliziert. Zu den wichtigsten Herausforderungen für Neurologen zählen Therapien und Forschung zu Krampf- und Schlaganfällen, Bewegungsstörungen wie Parkinson, Autoimmunkrankheiten wie der Multiplen Sklerose und Demenzerkrankungen wie Alzheimer.
