Ein neuer Ansatz gegen Sepsis: Künstliche Intelligenz und hyperspektrale Bildgebung der Haut ermöglichen eine sofortige und nicht-invasive Diagnose direkt am Krankenbett.
Genauere Ergebnisse in kürzerer Zeit: Zwei neue Analysemethoden sollen die Einordnung von Tumoren verbessern, etwa während einer Hirn-OP oder wenn nur wenig Gewebe zur Verfügung steht.
Bei der Diagnose einer Schulterinstabilität sind Ärzte oft auf subjektive Einschätzungen angewiesen, da gängige Bildgebung die Bewegung nicht erfasst. Eine neue 4D-Analyse soll Abhilfe schaffen.
Abschied von der Tastuntersuchung, PSA-Test als neuer Standard: Die aktualisierte S3-Leitlinie zu Prostatakrebs bringt umfassende Änderungen bei Früherkennung, Diagnostik und Behandlung mit sich.
Komplex, vielfältig und von großer diagnostischer Bedeutung: Dr. Mina Lyutenska und Prof. Dr. Lorenz Grigull sprechen im Interview über die Wichtigkeit von Schmerz bei seltenen Erkrankungen.
Saarländer Forscher zeigen: Durchblutung und Sauerstoffsättigung an der Bruchstelle verraten, ob Knochenbrüche heilen. Messungen mit LED-Licht statt Röntgenstrahlung.
Ein neues KI-Modell analysiert spezifische Merkmale am Erbgut von Tumoren, gewonnen unter anderem aus Nervenwasser, um Krebs schnell und zuverlässig zu klassifizieren.
Erklärbare künstliche Intelligenz (XAI) hilft Hautärzten dabei, kognitive Belastungen bei der Unterscheidung zwischen Melanomen und gutartigen Muttermalen zu verringern, wie eine neue Studie zeigt.
Obwohl moderne Ultraschalltechnik eine sehr exakte Diagnostik von Kopf-Hals-Tumoren ermöglicht, mangelt es in Deutschland an einer adäquaten Finanzierung, kritisieren Experten der DEGUM.
Labordiagnostik verbraucht oft große Mengen an Wasser, Energie und Kunststoff. Erstmals wurden jetzt In-vitro-Diagnostiksysteme mit dem ACT-Label von My Green Lab für Nachhaltigkeit zertifiziert.
Auf der Mitgliederversammlung in Berlin hat der Verband der Diagnostica-Industrie (VDGH) seinen Vorstand gewählt. Neuer Vorsitzender ist Dr. Peter Schüßler (Bio-Techne). Er folgt auf Ulrich Schmid (A. Menarini Diagnostics), der das Amt seit 2018 innehatte und nicht mehr für den Vorsitz kandidierte.
Obwohl der Name etwas anderes suggeriert, sind viele Menschen von seltenen Erkrankungen betroffen. Auf der Suche nach der Diagnose vergehen häufig Jahre, manchmal sogar Jahrzehnte. Auf dem 1. DACH-Kongress für Seltene Erkrankungen in Innsbruck sprach Prof. Dr. Lorenz Grigull vom Zentrum für seltene Erkrankungen des Universitätsklinikum Bonn darüber, wie künstliche Intelligenz (KI) Patienten…
Parkinson früh und sicher diagnostizieren, das Fortschreiten der Erkrankung und Therapieansprechen verfolgen: Das soll ein in der Rückenmarksflüssigkeit entdeckter neuer Biomarker leisten.
Rhythmusstörungen der rechten Herzkammer zählen zu den gefährlichen Spätfolgen einer chirurgischen Korrektur der Fallot’schen Tetralogie. Ein neues MRT-Verfahren erleichtert die Diagnostik.
Wird künstliche Intelligenz (KI) künftig den Menschen ersetzen? Für Prof. Dr. Steffen Augsberg ist das nicht nur unvermeidlich, sondern sogar wünschenswert, zumindest in manchen Bereichen. In seinem Impulsvortrag auf der MEDICA zum Thema ‚KI-Diagnosen: Schnelligkeit und Präzision versus Vertrauen und Verantwortung‘ widmete er sich den vielfältigen Aspekten und Herausforderungen von KI…
Mithilfe KI-gestützter "Embedding Propagation" wollen Biomediziner in Blutbildern einzigartige Muster identifizieren, die den zukünftigen Zustand eines Patienten durch zusätzliche Tests vorhersagen.
Zwei Klassifikationen haben sich in den letzten Jahren als wertvolle Instrumente in der Diagnostik und Therapieplanung von Endometriose und gynäkologischer Tumoren etabliert: Die #ENZIAN- und die FIGO-Klassifikation. Radiologen spielen bei beiden Klassifikationen eine Schlüsselrolle.
Fachleute erwarten einen rasch wachsenden Einsatz von KI im Gesundheitswesen. Ein Whitepaper beleuchtet die vielversprechenden Einsatzmöglichkeiten von KI-Agenten und Large Language Models (LLM).
Generative KI zeigt zwar immenses Potenzial für das Gesundheitswesen, doch die Zuverlässigkeit der großen Sprachmodelle leidet unter einem ernsten Problem: LLMs denken einfach nicht wie Ärzte, erklärte ein Experte für Datenwissenschaften auf dem Kongress Emerging Technologies in Medicine (ETIM) in Essen. Dieser potenziell folgenschwere Fehler könne jedoch behoben werden.
