News • Studie zu Nachhaltigkeit
KI in der Pathologie: Experten warnen vor hohen CO₂-Emissionen
Eine neue Studie der Uniklinik RWTH Aachen zeigt, welche enormen ökologischen Konsequenzen die Nutzung von Deep Learning in der Pathologie haben kann.
Eine neue Studie der Uniklinik RWTH Aachen zeigt, welche enormen ökologischen Konsequenzen die Nutzung von Deep Learning in der Pathologie haben kann.
Zum ersten Mal zeigen Forschende, dass KI-basierte Vorhersagen vergleichbare Ergebnisse wie klinische Tests an Biopsien von Darmkrebs-Patienten liefern können.
Ein neues Analyseprogramm, das ab sofort für Forschungszwecke kostenlos nutzbar ist, wertet CT-Bilder automatisiert aus und soll so die Schlaganfall-Diagnostik verbessern.
US-Forscher haben ein neues KI-Modell für die medizinische Bildgebung entwickelt, das das Einholen einer zweiten Meinung effektiv nachahmen kann.
Forschende am KIT nutzen Maschinelles Lernen, um den Ursprungsort der Extrasystolen nichtinvasiv zu bestimmen. Dies könnte künftig die Diagnose und Therapie erleichtern und verbessern.
Künstliche Intelligenz ausprobieren und verstehen: Ein digitaler Showroom der Kompetenzplattform KI.NRW zeigt ein Werkzeug zur Erkennung von Lungenentzündungen.
Machine Learning und KI spielen eine zunehmend wichtige Rolle in Medizin und Gesundheitswesen. Dies gilt vor allem in datenintensiven Fachgebieten wie Radiologie, Pathologie oder Intensivmedizin. Doch die Güte von Diagnostik und Entscheidungsfindung per KI ist nicht nur davon abhängig, wie ausgefeilt der zugrunde liegende Algorithmus ist – sondern auch von der Qualität der Trainingsdaten.
Die neueste Version von ChatGPT hat eine Radiologie-Prüfung der RSNA bestanden. Das unterstreiche das Potenzial großer Sprachmodelle, zeige aber auch Grenzen auf, so Experten.
Forschende der Uni Kiel haben eine Software entwickelt, die Wirbelbrüche auf CT-Bildern mithilfe künstlicher Intelligenz automatisch erkennt und prognostisch bewertet.
Ein Team aus Innsbruck hat eine KI entwickelt, die erstmals 3D-Bilddaten von Gehirnuntersuchungen bei Frühgeborenen automatisiert analysieren kann. Nun gilt es, sie weiter zu trainieren.
US-Forscher haben ein genaues Deep-Learning-Verfahren für den Nachweis von Alzheimer entwickelt, das auf routinemäßig im klinischen Umfeld erstellten Bildern vom Gehirn beruht.
Eine neu KI-basierte Methodik kann histologische Gewebeproben objektivierbar und quantitativ in sehr großer Anzahl auswerten. Dieser „Pathomics“-Ansatz könnte die Pathologie revolutionieren.
Die Unterscheidung von Primärtumoren und Metastasen kann bei Hirntumoren rasch und präzise mittels Radiomics und Deep Learning-Algorithmen erfolgen, zeigt eine neue Studie.
Forscher der University of Waterloo haben ein neues Berechnungsmodell zur besseren Vorhersagbarkeit des Wachstum von Glioblastoma multiforme, einer tödlichen Art von Gehirntumoren, entwickelt.
Die Analyse von Intensitätswerten eines Gewebes kann Hinweise auf pathologische Veränderungen liefern. Auf dem Kongress der Österreichischen und Bayerischen Röntgengesellschaften in Salzburg sprach Dr. Martin Watzenböck über den vielversprechenden Ansatz der Texturanalyse und seine Vorteile bei der Klassifikation von Lungenrundherden und anderer Pathologien der Lunge.
Künstliche Intelligenz (KI) wird in der Chirurgie insbesondere in der Bildgebung, Navigation und Roboterintervention angewendet. Dabei kann KI eine große Rolle bei der präoperativen Planung spielen.
Von MR bis CT, von kompakten Ultraschallsystemen bis zu neuen SPECT/CT-Scannern für die Nuklearmedizin – auf dem ECR in Wien hatte Siemens Healthineers für jede Modalität etwas dabei.
Eine neue KI-Plattform kann genomische Daten extrem schnell analysieren. Sie filtert wesentliche Muster heraus, um Darmkrebs zu klassifizieren und die Entwicklung von Wirkstoffen zu verbessern.
Eine neue Studie zeigt, wie Künstliche Intelligenz Gentherapien und antivirale Medikamente verbessern kann.