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.
Ein Machine-Learning-Modell soll dabei helfen, die Wahrscheinlichkeit von schweren Schwangerschaftskomplikationen besser vorherzusagen.
Eine selbstlernende Software könnte bei Patienten mit peripherer arterieller Verschlusskrankheit (paVK) Gefäßveränderungen oft schon im Frühstadium identifizieren.
Wissenschaftler haben eine Software trainiert, mit der sich anhand von Porträtfotos seltene genetische Erkrankungen besser diagnostizieren lassen.
WissenschafterInnen haben herausgefunden, dass sich eine genaue Analyse des Lungenmikrobioms zur Vorhersage zukünftiger Veränderungen der Lungenfunktion eignet.
Ein europäisches Konsortium entwickelt ein Datenarchiv zur gemeinsamen Nutzung histopathologischer Gewebeschnitte, das mithilfe von KI für viele Anwendungen in Klinik und Forschung dienen wird.
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.
Forscher haben eine KI-basierte Software für die Auswertung der Bilder von der Netzhaut entwickelt, die das Risiko für Gefäßerkrankungen wie Herzinfarkte zuverlässig voraussagt.
Eine neue App soll Gesundheitsfachleuten die klinischen Entscheidungsprozesse bei der Behandlung von Wunden erleichtern und deren Schulung unterstützen.
Mithilfe von 3D-MRT-Bildgebung und Deep Learning wollen Experten entzündliche Veränderungen im Gehirn durch Multiple Sklerose (MS) erstmals standardisiert erfassen.
Eine Studie hilft, umweltbedingte Erkrankungen besser zu verstehen und könnte sogar neue Biomarker und Wirkstoffziele für klinische Studien ausfindig machen.
Forschende haben die bisherige Methode der Mitosezählung mithilfe Künstlicher Intelligenz verbessert und damit die Zuverlässigkeit deutlich erhöht.
Forschende haben mit MFmap (Model Fidelity Map) ein Software-Tool entwickelt, das bei der Suche nach der geeigneten Zelllinie helfen soll.
Das EU-Forschungsprojekt „Screen4Care“ setzt auf genetisches Neugeborenen-Screening und künstliche Intelligenz, um die Diagnose für Patienten mit seltenen Erkrankungen zu beschleunigen.
Radiologische Diagnostik und Künstliche Intelligenz (KI) wachsen zusammen. Um diesen Trend zu stärken, haben das Berliner Start-up Neo Q, Erfinder der Befundmethode des Guided Reporting, und das Münchener MedTech-Unternehmen deepc eine Kooperation vereinbart. RadioReport, eine konsequente Weiterentwicklung des Structured Reporting, bildet die Denkprozesse erfahrener Fachärzte ab und führt…
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.
Künstliche Intelligenz hat in der Medizin stark an Bedeutung gewonnen. Das liegt vor allem daran, dass immer mehr Patientendaten zur Verfügung stehen. „Die Genetik und Bildgebung erlauben es uns, Krankheiten immer weiter aufzuschlüsseln“, erklärt der Facharzt für Psychiatrie und Psychotherapie, Professor Nikolaos Koutsouleris.
Vier interessante Vorträge zu innovativen Entwicklungen in der bildgebenden Diagnostik machten beim virtuellen Deutschen Rheumatologiekongress 2021 am frühen Samstagmorgen putzmunter. Verbesserte MRT-Technik, großes KI-Potenzial, Sonographie nicht nur bei Gelenken und Cinematic Rendering – der Themenbogen wurde weit gespannt und hat gezeigt: Es tut sich einiges in Sachen Bildgebung.
Zum Abschluss des 102. Deutschen Röntgenkongresses ehrt die Deutsche Röntgengesellschaft (DRG) zwei ihrer Mitglieder mit besodneren Auszeichnungen: So erhält Univ.-Prof. Dr. Ahmed Othman von der Universitätsmedizin der Johannes Gutenberg-Universität Mainz den Wilhelm-Conrad-Röntgen-Preis für eine Forschungsarbeit, die zeigt, wie Untersuchungszeiten im MRT mithilfe von KI verkürzt werden…
Einige Minuten einer Interaktion mit einem Chatbot können eine Impfskepsis ins Wanken bringen, wie eine Studie von CNRS, INSERM und ENS-PSL belegt. Frühere Analysen haben gezeigt, dass die Massenkommunikation - kurze Nachrichten mittels TV oder Radio - bei der Überzeugung der Impfunwilligen nicht sehr wirksam sind. Im Gegensatz dazu kann das Besprechen der Bedenken mit einem…
