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.
KI, Telemedizin, VR und Apps werden das Gesundheitswesen nachhaltig prägen. Auf dem 2. Digital Health Summit stellten Experten einen 10-Punkte-Plan für eine erfolgreiche Digitalisierung vor.
Eine personalisierte KI namens ARTEMIS zum Ausschluss eines Herzinfarkts könnte im ambulanten und präklinischen Bereich durchgeführt werden und so Notaufnahmen der Krankenhäuser entlasten.
Kölner Forscher haben eine KI-basierte Plattform für digitale Pathologie entwickelt, die eine voll automatisierte Analyse von Gewebsschnitten von Patienten mit Lungenkrebs ermöglicht.
Große KI-Sprachmodelle wie GPT-4 halten zunehmend Einzug in die Medizin. EKFZ-Experten fordern einen angemessenen Rechtsrahmen, um die Nutzer der neuen Technologie nicht zu gefährden.
Startschuss für LLM „ARGO“: Das KI-Sprachmodell hilft ab sofort Ärzten am UKE Hamburg beim Schreiben von Arztbriefen – vor allem bei der Erstellung der Epikrise.
Reinhard Heckel, Professor für Maschinelles Lernen an der Technischen Universität München, spricht über die Bedeutung von Daten für Large Language Models und bildgebende Verfahren in der Medizin.
Durch die Kombination von Risikomarkern, systematischer Befundung von MRT-Aufnahmen und KI kann das Risiko für Prostatakrebs präziser als bisher vorhergesagt werden, wie eine neue Studie zeigt.
Um die Verlässlichkeit von KI in der Medizin zu verbessern, hat die Physikalisch-Technische Bundesanstalt einen neuen Prüfrahmen für Trainingsdaten zur Entwicklung von KI-Medizinprodukten erstellt.
Inzwischen gelten KI-Modelle als ähnlich kompetent bei der Beantwortung medizinischer Fragen wie menschliche Experten. Bislang fehlt es aber an einer einheitlichen Validierung. Das soll sich ändern.
Ein neues KI-gestütztes Tool namens clinALL soll mithilfe genetischer und klinischer Daten dazu beitragen, pädiatrische Leukämie besser zu diagnostizieren und zu behandeln.
Vermuten Patienten, dass eine künstliche Intelligenz bei ihrer Diagnose die Finger im Spiel hat, misstrauen sie medizinischen Ratschlägen eher. Das ist das zentrale Ergebnis einer aktuellen Studie.
Forschende des Paul Scherrer Instituts PSI und des Massachusetts Institute of Technology MIT nutzen künstliche Intelligenz, um die Einordnung von Brustkrebs zu verbessern.
Medizinische Chatbots treffen vorschnelle Diagnosen, halten sich nicht an Richtlinien und würden das Leben von Patienten gefährden – und stecken dennoch voller Potenzial, wie neue Forschung zeigt.
Wir schreiben das Jahr 2034. Brustkrebspatientinnen profitieren von perfekt auf sie zugeschnittene Diagnostik und Therapien. Endlose Nachbehandlungen sind dank KI, Datenbrillen und Robotik nicht mehr nötig. Ist das Zukunftsmusik oder bald schon klinische Realität? Auf dem Jahreskongress der Deutschen Gesellschaft für Senologie warf Prof. Dr. Marc Thill vom Agaplesion Markus Krankenhaus…
Algorithmische, computergestützte Ansätze können den Weg für wirksame Immuntherapien gegen Krebs bereiten. Das zeigt eine neue Studie, bei der eine KI Tumorantigene für T-Zellen selektiert hat.
Auf dem Gerontologie- und Geriatrie-Kongress in Kassel spricht Biomediziner Dr. Sebastian Lobentanzer über KI in der molekularen und klinischen Modellierung sowie das Potenzial von LLMs wie ChatGPT.
„Die Deutschen haben keine Lust auf Prävention.“ Mit dieser etwas provokanten Aussage eröffnete Oliver Neumann seinen Impulsvortrag beim RuhrSummit in der Digital Health Town. Neben dem viel beachteten Thema Prävention standen zudem die Themen künstliche Intelligenz (KI), gerechte Gesundheitsversorgung und die digitale Vor- und Nachsorge auf der Agenda in der traditionsreichen…
Welche Rolle kann künstliche Intelligenz in der Herz-Diagnostik spielen? Eine neue Studie mit mehr als 60.000 Patienten zeigt das Potenzial von KI in der Kardiologie auf.
Kann eine KI vorhersagen, wie gut ein Patient eine Spenderniere annehmen wird? Im Rahmen des Projekts „AI-REN“ gehen Forscher aus Deutschland und Dänemark dieser Frage nach.
