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.
Sicherheit gewährleisten, Privatsphäre wahren: Mit Radar und KI werden in der Klinik für Geriatrie der Unimedizin Göttingen Bewegungsmuster der Patienten erfasst, um Stürze zu verhindern.
KI-Botschafter und Bestsellerautor Florian Schwiecker spricht in unserem Podcast darüber, wie KI-Anwendungen im Gesundheitswesen helfen können, Burnout vorzubeugen. Außerdem beleuchtet er, welche Hürden es auf dem Weg zur digitalen Entlastung noch zu überwinden gilt.
Leberzirrhose erhöht das Risiko, an bakteriellen Infektionen zu erkranken und zu versterben, deutlich. Forscher wollen nun per KI die Diagnostik verbessern und Behandlungen personalisieren.
Cyberangriffe auf medizinische Einrichtungen können Patienten gefährden. KI-gestützte Methoden zur Echtzeiterkennung medizinischer Notfälle sollen nicht autorisierte Datenmanipulation verhindern.
Ein Forscherteam nutzt KI, um die Diagnose chronischer Rückenschmerzen zu verbessern. Ein maschinelles Lernverfahren vergleicht dabei verschiedene Diagnosekriterien für Patienten miteinander.
Ein neuer KI-Chatbot hilft Urologen beim Büffeln für die Facharztprüfung. Dabei liefert er nicht nur leitlinien-gestützte Informationen, sondern gibt auch Auskunft über die genutzten Quellen.
Nach einer ärztlichen Behandlung füllen viele Patienten den Fragebogen zur Bewertung der Gesundheit nicht oder nicht richtig aus. KI-gestützte Avatare und Roboter könnten die Erfassung verbessern.
Ein neuer Ansatz gegen Sepsis: Künstliche Intelligenz und hyperspektrale Bildgebung der Haut ermöglichen eine sofortige und nicht-invasive Diagnose direkt am Krankenbett.
Zum 1. Juli 2025 hat Prof. Carsten Marr die neu geschaffene W3-Professur für Künstliche Intelligenz in der Zelltherapie und Hämatologie in der Medizinischen Klinik III am LMU Klinikum angetreten.
KI gewinnt zunehmend an Bedeutung in der modernen Medizin. Doch viele Patienten begegnen der Technik mit Skepsis – ebenso wie den Ärzten, die sie einsetzen, wie eine neue Studie zeigt.
Wenn nach einer OP chirurgische Instrumente im Körper eines Patienten verbleiben, sorgt das oft für schwerwiegende Komplikationen und hohe Kosten. Ein KI-gestütztes Zählsystem soll das verhindern.
Weniger Papier, mehr Zeit: Eine neue Pflege-App soll Pflegefachkräfte bei der Dokumentation und der Versorgung chronischer Wunden mithilfe künstlicher Intelligenz gezielt unterstützen.
Ein neues KI-Modell analysiert spezifische Merkmale am Erbgut von Tumoren, gewonnen unter anderem aus Nervenwasser, um Krebs schnell und zuverlässig zu klassifizieren.
Forschende entwickeln ein auf Künstlicher Intelligenz (KI) beruhendes Computermodell, das Ärzte bei der Behandlung von Schlaganfällen unterstützen soll.
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.
Erklärbare künstliche Intelligenz (XAI) hilft Hautärzten dabei, kognitive Belastungen bei der Unterscheidung zwischen Melanomen und gutartigen Muttermalen zu verringern, wie eine neue Studie zeigt.
Ein neues Strahlentherapiesystem passt Behandlungspläne in Echtzeit an die tagesaktuelle Anatomie der Patienten an und soll so eine präzisere und individuellere Krebstherapie ermöglichen.
Grauer Star wird vor allem in Ländern mit mittlerem und niedrigem Einkommen mit der günstigen SICS-OP behandelt. Ein KI-Tool für Videoanalyse soll nun die Qualität der Eingriffe verbessern.
