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.
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.
Die Universitätsmedizin Greifswald besetzt eine weitere Direktorenstelle. Damit schreitet der Generationenwechsel weiter voran. Seit dem 1. April ist Prof. Giovanni Rubeis der neue Direktor des Instituts für Ethik und Geschichte der Medizin.
Die Medizinische Fakultät der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg freut sich, die Berufung von Prof. Dr. Julian Varghese auf die W3-Professur für Medical Data Science bekannt zu geben.
Künstliche Intelligenz hält zunehmend Einzug im Gesundheitswesen. Zu klären ist aber auch, wie sie optimal und sicher eingesetzt werden kann. Eine neue Studie gibt wichtige Anhaltspunkte.
Ein mobiles Atemdiagnosegerät soll mittels KI Atemluft analysieren, um früher und schonender Anzeichen von Lungenkrebs zu erkennen. Das ist das Ziel des Forschungsprojekts Breath-Observer.
Im Zuge des Gemeinschaftsprojektes DECIPHER-M nutzen Forschende Künstliche Intelligenz (KI), um die Ausbreitung von Krebszellen anhand klinischer Routinedaten besser zu verstehen.
Künstliche Intelligenz in der Medizin effizienter, kleiner, schneller und sicherer machen – das möchte Prof. Dr. Hendrik Wöhrle. Er forscht seit kurzem an der Universität Duisburg-Essen (UDE) und am Fraunhofer-Institut für Mikroelektronische Schaltungen und Systeme.
KI wird das Gesundheitswesen grundlegend verändern. etwa bei der Entlastung von medizinischem Personal und für effizientere Abläufe – doch ohne Menschen geht es nicht, machen Experten deutlich.
Eine aktuelle Studie verdeutlicht den Stellenwert der Medizintechnik als Zukunftsbranche für Deutschland bis 2040. Dabei spielen vor allem Digitalisierung, KI und Robotik eine zentrale Rolle.
Von großen Sprachmodellen (LLM) bis zu neuen Gentherapien: Die Frühjahrstagung der DGHO beleuchtete aktuelle Entwicklungen in der Hämatologie und Medizinischen Onkologie.
Laut einer neuen Studie ermöglicht KI beim augenärztlichen Routine-Check, die Wahrscheinlichkeit für schwerwiegende kardiovaskuläre Ereignisse bei Menschen mit Typ-2-Diabetes einzuschätzen.
Chatbots für bessere Patientenkommunikation, optimierte Bildqualität durch maschinelles Lernen: Künstliche Intelligenz (KI) hält mit Hochdruck Einzug in die Radiologie und verändert das Fachgebiet grundlegend. Wie wird also die Zukunft der diagnostischen Bildgebung unter dem Einfluss von KI aussehen, und welche Rolle wird der Mensch dabei noch spielen? Auf dem ECR-Kongress in Wien befassten…
Ein neuartiger Ganzkörperscanner nutzt erklärbare KI (XAI), um die Früherkennung von Hautkrebs zu verbessern. Das System liefert für jede auffällige Veränderung an der Haut eine Risikobewertung.
Um Herzfehler bei Ungeborenen und Neugeborenen besser und frühzeitiger zu erkennen, können Ultraschall und KI in Kombination ein mächtiges Werkzeug sein, erläutern Experten der DEGUM.
Ein internationales Forschungsteam hat eine KI-basierte Software neu trainiert, um Bilder von Geweben, Zellen und ähnlichen Strukturen präzise und benutzerfreundlich zu segmentieren.
Bayer präsentiert auf dem European Congress of Radiology (ECR) in Wien Fortschritte bei seinem Radiologie-Portfolio. Im Fokus stehen Kontrastmittel und Injektionssysteme sowie KI.
Software-Experten entwickeln einen Dienst, der medizinische Daten mithilfe großer Sprachmodelle (LLM) automatisiert strukturiert. Das soll die Versorgung verbessern und Personal entlasten.
Mithilfe generativer KI medizinische Bilddaten erzeugen: Forscher haben per GenAI künstliche Knochenszintigrafie-Aufnahmen erstellt, mit denen Diagnostik-Tools besser trainiert werden können.
Den Langzeitfolgen von Corona mit Künstlicher Intelligenz auf der Spur: Das Forschungsprojekt „EPIC-AI“ will die komplexen Mechanismen hinter Post-Covid mit Hilfe von KI untersuchen.
