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.
Die Technische Universität Berlin hat in einem neuen Positionspapier ein unbequemes Ergebnis zusammengefasst: Mensch-KI-Teams treffen oft schlechtere Entscheidungen als die KI allein.
Von KI bis Robotik, von Mobile Health bis Digital Twins: Auf dem MEDICA Innovation Forum bietet die Messe Zukunftstechnologien in der Medizin die große Bühne. Eine Vorschau auf die Highlights.
Wie medizinische Daten für das Training von KI-Tools eingesetzt werden, ist nicht immer klar. Ein neues Dashboard soll bei der Entwicklung und Anwendung von KI-Verfahren im Gesundheitswesen helfen.
Das Themenspektrum der Labormedizin ist immens. Das MEDICA Labmed Forum widmet sich in diesem Jahr spannenden Diskussionen um Fachkräftemangel und KI, Tele-Lab-Care, gesundem Altern und vielem mehr.
Sehstörungen oder Taubheitsgefühle in Armen und Beinen: Multiple Sklerose (MS) ruft oft schwer zu deutende Symptome hervor. Wie KI dazu beitragen kann, Patienten eine Diagnose-Odyssee zu ersparen.
Wie Ärzte zu KI in der Medizin stehen, wurde vielfach untersucht. Aber wie sieht es bei den Patienten aus? Eine große Studie auf sechs Kontinenten zeigt überraschende Unterschiede auf.
Sandra Colner von Dell Technologies erklärt im Interview, wie Digitalisierung dazu beitragen kann, Personalmangel und steigende Kosten im Gesundheitswesen zu bewältigen.
Paradigmenwechsel in der Herzdiagnostik: Neue Empfehlungen zur Behandlung von Atherosklerose setzen erstmals auf KI, um Auswertung von CT-Aufnahmen der Herzkranzgefäße zu verbessern.
Neuer Ansatz für Multiple Sklerose: Eine neue Studie nutzt KI, um die Komplexität der Erkrankung besser abzubilden. Das könnte die Diagnostik und Behandlung von MS-Patienten grundlegend verändern.
KI ist in der Dermatologie angekommen: Algorithmen können mittlerweile Muttermale, Nävi und Melanome voneinander unterscheiden und zur Risikobewertung auffälliger Hautveränderungen genutzt werden.
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.
