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.
Um personalisierte Krebsbehandlung durch die fortschrittliche Bildgebung, Robotik und minimalinvasiven Therapien voranzutreiben, erhält das PreciseOnco-Konsortium EU-Fördermittel.
Kaum ein medizinisches Fachgebiet entwickelt sich so schnell wie die Radiologie. Kontinuierliche Fortschritte in der Bildgebungstechnologie, die Integration künstlicher Intelligenz und die zunehmende interdisziplinäre Zusammenarbeit erfordern, dass Fachleute stets auf dem neuesten Stand des Wissens bleiben. Der Europäische Radiologiekongress (ECR) 2026 in Wien trägt dieser Realität mit…
Spurensuche im Hirnwasser: Forscher haben das erste hochpräzise Verfahren entwickelt, das häufige Hirntumoren bei Kindern und Jugendlichen ohne operativen Eingriff diagnostizieren kann.
Neue Wege in der Tumorchirurgie, Robotik, präzise Visualisierung und mehr: Tagungspräsident Univ.-Prof. Dr. Thomas Hoffmann gewährt im Gespräch Einblicke in die Highlights der DGHNO-Jahrestagung.
Eine neue Studie zeigt auf: KI kann helfen, Gesundheitsinformationen besser verständlich zu machen. Die Verbesserungen sind jedoch moderat und sollten von Fachleuten genau überprüft werden.
Die Fehlerquote bei der Beurteilung von Langzeit-EKGs liegt im Schnitt bei etwa 25%, oft bedingt durch Zeitmangel. Nun sollen KI-Tools Ärzte bei der anspruchsvollen Aufgabe unterstützen.
Forschende am Karlsruher Institut für Technologie (KIT) haben ein KI-Modell entwickelt, um vorherzusagen, wie gut Patienten mit Hüftgelenksarthrose nach einer Operation wieder gehen können.
Kürzere Untersuchungszeit, höhere Bildauflösung, bessere Diagnosen: Knapp sechs Monate nach Inbetriebnahme eines KI-Tools zur MRT-Unterstützung ziehen Leipziger Neuroradiologen positive Bilanz.
Wunsch nach mehr Datenschutz auf der einen Seite, Nutzung nicht zertifizierter „Schatten-KI“ auf der anderen: Der Digital Health Report 2026 offenbart wichtige Baustellen im Gesundheitswesen.
Neue Erkenntnisse zu lebensbedrohlichen neurologischen Erkrankungen: Tagungspräsident Prof. Dr. Oliver Müller gibt Einblicke in Schwerpunkte und Highlights des 40. ANIM-Kongresses.
Ein weiterentwickeltes Mikroskop soll mit umfangreicher Software zur automatischen Bedienung und Bildanalyse die Erkennung von Mikroorganismen für die mikrobiologische Diagnostik verbessern.
Forschende konnten nachweisen, dass KI-Modelle zur Vorhersage von Antibiotikaresistenzen bei Krankheitserregern häufig weniger zuverlässig sind als bisher angenommen.
Eine neue App nutzt maschinelles Lernen, um Primärzilien in der menschlichen Schilddrüse zu erkennen und zu vermessen – ein Befund mit potenziell wichtigen Folgen für die Schilddrüsengesundheit.
Forscher entwickeln eine KI-gestützte, interaktive 3D-Umgebung, die Ärzten die Planung endoskopischer Eingriffe bei frühen Tumoren des Magen-Darm-Trakts erleichtert und präziser macht.
Die neue Version eines KI-Tools verdoppelt die Zahl erkennbarer Tumortypen. Besonders bei Kindern können damit falsch klassifizierte Hirntumoren korrigiert und Prognosen verbessert werden.
Patienten mit Mukoviszidose leiden häufig unter einer chronischen Rhinosinusitis. Ein neues KI-gestütztes Verfahren könnte helfen, Anomalien der Nasennebenhöhlen per MRT besser zu bewerten.
KI und Patient Empowerment als zentrale Treiber: Beim Digital Heart Summit 2025 in Berlin diskutierten 120 führende Experten, wie digitale Innovationen die kardiovaskuläre Versorgung verändern.
Kontaktlose Pulsmessung (rPPG) gilt als Zukunftstool der Telemedizin. Doch eine neue Studie zeigt, dass die Technik deutliche Schwächen aufweist, sobald der Herzschlag steigt.
Das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) unterstützt Doctolib mit multilingualen Datensätzen bei der Weiterentwicklung von Pseudonymisierungsverfahren für KI-Anwendungen.
