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.
Anstatt des kompletten Papers die KI-Zusammenfassung lesen? Besser nicht: Eine neue Studie zeigt, dass LLMs bei den Ergebnissen übertreiben – Gegensteuern mit Prompts macht alles noch schlimmer.
Living Labs in der Medizin sind kooperative Umgebungen, um neue Technologien unter nahezu klinischen Bedingungen zu testen. Eine neue Publikation zeigt, was beim Aufbau zu beachten ist.
Obwohl der Name etwas anderes suggeriert, sind viele Menschen von seltenen Erkrankungen betroffen. Auf der Suche nach der Diagnose vergehen manchmal Jahrzehnte. Auf dem 1. DACH-Kongress für Seltene Erkrankungen sprach Prof. Dr. Lorenz Grigull vom Zentrum für seltene Erkrankungen des Universitätsklinikum Bonn darüber, wie künstliche Intelligenz (KI) Patienten diese Odyssee ersparen könnte.
Intelligente Telefonie und KI-gestützte Kommunikation können medizinisches Fachpersonal entlasten, Wartezeiten verkürzen und Sprachbarrieren abbauen, sagt Dr. Christian Stredicke, CEO von Vodia.
Der Einsatz von KI in der Medizin macht das Arzt-Patienten-Verhältnis zur Dreiecksbeziehung. Auf dem DGIM-Kongress diskutieren Experten die ethischen Implikationen.
Lässt sich ein Herzinfarkt mit Hilfe von KI schneller erkennen? Der erstmals vergebene Forschungspreis „Digitale Innovationen in der Herzmedizin“ geht an eine Arbeit, die dieser Frage nachgeht.
Einem Team der Technischen Universität München (TUM) ist es gelungen, eine abnehmende Nierenfunktion infolge bestimmter Krebstherapien mit einem KI-gestützten Tool frühzeitig vorherzusagen.
Rat für ihre Erkrankungen suchen immer mehr Patienten bei digitalen Tools wie ChatGPT oder Symptom-Checker-Apps. Zwei aktuelle Studien haben nun deren Qualität und Wirksamkeit untersucht.
Die Nachsorge nach einer Stent-OP erfolgt derzeit per zeitaufwändigem OCT-Verfahren. Ein neues KI-Tool soll die Überwachung des Heilungsprozesses nach der Implantation automatisieren.
Digitale Technologien haben das Potenzial, die medizinische Fortbildung effizienter zu gestalten. Im Fokus steht Microlearning – das Lernen in kurzen, fokussierten Einheiten – kombiniert mit KI.
Wird künstliche Intelligenz (KI) künftig den Menschen ersetzen? Für Prof. Dr. Steffen Augsberg ist das nicht nur unvermeidlich, sondern sogar wünschenswert, zumindest in manchen Bereichen. In seinem Impulsvortrag auf der MEDICA zum Thema ‚KI-Diagnosen: Schnelligkeit und Präzision versus Vertrauen und Verantwortung‘ widmete er sich den vielfältigen Aspekten und Herausforderungen von KI…
Mithilfe KI-gestützter "Embedding Propagation" wollen Biomediziner in Blutbildern einzigartige Muster identifizieren, die den zukünftigen Zustand eines Patienten durch zusätzliche Tests vorhersagen.
Maschinelles Lernen (ML) kann dabei helfen, Labordaten effizient und präzise auszuwerten, um fundierte medizinische Entscheidungen zu treffen. Prof. Dr. Frank Klawonn zeigte in einem Vortrag auf der Medica in Düsseldorf verschiedene Möglichkeiten von ML auf, die zu Zeitersparnis und zur Steigerung der Produktivität führen können.
Forscher haben ein KI-Modell zur automatischen Erkennung und Segmentierung von Spinalganglien in MRT-Bildern entwickelt. Das eröffnet neue Möglichkeiten, insbesondere in der Schmerzmedizin.
Die Steuerung von Hand- oder Bein-Prothesen durch Nervenimpulse – etwa nach einer Amputation oder Schlaganfall – erfordert oft langes Training. Ein neuer Ansatz soll den Lernprozess beschleunigen.
