Intelligente Bilderkennung, Progressions-Vorhersage, Clinical Decision Support und mehr: KI und Maschinelles Lernen verändern bereits heute die Medizin – wie werden die Technologien die Operative Medizin in dieser Dekade beeinflussen? Diese Frage stellt Priv.-Doz. Dr. Sami-Ramzi Leyh-Bannurah auf dem diesjährigen Kongress der Deutschen Gesellschaft für Urologie (DGU).
Strahlentherapie kommt heute bei der Behandlung vieler Krebsarten zum Einsatz, weil sie direkt am Tumorgewebe ansetzt. Großes Innovationspotenzial birgt die Partikeltherapie, die mit Protonen oder schweren Ionen als beschleunigten Teilchen besonders zielgenau arbeitet. Begleitende bildgebende Verfahren erleichtern das Planen und dokumentieren die Treffsicherheit der Behandlung. Um die…
Alena Buyx, Professorin für Ethik der Medizin und Gesundheitstechnologien an der TUM, erklärt den sogenannten „embedded ethics approach“.
Die Erforschung der Zelldynamik ermöglicht einen tieferen Einblick in die Entstehung und Entwicklung von Zellen sowie ein besseres Verständnis von Krankheitsverläufen. Wissenschaftler des Helmholtz Zentrums München und der Technischen Universität München (TUM) haben „scVelo“ entwickelt – eine auf maschinellem Lernen basierende Methode und Open-Source-Software, welche die Dynamik der…
Forscher der Uniklinik RWTH Aachen entwickelten in Zusammenarbeit mit dem Deutschen Krebsforschungszentrums (DKFZ), dem Deutschen Konsortium für Translationale Krebsforschung (DKTK) und dem Nationalen Centrum für Tumorerkrankungen (NCT) Heidelberg eine computerbasierte Methode, um Mutationen in bösartigen Tumoren, unter anderem bei Brust-, Lungen- und Darmkrebs, zu diagnostizieren. Die…
Die an der TU Graz entwickelte Lernmethode e-prop bildet die Grundlage für drastisch energieeffizientere Hardware-Implementierungen von Artificial Intelligence.
Maschinelles Lernen kann eine verbreitete Art von Gehirntumor mit einer Genauigkeit von fast 98 Prozent klassifizieren. Wissenschaftler in Indien und Japan haben dieses Verfahren entwickelt, um Ärzten dabei zu helfen, die effektivste Behandlung für Patienten zu finden. An der Studie beteiligt waren auch Forscher des Institute for Integrated Cell-Material Sciences (iCeMS).
Bildgebende Verfahren wie die Magnetresonanz-Tomografie (MRT) oder die Computertomografie (CT) sind in der Medizin und der Materialprüfung von sehr großer Bedeutung. Wissenschaftler um Professor Thomas Schuster wollen nun mathematische Verfahren entwickeln, die die Leistungsfähigkeit der Geräte mithilfe intelligenter Algorithmen deutlich steigern soll.
Forschende der ETH Zürich und des Inselspitals, Universitätsspital Bern, entwickelten eine Methode, mit der Kreislaufversagen von Patienten auf der Intensivstation mit hoher Zuverlässigkeit vorhergesagt werden kann. Medizinisches Personal kann so früher intervenieren. Dem Ansatz zugrunde liegt die Auswertung umfangreicher Patientendaten durch Methoden des maschinellen Lernens.
Jedes Jahr erkranken in Deutschland etwa 500.000 Menschen an bösartigen Tumoren. Mit der Entwicklung neuer, hochwirksamer Medikamente hat sich die Behandlung vieler Tumoren in den letzten Jahren radikal verändert. So bekommen immer mehr Patienten die Chance auf eine personalisierte Therapie gegen Krebs. Damit ein solches Medikament zum Einsatz kommen kann, müssen wichtige Voraussetzungen…
Das Biotech-Startup GLX Analytix aus Dänemark hat mit seinem Vorhaben, neurodegenerative Erkrankungen wie Multiple Sklerose, Alzheimer und Parkinson schneller und mit einem einfachen Bluttest früher diagnostizierbar zu machen, den Roche Startup Award gewonnen. Der Test soll personalisierte Medizin in die Gesundheitsfürsorge der Patienten bringen. Gegründet 2019 von den Neurowissenschaftlern…
Künstliche Intelligenz (KI) ist im allgemeinen Sprachgebrauch eine Decke mit ziemlich viel Platz darunter: Vom Schachcomputer bis hin zu Robotern, die die Menschheit wahlweise retten, unterwerfen oder gleich ganz ersetzen, ist alles dabei – und längst nicht alles, das KI genannt wird, ist es auch. Was also ist eigentlich Intelligenz und kann man sie überhaupt synthetisieren? Dieser Frage ist…
Frühzeitig und nicht-invasiv die Abstoßung einer Spenderniere nach erfolgter Transplantation zu erkennen, ist das erklärte Ziel der Zusammenarbeit der Abteilung für Nephrologie des Universitätsklinikums Regensburg (UKR), unter Leitung von Professor Dr. Bernhard Banas, und des auf In-vitro-Diagnostik spezialisierten Unternehmen numares. Die Ergebnisse der ersten gemeinsamen Studie…
Kaum ein Tag vergeht, an dem Mediziner, Forscher oder Unternehmen nicht über ein KI-System berichten, das potenziell bösartige Läsionen, gefährliche Herzmuster identifizieren oder Therapien personalisieren kann. „Wir sind derzeit zu fokussiert auf das Thema“, bemängelt Prof. Dr. Christian Johner, Inhaber und Gründer des Johner Instituts für IT im Gesundheitswesen. Zugleich sieht er…
Wissenschaftler der ETH Zürich und der Universität Zürich haben Methoden des maschinellen Lernens eingesetzt, um die optoakustische Bildgebung zu verbessern. Mit diesem relativ jungen Verfahren der medizinischen Bildgebung können zum Beispiel Blutgefässe im Körperinnern sichtbar gemacht, die Gehirnaktivität untersucht oder Brustkrebs und Hautkrankheiten diagnostiziert werden. Die…
Forschenden der Charité – Universitätsmedizin Berlin und des Deutschen Krebskonsortiums (DKTK) ist es gelungen, ein Problem der Diagnostik bei Patienten mit Kopf-Hals-Tumoren zu lösen. Zusammen mit Wissenschaftlern der TU Berlin entwickelten sie mithilfe von künstlicher Intelligenz (KI) ein neues Verfahren, das anhand chemischer Veränderungen der DNA die Herkunft von entartetem Gewebe…
Auf dem HealthHackathon 2019 der Xpomet Medicinale steht die Zukunft der Gesundheits-IT im Mittelpunkt. Informatiker, Ingenieure, Mediziner und Medizinstudenten, Forscher und alle, die einen Beitrag zur Innovation im Gesundheitswesen leisten möchten, tauschen hier Ideen aus und setzen Proofs-of-concept bzw. MVPs (minimum viable products) um und loten aus, welche Potenziale die…
Um herauszufinden, welche Gene für Krankheiten wie Krebs oder Diabetes verantwortlich sind, wird heute häufig auf Methoden des Maschinellen Lernens zurückgegriffen. Damit die klinische Forschung Zugang zu den aktuellsten Algorithmen erhält, hat Prof. Julien Gagneur von der Technischen Universität München (TUM) in Zusammenarbeit mit Wissenschaftlern anderer Universitäten und…
Mit dem Einsatz von künstlicher Intelligenz ist es Forschenden der Technischen Universität München (TUM) gelungen, die massenhafte Analyse von Eiweißen aus beliebigen Organismen deutlich schneller als bisher und praktisch fehlerfrei zu machen. Dieser neue Ansatz wird das Forschungsfeld der Proteomik stark verändern, da er sowohl in der Grundlagen- als auch in der klinischen Forschung…
