Unter dem Titel „Künstliche Intelligenz in Medizinprodukten – Verifizierung und Validierung von KI-basierten Medizinprodukten“ hat Tüv Süd ein neues Whitepaper veröffentlicht. Darin werden die Chancen und Herausforderungen erörtert, denen sich Gerätehersteller gegenübersehen, die medizinische Geräte mit integrierter KI und anderen neuen Technologien auf den Markt bringen wollen, die…
Künstliche Intelligenz (KI) ist inzwischen routinefähig, so das Statement von Dr. Cord Spreckelsen, Professor am Institut für Medizinische Statistik, Informatik und Datenwissenschaften am Universitätsklinikum Jena. Zusammen mit Helmut Schlegel vom Bundesverband der Krankenhaus-IT-Leiterinnen und -Leiter zeichnete er für eine DMEA-Session zu KI verantwortlich. Sichtbar wird die zunehmende…
Selbstlernende Computeralgorithmen treffen Entscheidungen, die je nach Einsatzgebiet massive Auswirkungen haben können. Wie die Algorithmen der Künstlichen Intelligenz (KI) ihre Eingabedaten intern repräsentieren und verarbeiten, ist jedoch noch weitgehend unbekannt. Forschende haben sich des „Black-Box Problems“ angenommen und ein Verfahren entwickelt, das die Prozesse sichtbar macht.
Röntgenstrahlen könnten zum zukunftsweisenden Diagnosetool für Covid-19-Patienten werden. Möglich werden soll das laut einer Studie des Laboratory of Image Processing, Signals, and Applied Computing und der Universidade de Fortaleza durch den Einsatz Künstlicher Intelligenz (KI). Die Forscher brachten einem Computerprogramm mittels verschiedener Methoden des maschinellen Lernens bei,…
Zur Erkennung des Coronavirus SARS-CoV-2 gibt es neben den weltweit eingesetzten PCR-Tests (Polymerase-Kettenreaktion) noch weitere Diagnosemöglichkeiten: Die Erkrankung lässt sich auch per Computertomographie (CT) nachweisen – wozu auch Künstliche Intelligenz (KI) eingesetzt werden kann. Ein KI-System kann nicht nur die CT-Scans von Covid-19-Patienten aus einem Datensatz herausfiltern,…
Bei rund einem Drittel der Brustkrebspatientinnen, die eine sogenannte neoadjuvante, der Operation vorgeschaltete Chemotherapie erhalten, bildet sich der Tumor vollständig zurück. Operiert werden sie bislang trotzdem, denn erst die Gewebeentnahme und -analyse bei der Operation zeigt eindeutig, ob alle Krebszellen abgestorben sind. Einen Ausweg aus dieser Problematik könnte ein lernender…
Mithilfe mathematischer Bildverarbeitung haben Wissenschafter der Forschungskooperation BioTechMed-Graz einen Weg gefunden, digitale Zwillinge von menschlichen Herzen zu erstellen. Die Methode eröffnet völlig neue Möglichkeiten in der klinischen Diagnostik.
Wissenschaftler des Universitätsklinikum Heidelberg entwickeln einen „Kognitiven medizinischen Assistenten“. Der Algorithmus soll das individuelle Operationsrisiko des Patienten im Vorfeld erkennen, Therapieentscheidungen erleichtern und Komplikationen vorbeugen. Das Projekt wird vom Ministerium für Wissenschaft, Forschung und Kunst Baden-Württemberg mit 2 Millionen Euro gefördert.
Lena Maier Hein vom Deutschen Krebsforschungszentrum nutzt Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) um realistische „digitale Zwillinge“ medizinischer Geräte und menschlicher Gewebe zu entwickeln.
Das Fraunhofer Clusterprojekt M³Infekt zielt darauf ab, ein Monitoringsystem zu entwickeln, das ein schnelles Eingreifen bei plötzlichen Zustandsverschlechterungen ermöglicht. Das System soll modular, multimodal und mobil sein und kann zum Beispiel bei der Behandlung von Covid-19-Patienten eingesetzt werden. Durch die frühzeitige Einleitung erforderlicher Maßnahmen hilft das System,…
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.
