Elektronische Patientenakte, diagnostische Werte, Studienkohorten: Datenmanagement ist zu einem zentralen Bestandteil im Gesundheitswesen geworden – sowohl in der Diagnostik und Therapie als auch in der medizinischen Forschung.
Wie sicher gehen beliebte mHealth-Apps mit den Daten ihrer Nutzer um? Eine Analyse zeigt, dass längst nicht alle mobilen Gesundheitsanwendungen es so genau mit ihren Datenschutz-Versprechen nehmen.
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.
Moderne Infektionsforschung produziert enorme Datenmengen, die ohne leistungsfähige computergestützte Methoden unverbunden und ungenutzt bleiben. Das BNITM hat daher nachgerüstet.
Treten bei der Verteilung medizinischer Daten Cluster auf, kann das die Ergebnisse verfälschen. Am Beispiel von Endometriose zeigen Forscher ein Verfahren, das dieses Clustering verhindert.
Wer darf was mit Gesundheitsdaten in der ePA? Eine neue Studie zeigt, dass verständliche Informationen das Vertrauen in die elektronische Patientenakte stärken und die Nutzung fördern können.
Cyberangriffe auf medizinische Einrichtungen können Patienten gefährden. KI-gestützte Methoden zur Echtzeiterkennung medizinischer Notfälle sollen nicht autorisierte Datenmanipulation verhindern.
Um Notfalleinsätze gezielter vorzubereiten und Patienten nach einem schweren Verkehrsunfall schneller und besser zu helfen, wollen Forscher Auto-Unfalldaten in eine digitale Rettungskette einbinden.
Wissenschaftliche Datenbanken sind für die Forschung unverzichtbar. Doch die Einführung hoher Nutzungsgebühren und der Ausstieg wichtiger Förderer gefährden den Zugang, warnen Experten.
Höhere Übertragungsrate, größere Datenkapazität, geringere Latenzzeiten: Moderne Wi-Fi-7-Netzwerke können im Krankenhaus zu schnellerer Diagnostik und reibungslosen Abläufen beitragen.
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.
Datenaustausch in Echtzeit, flächendeckende Verfügbarkeit von Fachwissen: Mit Techniken der Telemedizin baut das Uniklinikum Leipzig die intensivmedizinische Versorgung in der Region aus.
Generative KI zeigt zwar immenses Potenzial für das Gesundheitswesen, doch die Zuverlässigkeit der großen Sprachmodelle leidet unter einem ernsten Problem: LLMs denken einfach nicht wie Ärzte, erklärte ein Experte für Datenwissenschaften auf dem Kongress Emerging Technologies in Medicine (ETIM) in Essen. Dieser potenziell folgenschwere Fehler könne jedoch behoben werden.
Die Medizinische Fakultät der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg freut sich, die Berufung von Prof. Dr. Julian Varghese auf die W3-Professur für Medical Data Science bekannt zu geben.
Künstliche Intelligenz hält zunehmend Einzug im Gesundheitswesen. Zu klären ist aber auch, wie sie optimal und sicher eingesetzt werden kann. Eine neue Studie gibt wichtige Anhaltspunkte.
Digitale medizinische Zwillinge können bei Diagnose und Behandlung großen Mehrwert liefern, doch der Schutz sensibler Patientendaten ist eine Herausforderung. Ein neuer Ansatz soll Abhilfe schaffen.
KI wird das Gesundheitswesen grundlegend verändern. etwa bei der Entlastung von medizinischem Personal und für effizientere Abläufe – doch ohne Menschen geht es nicht, machen Experten deutlich.
Software-Experten entwickeln einen Dienst, der medizinische Daten mithilfe großer Sprachmodelle (LLM) automatisiert strukturiert. Das soll die Versorgung verbessern und Personal entlasten.
Eine Kooperation zwischen dem Uniklinikum Freiburg und Dedalus HealthCare soll KI-Anwendungen noch tiefer in radiologische Abläufe integrieren und Daten besser für die Forschung nutzbar machen.
Können große Sprachmodelle (LLMs) dabei helfen, radiologische Befunde zu strukturieren, ohne dabei den Schutz von Patientendaten zu gefährden? Eine neue Studie liefert vielversprechende Ergebnisse.
