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Datenmanagement

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.

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News • Open-Source-KI-Software

Digitale Pathologie: Vom Gewebeschnitt zur Datenquelle

Digitale Gewebeproben enthalten derart viele Informationen, dass es schwer ist, sie mit datengetriebenen Methoden zu analysieren. Ein neues Softwaretool soll die digitale Pathologie demokratisieren.

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Artikel • Deutscher Krebskongress 2026

Large Language Models in der Onkologie: Potenzial trifft auf Infrastrukturprobleme

Auf dem Deutschen Krebskongress in Berlin diskutierten Experten aus München, Köln, Hamburg und Dresden den Einsatz von Large Language Models (LLMs) in der Krebsmedizin. Die Session zeigte…

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News • Transparentes Tool

Patientenströme besser lenken mit erklärbarer KI

Um Workflows im Krankenhaus zu planen, sind Daten zu Aufenthaltsdauer, Verlegungen und Behandlungen der Patienten unerlässlich. Ein erklärbares KI-Modell soll helfen, diesen Prozess zu verbessern.

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Artikel • Europäischer Gesundheitsdatenraum

Interoperabilität ist Pflicht – was der EHDS von Medizinprodukte-Herstellern verlangt

Mit der Verordnung (EU) 2025/327 wird der Europäische Gesundheitsdatenraum Realität. Für Hersteller von Medizinprodukten, IVDs und KI-Systemen bedeutet das: Interoperabilität ist kein optionales…

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News • Digital Health Report 2026

Studie: „Schatten-KI“ im Gesundheitswesen verbreitet

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.

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News • Pseudonymisierung von Patientendaten

Kooperation für den Schutz von Gesundheitsdaten in Europa

Das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) unterstützt Doctolib mit multilingualen Datensätzen bei der Weiterentwicklung von Pseudonymisierungsverfahren für KI-Anwendungen.

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Artikel • Machine Learning in der Labormedizin

Möglichkeiten von ML bei der Analyse medizinischer Labordaten

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.

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Artikel • Generative KI in der Medizin

Wie man LLMs beibringt, wie ein Arzt zu denken

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.

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