Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz. In den nächsten vier Jahren arbeiten Experten aus verschiedenen Bereichen, darunter Radiologie, Bildgebungsforschung und Industrie zusammen. Ziele sind ein hochmoderner KI-Risikoscore als klinisches Entscheidungshilfesystem und eine mobile App für die personalisierte Risikobewertung und Vorhersage von durch Fettleibigkeit (Adipositas) bedingten Herz-Kreislauf-Erkrankungen und damit verbundenen Komplikationen.

KI in der Medizin auf dem Vormarsch

Fettleibigkeit ist in Europa ein dringendes Problem, das mehr als 436 Millionen Menschen betrifft und zu einem 50 Prozent höheren Sterberisiko hinsichtlich Herz-Kreislauf-Erkrankungen führt. Damit sind wirtschaftliche Belastungen von mehr als 210 Milliarden Euro pro Jahr verbunden. Künstliche Intelligenz soll die derzeitigen Methoden zur Risikobewertung hinsichtlich Genauigkeit und praktischer Anwendung entscheidend verbessern. “Trustworthy AI Tools for the Prediction of Obesity Related Vascular Disesases” (AI-POD) soll klinische, Labor- und Bildgebungsdaten integrieren, um das jeweilige Krankheitsrisiko in konkrete diagnostische Schritte und Behandlungsempfehlungen zu übersetzen.

Stammzellen, Hirnerkrankungen

Mit künstlicher Intelligenz das Gehirn entschlüsseln

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Die Geheimnisse des Gehirns, insbesondere seine Architektur und Verschaltungen, zu lüften, ist eine der grossen Herausforderungen der modernen Biowissenschaften. Deshalb hat sich dies die amerikanische Gesundheitsbehörde NIH (National Institutes of Health), eine der grössten Forschungsorganisationen der Welt, ins Programm geschrieben. Im Rahmen der NIH BRAIN Initiative wurde nun einem Schweizer Forscher eine Spitzen-Förderung über bis …

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KI

Digitalisierung in der Medizintechnik: Die Zukunft ist heute

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Digitalisierung ist das Schlagwort in allen Branchen. Dies gilt selbstverständlich auch für die Medizintechnik. Durch die besonders hohen Qualitätsansprüche werden Automatisierung und KI-Lösung zu einer besonderen Hürde. Doch was ist heute schon alles möglich? Welche Entwicklungen sind in der Medizintechnik zu sehen und was könnte die Zukunft für Patienten bringen? Digitalisierung im Gesundheitswesen – was …

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KI in der Medizin - Herzschwäche, Verkalkung der Herzgefäße

KI in der Medizin

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KI (Künstliche Intelligenz) In den nächsten vier Jahren arbeiten Experten aus verschiedenen Bereichen, darunter Radiologie, Bildgebungsforschung und Industrie zusammen. Ziele sind ein hochmoderner KI-Risikoscore als klinisches Entscheidungshilfesystem und eine mobile App für die personalisierte Risikobewertung und Vorhersage von durch Fettleibigkeit (Adipositas) bedingten Herz-Kreislauf-Erkrankungen und damit verbundenen Komplikationen.

Künstliche Intelligenz, Rachenmandeln, Krebstherapie, Immuntherapie, Immunologische Konzepte gegen Krebs, Hepatitis, Parkinson, Krebszellen untersuchen

Einsatz Künstlicher Intelligenz für Medikamente gegen COVID-19

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Künstliche Intelligenz nutzen. Um möglichst schnell eine Therapie gegen COVID-19 zu finden, werden weltweit Medikamente getestet, die bereits zur Behandlung anderer Krankheiten zugelassen sind. Dieses sogenannte „drug repurposing“ geschieht vor dem Hintergrund, dass Viren bestimmte Strukturen und Vorgänge in der Zelle nutzen, die auch beispielsweise bei Krebserkrankungen eine Rolle spielen. Dazu werden in der Regel …

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Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz gegen Krebs

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Künstliche Intelligenz. Maschinelles Lernen (ML) funktioniert über Algorithmen, die aus Erfahrung und Beispielen komplexe Modelle erstellen. Es bildet Gesetzmäßigkeiten ab, wobei sich die Ergebnisse am Wissen von Experten oder an Naturgesetzen orientieren. Unüberwachte Lernverfahren arbeiten ohne Zielwerte, nur mit dem, was eingegeben wurde, und suchen in riesigen Datenmengen nach einer Struktur. „Was wir erhalten, unterstützt …

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Künstliche Intelligenz

Wie Künstliche Intelligenz das Gesundheitswesen wandelt

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Die Gesundheitsbranche erlebt ein stetig wachsendes Problem. Der Fachkräftemangel macht es kaum mehr möglich, die Vielzahl an Patienten fachgerecht zu behandeln. Immer mehr Aufgaben werden auf die Ärzte und Pflegekräfte abgewälzt und immer mehr wächst der Druck. Daher suchen Forscherinnen und Forscher schon lange Zeit nach einer Möglichkeit, Routineaufgaben sowie das Bewältigen der Datenflut auf …

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Prostata-Krebs: KI-basierte Diagnostik im MRT

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Nach Angabe des Robert-Koch-Instituts ist das Prostatakarzinom mit rund 25% aller diagnostizierten Krebserkrankungen die häufigste bei Männern in Deutschland. Jährlich erkranken etwa 60.000 neu an diesem Tumor. Das von den Krankenkassen getragene Screening ab dem 45. Lebensjahr sieht aktuell keine MRT-Untersuchungen – obgleich diese schonender für den Patienten sind und einen großen diagnostischen Zusatznutzen haben. …

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anatomy, biology, brain

Künstliche Intelligenz hilft Proteine erkennen

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Proteine & Peptide: Erkannt wird nur, was in der Datenbank ist Die Massenspektrometrie ist eine Standardmethode für die Analyse von Proteinen. Proteine aus komplexen Proben werden zunächst vorverdaut und in Stücke geschnitten. Die Stücke, sogenannte Peptide, werden dann im Hochdurchsatz analysiert, indem die gemessenen Spektren mit theoretischen Spektren von Peptiden in einer Datenbank verglichen werden. …

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Bösartige Hirntumoren

Bösartige Hirntumoren mit Hilfe von künstlicher Intelligenz aufspüren

Bösartige Hirntumoren unter Einsatz von Künstlicher Intelligenz besser behandeln. Die Diagnostik von bösartigen Hirntumoren sowie auch von gutartigen Hirntumoren beruht heute in erster Linie auf der Magnetresonanztomographie (MRT). Die MRT ist weit verfügbar und bietet eine hervorragende anatomische Darstellung. Jedoch kann beispielsweise die Unterscheidung von Tumorgewebe und gutartigen Veränderungen, die durch die Tumortherapie (z. B. …

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Leukämie, Blutkrebs, Künstliche Intelligenz, Kombinationstherapie bei Blutkrebs, Chronisch Lymphatische Leukämie, Leukämie, Akute Myeloische Leukämie

Künstliche Intelligenz erkennt Blutkrebs

Künstliche Intelligenz ist in der Medizin ein vieldiskutiertes Thema, insbesondere im Bereich der Diagnostik. „Wir wollten die Potentiale an einem konkreten Beispiel untersuchen“, erläutert Prof. Joachim Schultze, Forschungsgruppenleiter am DZNE und Leiter der Abteilung Genomik und Immunoregulation am LIMES-Institut der Universität Bonn. „Weil dafür große Datenmengen erforderlich sind, haben wir Daten der Genaktivität von Zellen …

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