Ausgabe 10/2026

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Mittwoch, 04. März 2026

Liebe Leserinnen und Leser,

die Künstliche Intelligenz (KI) ist längst in unserem Alltag angekommen. Viele nutzen sie inzwischen bewusst, andere profitieren vielleicht noch unwissend von ihren Vorteilen. Zweifelsfrei muss der Einsatz von KI weiterhin kritisch beobachtet und stetig neu evaluiert werden. Auch sollten geeignete politische Rahmenbedingungen geschaffen werden. Dennoch ist klar: KI wird bleiben. Und sie wird auch unsere Gesundheitsversorgung nachhaltig verändern.

Ob alt oder jung, medizinisch tätig oder nicht – jedem sei geraten, sich frühzeitig mit KI auseinanderzusetzen. Welches Grundverständnis notwendig ist, um Nutzen und Zuverlässigkeit von bestimmten KI-Modellen, ihren Ergebnissen und Vorhersagen bewerten zu können, ist zugegeben nicht ganz einfach. Hier setzt die erklärbare KI (Explainable AI, XAI) an: Sie soll nachvollziehbar machen, wie und warum KI-Modelle zu einem bestimmten Ergebnis kommen.

Ein internationales Forschungsteam unter Beteiligung des Deutschen Zentrums für Diabetesforschung (DZD) verwendete diesen Ansatz jüngst bei einer Analyse von Pankreas-Gewebeschnitten. Zwar konnten Deep-Learning-Modelle präzise zwischen Gewebeproben von Menschen mit und ohne Typ-2-Diabetes unterscheiden. Doch erst durch XAI wurden auch die spezifischen Zellen und Gewebestrukturen offenbart, die im Krankheitsverlauf eine Rolle spielen. Müssen wir also nur die KI verstehen, die uns die KI erklärt?

Oder reicht es, ausgemachten Expertinnen und Experten das „Verstehen“ zu überlassen und auf die „idiotensichere“ Anwendung zu warten – sofern es sie gibt? KI-basierte Ansätze werden derzeit in zahlreichen Studien zu unterschiedlichen klinischen Fragestellungen erprobt, zum Beispiel bei der Diagnostik von Hirntumoren anhand von Flüssigbiopsien. Bevor sie in der klinischen Praxis verankert werden, müssen sie selbstverständlich validiert werden. Doch ist eine sichere Anwendung dadurch gewährleistet? Würden Sie ein Medikament verschreiben, dessen Wirkmechanismus Sie nicht kennen, nur weil klinische Studien einen Nutzen bescheinigen?

Und damit wünsche ich Ihnen viel Freude beim Lesen und Grübeln sowie eine sonnige, restliche Woche!




   Milo Klesse
   Redaktion Labormedizin

 

 
 
KI entschlüsselt Merkmale von Typ-2-Diabetes in Pankreas-Gewebeschnitten

KI entschlüsselt Merkmale von Typ-2-Diabetes in Pankreas-Gewebeschnitten

Welche Gewebestrukturen spielen im Pankreas bei Typ-2-Diabetes eine Rolle? Und wie verändern sie sich durch den Krankheitsverlauf? Darauf können Forschende nun mithilfe von erklärbarer Künstlicher Intelligenz (XAI) eine Antwort geben.

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KI-basierte Auswertung von Flüssigbiopsien ermöglicht Diagnostik von Hirntumoren

Forschenden ist eine präzise Diagnostik von Hirntumoren im Kindes- und Jugendalter anhand von Tumor-Erbgut im Hirnwasser gelungen. Bisher reichten solche Flüssigbiopsien dafür nicht aus. Das internationale Forscherteam optimierte daher eine spezielle Sequenzierungstechnik und entwickelte eine KI-basierte Auswertung.

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Kappa-freier Leichtkettenindex kann zwischen MS, MOGAD und NMOSD unterscheiden

Kappa-freier Leichtkettenindex kann zwischen MS, MOGAD und NMOSD unterscheiden

Der Kappa-freie Leichtkettenindex (κFLC-Index) hat sich als diagnostischer Biomarker für MS etabliert, kann aber auch dabei helfen, die Erkrankung von anderen entzündlichen demyelinisierenden Erkrankungen zu unterscheiden. Dies berichtet ein chinesisches Forscherteam im „Journal of Neurology, Neurosurgery and Psychiatry“.

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Unsere Auswahl: Aktuelles aus internationalen Journals

Ratenvariation und wiederkehrende Sequenzfehler in der Phylogenetik im Pandemiemaßstab
Nat Methods 09.02.2026

Deep-Learning-gestützte Biomarker-Interpretation an zytologischen Zellblöcken – Grundlagen und neue Möglichkeiten in der räumlichen Pathobiologie
Am J Pathol 26.02.2026

Analytische Validierung von Trockenblutkarten zur Beurteilung der COVID-19-Seropositivität
J Appl Lab Med 25.02.2026

 
 

Alzheimer- und Lewy-Körperchen-Demenz leichter unterscheiden

Die Alzheimer-Krankheit (AD) und die Lewy-Körperchen-Demenz (DLB) ähneln sich in den klinischen Merkmalen, was ­die Differenzialdiagnose erschwert. Abhilfe könnten hier die Peptide AQEE-10 und GGEE schaffen. Dies berichten Forschende aus Italien, Deutschland und den Niederlanden im „Journal of Neurology“.

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Forschende entschlüsseln „Fingerabdruck“ eines Gendefekts, der Herzfehler verursacht

Forschende entschlüsseln „Fingerabdruck“ eines Gendefekts, der Herzfehler verursacht

Humangenetiker der Universitätsmedizin Oldenburg haben ein Verfahren entwickelt, mit dem sie überprüfen können, ob ein Defekt am Gen NOTCH1 für einen angeborenen Herzfehler verantwortlich ist. Mit diesem Wissen können nicht nur zuverlässigere Diagnosen gestellt werden, sondern Betroffene erhalten auch Antwort auf die Frage, ob der Herzfehler voraussichtlich vererbbar ist.

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NACHRICHTEN:

In Halle soll ein neues Laborzentrum mehr Kapazitäten für Diagnostik und Analysen schaffen. Damit soll Sachsen-Anhalt krisenfester werden.
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Die EU-Arzneimittelbehörde EMA hat grünes Licht für den ersten Kombi-Impfstoff gegen COVID-19 und Influenza gegeben.
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TERMINE:

EFLM-Webinar: Tumor markers – identifying pre-analytical, analytical and post-analytical challenges and opportunities to improve the clinical cancer care
10.03.2026
online

EFLM-Webinar: Enhancing Internal and External Quality Control in Medical Laboratories Through the Bayesian Paradigm
31.03.2026
online

27. Arbeitstagung für Zytomorphologie und Molekularpathologische Diagnostik
13.05. – 16.05.2026
Bad Ischl (Österreich)

 
 

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