Mehr erfahren zu: "Strategischer Einsatz von KI als Schlüssel für die Zukunftsfähigkeit von Kliniken" Strategischer Einsatz von KI als Schlüssel für die Zukunftsfähigkeit von Kliniken Wie können Krankenhäuser Künstliche Intelligenz (KI) so einsetzen, dass sie medizinisches Personal nachhaltig entlastet, die Versorgungsqualität verbessert und gleichzeitig regulatorischen Anforderungen gerecht wird? Antworten liefert das neue Whitepaper „Künstliche Intelligenz […]
Mehr erfahren zu: "Individuelle Gesundheitsinformationen auf Knopfdruck" Individuelle Gesundheitsinformationen auf Knopfdruck Forschende aus Graz haben ein interaktives System entwickelt, das evidenzbasierte medizinische Informationen verständlich aufbereitet. Das Besondere der Anwendung: Die Inhalte werden automatisch an Vorwissen und Bedürfnisse von Patientinnen und Patienten […]
Mehr erfahren zu: "Lungenkrebs: Kann KI die Auswertung von Röntgen- oder CT-Bildern der Lunge unterstützen?" Lungenkrebs: Kann KI die Auswertung von Röntgen- oder CT-Bildern der Lunge unterstützen? In einem neuen vom Institut für Qualität und Wirtschaftlichkeit im Gesundheitswesen (IQWiG) erstellten ThemenCheck-Bericht zum Thema Lungenkrebs geht es um die Rolle Künstlicher Intelligenz bei der Bewertung von Daten aus […]
Mehr erfahren zu: "KI-Patientinnen und -Patienten für die Ausbildung in Psychotherapie" KI-Patientinnen und -Patienten für die Ausbildung in Psychotherapie Am Lehrstuhl für Klinische Psychologie und Psychotherapie der Universität Würzburg entsteht ein virtueller Übungsraum, in dem Studierende therapeutische Gespräche mit einem KI-generierten Patienten trainieren können.
Mehr erfahren zu: "Forschende fordern klare Regelungen für KI im Bereich mentaler Gesundheit" Forschende fordern klare Regelungen für KI im Bereich mentaler Gesundheit Personalisierte Chatbots oder KI-Charaktere werden zunehmend bei Fragen zur mentalen Gesundheit zu Rate gezogen. Dies eröffnet neue Möglichkeiten, birgt jedoch auch erhebliche Risiken, insbesondere für verletzliche Nutzergruppen. In zwei Publikationen […]
Mehr erfahren zu: "Gastrointestinale Tumoren erkennen und behandeln: Wie kann Künstliche Intelligenz sinnvoll genutzt werden?" Weiterlesen nach Anmeldung Gastrointestinale Tumoren erkennen und behandeln: Wie kann Künstliche Intelligenz sinnvoll genutzt werden? Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) kann die Behandlung und Gesundheitsversorgung von Patienten mit gastrointestinalen Tumoren maßgeblich verbessern. Doch über das konkrete wie und wo herrschen derzeit noch Unklarheiten.
Mehr erfahren zu: "Bayern fördert Digitalisierung in der Frühgeborenen-Medizin" Bayern fördert Digitalisierung in der Frühgeborenen-Medizin Bayerns Gesundheitsministerin Judith Gerlach setzt sich für eine Kooperation des New Yorker Mount Sinai Hospital (USA) mit dem Klinikum Nürnberg ein. Ziel ist eine bessere Versorgung Frühgeborener mithilfe Künstlicher Intelligenz.
Mehr erfahren zu: "KI-Modelle können schwere Leberkomplikationen präzise vorhersagen" KI-Modelle können schwere Leberkomplikationen präzise vorhersagen Forschende der Medizinischen Universität (MedUni) Wien haben ein von ihnen zuvor entwickeltes, Bluttest-basiertes Machine-Learning-Modell auf seine prognostische Aussagekraft bei klinisch signifikanter portaler Hypertension (CSPH) hin überprüft – mit positivem Ergebnis.
Mehr erfahren zu: "KI-Modelle für Medikamentenentwicklung versagen bei der Physik" KI-Modelle für Medikamentenentwicklung versagen bei der Physik KI-Programme können die Entwicklung von Medikamenten unterstützen, indem sie die Wechselwirkung von Proteinen mit kleinen Molekülen vorhersagen. Aktuelle Forschungsergebnisse zeigen jedoch, dass diese Programme nur Muster auswendig lernen, statt physikalische […]
Mehr erfahren zu: "Digitaler Zwilling: Herzerkrankungen mit Künstlicher Intelligenz erforschen" Digitaler Zwilling: Herzerkrankungen mit Künstlicher Intelligenz erforschen Patientenspezifische Digitale Zwillinge des Herzens sollen künftig dabei helfen, die Ursachen kardiovaskulärer Erkrankungen zu erforschen und die Auswirkungen von Eingriffen vorherzusagen.