Forschende statten Bakterien mit künstlichen Komponenten aus, um sie besser steuern zu können und einen zusätzlichen therapeutischen Effekt bei der Zerstörung von Tumorzellen zu erzielen.
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Wenn Künstliche Intelligenz (KI) zusammen mit Radiolog:innen eingesetzt wird, können in der Brustkrebsvorsorge bessere Ergebnisse erzielt werden, als wenn jede Seite allein arbeitet. Zu diesem Schluss kommt eine neue Studie.
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Ein Team vom DKFZ und von der Medizinischen Fakultät Mannheim hat nun gemeinsam Organoide aus Gewebeproben von Patienten mit Krebserkrankungen des Darms gewonnen und systematisch analysiert. Als Miniaturausgaben des Organs bzw. der Tumorerkrankung, aus der sie stammen, bilden sie deren genetische Merkmale und äußere Gestalt sehr gut nach und können beispielsweise für die Medikamentenforschung eingesetzt werden.
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Wie unterscheiden sich krebskranke von gesunden Zellen? Ein neuer Machine-Learning-Algorithmus namens „ikarus“ kennt die Antwort, berichtet ein Team um den Bioinformatiker Altuna Akalin vom MDC nun im Fachjournal „Genome Biology“. Das Programm hat eine charakteristische Gensignatur gefunden.
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Ob bei Diagnostik, Therapie oder in der Forschung – der Einsatz von künstlicher Intelligenz kann helfen, die medizinische Behandlung im Alltag zu verbessern. Der Arbeitskreis Ärzte und Juristen der Arbeitsgemeinschaft der Wissenschaftlichen Medizinischen Fachgesellschaften e.V. (AWMF) hat in seiner jüngsten Sitzung diskutiert, welche Voraussetzungen es braucht, damit Ärztinnen und Ärzte mit Hilfe von Algorithmen bessere Entscheidungen treffen können. Für die Zukunft ist aus Sicht der Expertenrunde unter anderem wichtig, offene Haftungsfragen zu klären.
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Was den Weg zur Diagnose bei seltenen Erkrankungen beschleunigt: mehr Vernetzung von Expertise, verknüpfte Datenbanken und künstliche Intelligenz. Denn, für Patientinnen und Patienten mit einer seltenen Erkrankung dauert es erfahrungsgemäß durchschnittlich fünf Jahre, um eine klare Diagnose zu erhalten. In manchen Fällen lässt sich die Erkrankung auch gar nicht diagnostizieren, weil sie noch nicht beschrieben wurde.
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Die Medi-Globe Group wird in Zusammenarbeit mit dem französischen Institut Hospitalo-Universitaire die weltweit erste KI-Software zur Erkennung von Erkrankungen der Bauchspeicheldrüse bei endoskopischen Ultraschall-Untersuchungen (EUS) entwickeln. Schlüsseltechnologie ist dabei die Künstliche Intelligenz. Im Rahmen der groß angelegten klinischen Studien auf dem Weg zur Marktreife konnte nun die KI-Software in die Erprobung am Patienten, die sogenannte First-in-human-Anwendung, gehen.
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Krankheiten anhand ihrer molekularen Ursachen zu diagnostizieren und zu behandeln – das ist das Ziel der molekularen Medizin. Dank neuer Technologien wie der Genomanalyse und CRISPR-Screens haben wir sehr viele Daten zur Entstehung von Krebs. Maschinelles Lernen hilft uns dabei, diese Daten zu verstehen und für einzelne Patientinnen und Patienten nutzbar zu machen.
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Bayerns Gesundheits- und Pflegeminister Klaus Holetschek hat die Bundesregierung aufgefordert, die notwendigen Gesundheits- und Pflegereformen nicht länger zu verzögern. Der Minister sagte: „Die Corona-Pandemie hat wie unter einem Brennglas offenbart, wo wir im deutschen Gesundheits- und Pflegesystem dringenden Reformbedarf haben."
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Ein überaktives Immunsystem beeinflusst verschiedenste Erkrankungen: Infektionen, aber auch Krebserkrankungen und chronisch-entzündliche Erkrankungen. Sogenannte myeloische Immunzellen wirken sich dabei entscheidend auf den Krankheitsverlauf aus.
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Der Internist und Wissenschaftler Prof. Dr. med. Jakob Nikolas Kather besetzt ab 1. Juni 2022 die neue Else Kröner Professur für „Clinical Artificial Intelligence“ am EKFZ für Digitale Gesundheit der Technischen Universität Dresden. Der mehrfach ausgezeichnete Arzt aus Aachen verstärkt mit seiner Expertise und seinem Team an der Hochschulmedizin Dresden die Forschung zu Künstlicher Intelligenz (KI) in der klinischen Praxis.
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Digitale Datennutzung trägt dazu bei, den medizinischen Fortschritt zu beschleunigen und kann Antworten bei schweren und unheilbaren Erkrankungen geben. Das ist aber nur dann möglich, wenn die dafür erforderlichen Daten entsprechend vernetzt und genutzt werden.
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Was dem menschlichen Auge verborgen bleibt, machen sie sichtbar. Radiologische Untersuchungen unterstützen etwa bei der Diagnose von Herz-Kreislauf-, Krebs- und anderen Erkrankungen. Dr. Felix Nensa, neuer Radiologie-Professor mit dem Schwerpunkt Künstliche Intelligenz (KI) an der Medizinischen Fakultät der Universität Duisburg-Essen (UDE), möchte die Behandlungen optimieren.
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Wie lässt sich etwa bei Krebs eine maßgeschneiderte Chemotherapie finden? Methoden des maschinellen Lernens können dabei helfen und auch bei anderen Erkrankungen die Behandlung von Patienten verbessern. Das Gründungsvorhaben aimed analytics an der Universität Bonn hat ein modulares Analysesystem entwickelt, das auf Basis medizinischer Big Data präzise Patientengruppierungen vornimmt.
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"Erst wenn man die Struktur eines Proteins kennt, kann man jedoch verstehen, was ein Protein genau macht und wie es funktioniert", sagt Jun.-Prof. Panagiotis Kastritis vom Zentrum für Innovationskompetenz HALOmem der MLU. Das Wissen darüber ist wiederum die Voraussetzung für die Behandlung zahlreicher Krankheiten, zum Beispiel Alzheimer oder Krebs.
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Das Projekt „ScReeningData“ von Dr.-Ing. Michael Muma wird mit 1,5 Millionen Euro als exzellente und innovative Grundlagen- und Pionierforschung gefördert. Mit dem Vorhaben werden Methoden entwickelt, um mittels computergestütztem Lernen in komplexen biomedizinischen Daten relevante Informationen zu entdecken.
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Künstliche Intelligenz (KI) hält zunehmend Einzug in den Alltag, auch in der Krebsmedizin. Sie soll medizinisches Personal nicht ersetzen, hat aber das Potential, bei Entscheidungen zu unterstützen und Diagnosen und Therapien zu verbessern. Am Nationalen Centrum für Tumorerkrankungen Dresden (NCT/UCC) arbeiten Forschende gemeinsam mit Expertinnen und Experten aus der Klinik an neuen KI-basierten Anwendungen für die Krebsmedizin.
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Die Mitosezählung ist ein wichtiges Tool für die mikroskopische Einschätzung, ob ein Tumor sich im Patienten ausbreiten wird. Trotz ihres Nutzens hat diese Untersuchungsmethode bisher einen deutlichen Nachteil: Abhängig von der untersuchenden Person unterscheiden sich die Ergebnisse, was zu falschen Diagnosen führen kann – oder anders gesagt zur fehlerhaften Beurteilung, ob ein Tumor bösartig ist.
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