In a proof-of-concept study, researchers at the National Institutes of Health (NIH) have developed an artificial intelligence (AI) tool that uses routine clinical data, such as that from a simple blood test, to predict whether someone’s cancer will respond to immune checkpoint inhibitors, a type of immunotherapy drug that helps immune cells kill cancer cells….
Die NIS-2-Richtlinie ist eine wichtige EU-Verordnung, die darauf abzielt, ein hohes Maß an Cybersicherheit in der gesamten Europäischen Union zu gewährleisten¹. Sie ist die Nachfolgerin der ersten NIS-Richtlinie und bringt einige wesentliche Neuerungen mit sich, die bis Oktober 2024 in nationales Recht umgesetzt werden müssen¹. Für Medizinlabore bedeutet dies, dass sie sich auf strengere Sicherheitsanforderungen…
Forscher haben eine bahnbrechende Plattform entwickelt, die es Biowissenschaftlern ermöglicht, modernste Deep-Learning-Techniken für die biomedizinische Forschung zu nutzen. Die Plattform heißt DL4MicEverywhere und macht fortschrittliche künstliche Intelligenz (KI) für die Analyse von Mikroskopiebildern zugänglich und unterstützt Forscher unabhängig von ihrem Computerwissen. Deep Learning, ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, hat die Analyse großer und komplexer Mikroskopie-Datensätze…
Laborwerte sind ein wesentlicher Bestandteil der medizinischen Diagnostik. Sie geben Ärzten wichtige Hinweise auf den Gesundheitszustand eines Patienten und können dabei helfen, Krankheiten zu erkennen oder den Verlauf einer Behandlung zu überwachen. Hier ist ein Überblick über einige der wichtigsten Laborwerte und deren Bedeutung: Kleines und großes Blutbild Das kleine Blutbild umfasst die Messung der…
In der heutigen digitalen Welt sind Cyberangriffe eine ständige Bedrohung für alle Arten von Organisationen, einschließlich Medizinlaboren. Die Frage ist daher nicht, ob man angegriffen wird, sondern wann. Hier sind einige konkrete Tipps und Beispiele, wie sich Medizinlabore gegen Cyberangriffe schützen können¹: 1. Regelmäßige Updates: Stellen Sie sicher, dass alle Systeme, Software und Geräte auf…
Deep 6 AI, the leader in AI-powered patient recruitment and real-world data (RWD), together with Magnolia Market Access, a provider of tailored RWD insights and strategies for market access, health economics and outcomes research (HEOR), and healthcare policy, today announced a partnership to accelerate stakeholder decision-making across the pharmaceutical, biologic, and medical device product lifecycle….
Beispiele für den Einsatz von KI in der Labormedizin: Erkennung von Krankheitserregern KI-Systeme können dazu beitragen, Krankheitserreger in Proben schneller zu identifizieren. Durch maschinelles Lernen können sie aus einer Datenbank mit Mikroorganismen lernen und so Bakterien, Viren oder Pilze in Proben effizient erkennen. Vorhersage von Epidemien Durch die Analyse von Daten aus verschiedenen Quellen, wie…
Der Einsatz von ChatGPT und KI in der Labormedizin Die Labormedizin steht an der Schwelle einer Revolution, und künstliche Intelligenz (KI), insbesondere Modelle wie ChatGPT, spielen dabei eine zentrale Rolle. Diese Technologien haben das Potenzial, Diagnosen zu präzisieren, Forschungen zu beschleunigen und die Patientenversorgung zu verbessern. Automatisierte Diagnoseunterstützung KI-Systeme können große Mengen an Labordaten analysieren,…
ChatGPT extrahiert Daten bei ischämischen Schlaganfall nahezu perfekt – Bonner Forschende stellen bei Datenübertragung aus der Thrombektomie kaum Unterschiede zwischen Experte und KI fest. Eine Forschergruppe rund um Nils Lehnen, Oberarzt an der Klinik für Diagnostische und Interventionelle Neuroradiologie und Kinderneuroradiologie des Universitätsklinikums Bonn (UKB), hat dafür zunächst eine deutsche Eingabeaufforderung für ChatGPT erstellt und…
Blockchain-Technologie, ursprünglich für Kryptowährungen wie Bitcoin konzipiert, wird zunehmend in verschiedenen Industrien eingesetzt, darunter das Gesundheitswesen. In der Labormedizin könnte Blockchain die Sicherheit und Transparenz von Daten verbessern, die Effizienz erhöhen und die Forschung vorantreiben. Verbesserung von Datensicherheit und Transparenz: Datensicherheit ist eine der größten Herausforderungen im Gesundheitssektor. Patientendaten sind extrem sensibel und anfällig für…
