LabPOCT: Ein Werkzeug für all Ihre Laborgeräte
Mit dem System LabPOCT bietet Sonic Suisse ein Cockpit, mit dem Sie sämtliche Analysen verwalten können – sowohl das eigene Praxislabor als auch das externe Sonic Suisse-Labor.
Wo Künstliche Intelligenz das Gesundheitswesen verändert
Chatbox für Patientenfragen ++ Leitfaden: KI in Medizin und Pflege ++ Modell erahnt Parkinson-Risiko ++ KI in der Krebserkennung ++ KI kann aus Sprechweise Demenz ableiten ++
Der KI-Ticker, 16. August 2024 um 22:01
KI taugt gut für Patientenfragen
Chatboxen dürften bald schon die Praxen und Kliniken entlasten. Ein Test zweier Universitäten ergab, dass KI (in Form von ChatGPT 4) Patientenanfragen genauso gut beantwortete wie menschliche Mediziner. Konkret wurden 16 Hausärzten einerseits KI-Antworten zu medizinischen Fragen vorgelegt, andererseits Texte von Fachleuten dazu.
Nach insgesamt 334 KI-Nachrichten und 169 menschlichen Antworten befanden die befragten Hausärzte, dass beide Quellen bei entscheidenden Punkten gleichwertig waren, etwa bei Informationsgehalt und Vollständigkeit. Auch die Frage, ob man den Vorschlag verwenden oder die Antwort selber neu verfassen würde, wurde für beide Methoden ähnlich beantwortet. Mehr noch: Die KI-Texte wurden unterm Strich sogar als einfühlsamer beurteilt.
Die New Yorker Forscher fanden zugleich heraus, dass die KI von den Patienten etwas mehr verlangte: Ihre Antworten waren im Schnitt um 38 Prozent länger und enthielten mit 31 Prozent höherer Wahrscheinlichkeit komplexe Sprache.
- William R. Small, Batia Wiesenfeld, Beatrix Brandfield-Harvey et al.: «Large Language Model–Based Responses to Patients’ In-Basket Messages», in: JAMA Network Open, Juli 2024. — doi: 10.1001/jamanetworkopen.2024.22399
Leitfaden: Wie KI für bessere Abläufe in Medizin und Pflege sorgt
In Deutschland veröffentlichten das Forschungs-Ministerium und die Akademie der Technikwissenschaften ein 40-seitiges White Paper: «KI für bessere Abläufe in Medizin und Pflege». Das Dokument erläutert Anwendungsbereiche für KI – auch im Kern der medizinischen und pflegerischen Arbeit –, zudem bietet es Beispiele für den konkreten Einsatz.
23 Proteine: Parkinson könnte schon mehrere Jahre vor den ersten Symptomen erkannt werden
Deutsche, schwedische und britische Forscher haben ein Testverfahren entwickelt, mit dem eine Parkinson-Erkrankung bei Risikopatienten bis sieben Jahre vor dem Auftreten der typischen Symptome prognostiziert werden kann – anhand einer Blutprobe.
Das Team analysierte Proteine in Blutproben von Parkinson-Patienten sowie von gesunden Studienteilnehmern mittels Massenspektrometrie. Dabei konnten 23 Proteine identifiziert werden, die Unterschiede zwischen den erkrankten und gesunden Probanden aufwiesen; sie kommen also als Biomarker für die Erkrankung infrage. In einem zweiten Schritt wurden diese 23 Proteine in den Blutproben von Personen mit einer Rapid Eye Movement-Schlafstörung untersucht – denn diese stellt ein hohes Risiko für eine Parkinson-Erkrankung dar. Mit künstlicher Intelligenz ergaben sich acht der 23 Proteine, welche die Parkinson-Erkrankung für 79 Prozent dieser Risikopatienten bis zu sieben Jahre vor Auftreten der Symptomatik vorherzusagen schienen.
Das Verfahren soll nun in weiteren Studien bestätigt und für die klinische Anwendung entwickelt werden.
- Jenny Hällqvist, Michael Bartl, Mohammed Dakna, … Brit Mollenhauer et al.: «Plasma proteomics identify biomarkers predicting Parkinson’s disease up to 7 years before symptom onset», in: «Nature Communications», Juni 2024. — doi: 10.1038/s41467-024-48961-3
Auch zum Thema:
- KI-Chatbots wären miserable Ärzte. Sie stellen vorschnelle Diagnosen, scheren sich nicht um Richtlinien und verlangen riskante Untersuchungen.
- Bildanalyse kann Brustkrebs besser voraussagen. Schweizer Forscher schätzen mit Künstlicher Intelligenz das Stadium von Brustkrebs ein.
- Kantonsspital Baden: KI überwacht den Husten. Ein neues Gerät soll helfen, anrollende Infektionswellen zu erkennen – um früher Massnahmen einzuleiten.
«Candycrunch»: Krebs mit Zuckermolekülen rascher durchschauen
Glykane – also Strukturen von Zuckermolekülen in unseren Zellen – können durch Massenspektrometrie gemessen werden; dann verweisen sie auf verschiedene Formen von Krebs in den Zellen.
Um aus der Glykan-Fragmentierung die Struktur zu eruieren, werden die Resultate der Massenspektrometer-Messung detailliert analysiert. Es ist eine Detektivarbeit, die jeweils Stunden bis Tage dauern kann und viel Expertenwissen verlangt.
Forscher der Universität Göteburg präsentieren nun ein KI-Modell, das diese Analyse-Arbeit automatisieren könnte. Sein Name: «Candycrunch». Laut der Publikation in «Nature Methods» löst «Candycrunch» die Aufgabe pro Test in nur wenigen Sekunden; dies nachdem es mit 500’000 Beispielen verschiedener Fragmentierungen von Zuckermolekülen trainiert wurde.
«Durch die Schulung konnte Candycrunch in 90 Prozent der Fälle die genaue Zuckerstruktur in einer Probe berechnen», sagt Daniel Bojar, ein Bioinformatiker der Universität Göteborg.
- James Urban, Chunsheng Jin, Kristina A. Thomsson, Niclas G. Karlsson, Callum M. Ives, Elisa Fadda & Daniel Bojar: «Predicting glycan structure from tandem mass spectrometry via deep learning», in: «Nature Methods», Juli 2024. — doi: 10.1038/s41592-024-02314-6
KI analysiert Kardiologie-Scans tausendfach schneller
Wer kann schneller und präziser auswerten? Im Dauer-Rennen zwischen Mensch und Maschine holt die KI einen weiteren Punkt: Britische Forscher entwickelten ein Modell zur Auswertung von MRT-Herz-Scans, das die Daten genauso präzise analysiert wie Ärzte aus Fleisch und Blut – und dies geschieht nicht wie gewohnt in etwa 45 Minuten, sondern innert Sekunden.
Die Basis bildeten Daten von 814 Patienten, die anhand von Daten weiterer 101 Patienten überprüft wurden. Die Samples sind also noch etwas klein. Die Forscher aus Sheffield, Norwich und Leeds wollen nun aber ihre Arbeit mit weiteren Tests und anderen MRT-Geräten erweitern.
- Hosamadin Assadi, Samer Alabed, Rui Li … Pankaj Garg et al.: «Development and validation of AI-derived segmentation of four-chamber cine cardiac magnetic resonance», in: «European Radiology Experimental», Juli 2024. — doi: 10.1186/s41747-024-00477-7
Auch zum Thema:
Wie erkennt man das Herzinfarkt-Risiko? Mit einem Fragebogen. Ein Schnelltest für den Heimgebrauch könnte bald helfen, kardiovaskuläre Risiken zu erkennen.
Neues Programm zur Früherkennung von Demenz
Die Art, wie jemand spricht, besagt etwas über seinen geistigen Zustand: Aus dieser Einsicht hat ein Team der Boston University ein Modell entwickelt, mit dem sich Demenz früh erkennen lässt. So jedenfalls die Hoffnung und die Ansage. Die Forscher untersuchten Aufnahmen von insgesamt 166 älteren Personen mit leichten kognitiven Beeinträchtungen. Bei 90 Patienten hatte man es danach mit fortschreitenden Einschränkungen zu tun, bei 76 Personen blieb der Zustand stabil.
Das geschulte Programm war am Ende in der Lage, mit einer Zuverlässigkeit von 78 Prozent zu erkennen, bei welchen Personen in den folgenden sechs Jahren eine Verschlechterung einsetzte.
Die Wissenschaftler in Boston erhoffen sich, dass mittels AI früher erkannt wird, bei welchen Patienten mit zunehmender Demenz gerechnet werden muss. Zudem könnte der Prozess vereinfacht werden, wenn dereinst statt Labortests und Bildgebung Stimmaufnahmen helfen, eine Diagnose zu erlangen.
- Samad Amini, Boran Hao, Jingmei Yang, Cody Karjadi, Vijaya B. Kolachalama, Rhoda Au, Ioannis C. Paschalidis: «Prediction of Alzheimer's disease progression within 6 years using speech: A novel approach leveraging language models», in: «Alzheimer's & Dementia», Juni 2024.
- doi: 10.1002/alz.13886
KI in der Onkologie: Was heisst das ethisch?
Was halten Onkologen vom Einsatz von KI? Ein Team der Harvard-University veröffentlichte jüngst eine Umfrage unter amerikanischen Krebsärzten. Drei ethische Prinzipien fanden dabei deutliche Mehrheiten:
- Erstens müssen die Ärzte, die KI verwenden, diese auch verstehen (allerdings nicht unbedingt die Patienten). Dieser Meinung waren 85 Prozent der Befragten.
- Zweitens müssten die Patienten dem Einsatz von KI-Modellen zustimmen (81 Prozent).
- Drittens erachtet es eine deutliche Mehrheit als Aufgabe des Arztes, die Patienten vor dem Bias zu bewahren, den KI mit sich bringt (76 Prozent). Allerdings waren sich weniger als ein Drittel sicher, dass sie dazu auch in der Lage wären (28 Prozent).
- Andrew Hantel, Thomas P. Walsh, Jonathan M. Marron, Kenneth L. Kehl, Richard Sharp, Eliezer Van Allen, Gregory A. Abel: «Perspectives of Oncologists on the Ethical Implications of Using Artificial Intelligence for Cancer Care», in: «JAMA Network Open», März 2024.
- doi: 10.1001/jamanetworkopen.2024.4077
Medizinverlag Thieme bringt «ChatGPT für Ärzte»
Der Thieme-Verlag hat mit dem Health-Tech-Startup Xund ein Large-Language-Modell vorgestellt, welches Ärzte im Diagnose- und Behandlungsprozess unterstützen soll. Sein Name: «Eref-AI-Assistant». Die KI-Hilfskraft liefere «sekundenschnelle zuverlässige Informationen zu konkreten fachlichen Fragen». Zugleich gebe das System jeweils die Quellen an.
Im Hintergrund steht, dass der «Eref-AI-Assistant» das Material von Thieme auswerten kann – oder genauer: Er greift ausschliesslich auf diese Fachinformationen zurück. Derzeit wird die Hilfskraft noch trainiert und man kann sie in einer Beta-Version testweise einsetzen.
Kardiologie mit AI — 1
Forscher der ETH und der Universität Zürich haben eine Methode präsentiert, um mittels CT-Bildern jene Patienten zu identifizieren, bei denen nach einer Transkatheter-Aortenklappenimplantation ein höheres Mortalitätsrisiko besteht. Die Methode kombiniert präprozedurale CT und 25 Patientenmerkmale. Am Ende ergab das Modell einen AUROC-Wert von 0,725 für die Vorhersage der Gesamtmortalität; dies bei einer Kohorte von 1449 TAVR-Patienten.
Der Wert entspricht also etwa dem, was mit langwierigen radiologischen Untersuchungen durch Experten erreicht werden kann. Oder anders: Via KI lassen sich Hochrisiko-Patienten innert Sekunden erkennen – und nicht nach längeren Untersuchungen.
- David Brüggemann, Nazar Kuzo, Shehab Anwer, Julia Kebernik, Matthias Eberhard, Hatem Alkadhi, Felix C. Tanner & Ender Konukoglu: «Predicting mortality after transcatheter aortic valve replacement using preprocedural CT», in: «Nature Scientific Report», Mai 2024.
- doi: 10.1038/s41598-024-63022-x
Kardiologie mit AI — 2
Ein Team der Universität Heidelberg hat eine KI entwickelt, die dereinst die Kardiologie entlasten soll, und zwar auf mehreren Ebenen. Auf der Basis von Daten von gut 60’000 Patienten entwickelten sie ein Modell, das beispielsweise den Füllungsdruck in den Herzkammern anhand von MRT-Aufnahmen bestimmen kann; dies wiederum könnte es künftig erlauben, auf bestimmte invasive Untersuchungen zu verzichten.
Auch hat es das Team geschafft, die KI nur ein einziges MRT-Bild für eine genaue Diagnose benötigt – nicht verschiedene Sequenzen. Dies wiederum könnte Engpässe bei der MRT-Diagnostik mildern und damit die Methode für deutlich mehr Patienten zugänglich machen.
- David Hermann Lehmann, Bruna Gomes, Niklas Vetter, Olivia Braun, Ali Amr, Thomas Hilbel et al.: «Prediction of diagnosis and diastolic filling pressure by AI-enhanced cardiac MRI: a modelling study of hospital data», in: «The Lancet Digital Health», Juni 2024.
- doi: 10.1016/S2589-7500(24)00063-3
Virus? Bakterien? Autoimmunerkrankung? KI findet die Ursache von Entzündungen.
Mit einer neuen Anwendung von KI lassen sich Infektionen besser nach ihrer Verursachung durch Bakterien, Viren oder andere Faktoren unterscheiden. Dies meldet ein Team der Philipps-Universität Marburg in den «Frontiers in Immunology».
Die Forscher nahmen eine Kombination von einfacher Bluttests und entwickelten eine KI, die zwischen bakteriellen Infektionen, viralen Virusinfektionen und Autoimmunerkrankungen unterscheiden kann.
Die Forschungsgruppe analysierte das Blut von 80 Personen mit entzündlichen Erkrankungen und verglich die Ergebnisse mit denen von 38 Kontrollpersonen ohne Entzündung. Mit den Blutproben konnte eine zweistufige KI-Anwendung diese beiden Gruppen auseinanderhalten.
«Die Künstliche Intelligenz unterscheidet ausserdem zwischen verschiedenen Arten von Entzündungen», sagt der Marburger Informatiker und KI-Spezialist Michael Thrun, einer der Leitautoren: «Bakterielle Infektionen, Virusinfektionen und Autoimmun-Erkrankungen werden mit einer Genauigkeit von 90,3 Prozent, 80,0 beziehungsweise 79,0 Prozent erkannt. «Sobald genügend Daten vermessen worden sind, kann das Verfahren einfach eingeführt werden, denn es nutzt effizient kurzfristig erfasste Blutparameter.»
- Joerg Hoffmann, Anne Rheude, Andreas Neubauer, Cornelia Brendel, Michael C. Thrun: «Development of an explainable AI system using routine clinical parameters for rapid differentiation of inflammatory conditions», in: «Frontiers of Immunology», März 2024.
Die stetig aktualisierte Liste der von der US-Aufsichtsbehörde FDA bewilligten Geräte und Anwendungen für/mit KI respektive maschinellem Lernen finden Sie hier: «Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)-Enabled Medical Devices».
Pulmonale Hypertonie: KI erkennt Herzfehler bei Neugeborenen
Die ETH Zürich hat gemeinsam mit der Kuno-Klinik St. Hedwig in Regensburg einen Algorithmus entwickelt, der eine pulmonale Hypertonie bei Neugeborenen zuverlässig erkennen kann.
«Pulmonale Hypertonie zu erkennen, ist sehr aufwändig und erfordert ein ganz spezifisches Know-How und viel Erfahrung. Gerade abseits der grossen Perinatalzentren ist dieses oft nicht vorhanden», sagt Sven Wellmann, Chefarzt der Abteilung Neonatologie an der Kuno Klinik St. Hedwig in Regensburg, über das Forschungsziel.
Im Projekt trainierten ETH-Forscher ihren Algorithmus mit hunderten Videoaufnahmen von Herz-Ultraschalluntersuchungen von 192 Neugeborenen. Der Datensatz enthielt neben Bewegtbildern des schlagenden Herzens jeweils auch die von Kinderkardiologen gestellte Diagnose (pulmonale Hyertonie vorhanden oder nicht) – und ferner eine Einschätzung zum Schweregrad der Erkrankung («mild» oder «moderat bis schwer»). Danach folgte ein Test mit einem weiteren – für die KI unbekannten – Satz mit Ultraschall-Bildern von 78 Neugeborenen.
Dem Modell gelang es in rund 80 bis 90 Prozent der Fälle, die richtige Diagnose vorzuschlagen; in 65 bis 85 Prozent der Fälle wurde der korrekte Schweregrad der Erkrankung bestimmt.
Das Modell markiert in den Ultraschallbildern auch jene Bereiche des Herzens und seiner Gefässe, die ihm auffällig erschienen.
- H. Ragnarsdottir, E. Ozkan, H. Michel, K. Chin-Cheong, L. Manduchi, S. Wellmann, J. Vogt: «Deep Learning Based Prediction of Pulmonary Hypertension in Newborns Using Echocardiograms. International Journal of Computer Vision», in: «International Journal of Computer Vision», Februar 2024.
Auch zum Thema:
- Wie wäre es, keinen Arztbericht mehr schreiben zu müssen? In Zukunft dürfte ChatGPT solche Aufgaben übernehmen. Laut einer Studie schreibt das KI-Programm den Arztbericht zehnmal schneller – und nicht schlechter.
- Radiologie: Wo KI ein Drittel der Arbeit einspart. Eine grosse Kohortenstudie über Mammographien heute wirft ein klares Licht auf die Stärken der Künstlichen Intelligenz.
- Felix Platter: Da schaut die KI, was die Patienten essen. Ein «Foodscanner» liefert in Basel automatisiert Daten für die Ernährungsmedizin.
Deep-Learning-Modell erkennt Herz-Kreislauf-Gefahren aus Röntgenbildern
Ein Team des Massachusetts General Hospital und der Harvard Medical School entwickelte ein Modell, das mit Röntgenbildern des Thorax das 10-Jahres-Risiko von schwerwiegenden kardiovaskulären Vorfällen präziser voraussagt als bislang möglich. Konkret verglichen die Forscher die Ergebnisse ihres geschulten Programms mit dem – in den USA inzwischen gängigen – ASCVD-(Atherosclerotic Cardiovascular Disease)-Risiko-Score.
Dabei schulten respektive testeten sie das KI-Modell mit den Daten von knapp 8’900 Patienten, deren kardiovaskuläre Risiken unbekannt waren, sowie gut 2’100 Patienten, deren ASCVD-Wert bekannt war. Es zeigte sich, dass das Programm das Risiko für solche Ereignisse besser vorhersagen konnte als der traditionelle ASCVD-Risiko-Score, sowohl bei Patienten mit unbekanntem als auch bei Patienten mit bekanntem Risiko.
- Jakob Weiss, Vineet K. Raghu, Kaavya Paruchuri, Aniket Zinzuwadia, Pradeep Natarajan, Hugo J. W. L. Aerts, Michael T Lu: «Deep Learning to Estimate Cardiovascular Risk From Chest Radiographs: A Risk Prediction Study», in: «Annals of Internal Medicine», April 2024.
Schlaganfall: Weniger Berichte-Schreiberei dank ChatGPT
Bei der Thrombektomie nach einem Schlaganfall müssen reihenweise Daten im Patientenbericht festgehalten – und je nachdem danach in unterschiedliche Register übertragen werden. An der Uniklinik Bonn fragte sich nun ein Team um den Neurologen Nils Lehnen, ob ChatGPT diese Übertragung nicht schneller ausführen kann. Und vielleicht sogar zuverlässiger?
Zunächst entwarfen die Forscher entsprechende deutsche Prompts für ChatGPT; diese wurden an 20 Berichten getestet, um Fehler zu identifizieren und die Prompts nochmals anzupassen. Nach der Ausbesserung wurde die Datenextraktion mittels ChatGPT an 100 internen Berichten aus der Uniklinik Bonnn getestet. Zum optimalen Vergleich stellte zusätzlich ein erfahrener Neuroradiologe die Ergebnisse zusammen, ohne die Auswertung von ChatGPT zu sehen.
- Nils C. Lehnen, Franziska Dorn, Isabella C. Wiest, Hanna Zimmermann, Alexander Radbruch, Jakob Nikolas Kather, Daniel Paech: «Data Extraction from Free-Text Reports on Mechanical Thrombectomy in Acute Ischemic Stroke Using ChatGPT: A Retrospective Analysis», in: «Radiology», April 2024.
Und in der Tat: ChatGPT hatte in 94 Prozent der Fälle richtig extrahiert – es war keine Nachbearbeitung erforderlich. Dabei werteten die Forschenden nur die Daten von ChatGPT als richtig, die genau mit denen des Experten übereinstimmten. Jegliche Abweichung – auch zusätzliche Symbole, Satzzeichen oder Synonyme – wurden als falsch gewertet.
Zur Validierung dieser Ergebnisse testeten die Forschenden weitere 30 externe Berichte mit der gleichen Eingabeaufforderung. Dabei erzielte ChatGPT 90 Prozent korrekte Dateneinträge.
«Das deutet daraufhin, dass ChatGPT eine Alternative zur manuellen Abfrage dieser Daten sein könnte», sagt Nils Lehnen. Allerdings habe man bei bestimmten Datenpunkten noch schlechte Ergebnisse beobachtet – «was zeigt, dass eine menschliche Aufsicht noch erforderlich ist. Wir gehen aber davon aus, dass eine weitere Optimierung der Eingabeaufforderung die Ergebnisse weiter verbessert und ChatGPT in Zukunft für eine Arbeitserleichterung in diesem Bereich sorgen kann.»
KI am KSB
Das Kantonsspital Baden nutzt jetzt ein KI-Bildanalyse-Tool bei der Diagnose von muskuloskelettalen Pathologien. Es handelt sich um Programme des Unternehmens ImageBiopsy Lab aus Österreich, das eine standardisierte(re) Beurteilung chronischer Erkrankungen des Bewegungsapparates erlaubt. Das ImageBiopsy-Programm hat Module zur Frakturerkennung oder zur Auswertung von Knie-, Hüft-, Hand- und Wirbelsäulen-Röntgen.
Mehrere KSB-Abteilungen werden es nutzen, um Befundabläufe zu optimieren.
Ärzte finden KI gut
Das Branchenmedium «Medscape» befragte gut 1’000 US-Ärzte über ihre Erwartungen zur KI-Zukunft. Ein deutlich grösserer Teil zeigte sich dabei eher enthusiastisch (41 Prozent) als besorgt (28 Prozent). Interessanterweise waren die jüngeren eher skeptisch; derweil konnte vor allem die mittlere Altersgruppe der 45- bis 54-Jährigen der KI-Zukunft viel abgewinnen.
US-Ärzte: Einstellungen zur KI-Zukunft nach Alter | Grafik: «Medscape»
Sepsis: Deutsche Unis melden Durchbruch
Forscher von vier deutschen Universitäten erarbeiteten eine Studie zum Einsatz von Maschinellem Lernen zur Sepsis-Erkennung. Sie suchten bestimmte Parameter im Blut, mit denen sich die Früherkennung einer Sepsis verbessern lässt. Dazu trainierten sie ein System mit rund 1,4 Millionen Blutbildern.
Resultat: Jetzt erlaubt das Modell eine zuverlässige Früherkennung für das Risiko einer Sepsis – und das auf Basis eines kleinen Blutbilds.
«Wir können nicht ganz genau sagen, wie der Algorithmus seine Schlüsse aus den Daten zieht», sagt Thorsten Kaiser, Leiter des Universitätsinstituts für Laboratoriumsmedizin am Klinikum Lippe: «Es sind nicht nur die Konzentrationen der weissen Blutkörperchen und der Blutplättchen. Auch das Aussehen der roten Blutzellen spielt eine wichtige Rolle.»
Das Universitätsklinikum Ostwestfalen-Lippe plant nun die Einführung eines solchen Systems, das bei jeder Laboruntersuchung kritische Parameter überwacht.
150 Millionen für Arztberichte
Wieviel Potential darin liegt, Arztberichte durch KI zu ergänzen, entschlacken, erleichtern oder gar ersetzen – das deutet eine Meldung aus den USA an. Denn danach erhielt das Startup Abridge 150 Millionen Dollar an Risikokapital – also eine enorm hohe Summe in der heutigen Zeit. Abridge (zu deutsch: «Abkürzen») entwickelt ein KI-Tool, das Arztgespräche mit Patienten transkribiert und für elektronische Patientenaktien oder Klinische Informationssysteme der Spitäler greifbar macht.
Rollstuhl der Zukunft
Es ist nicht primär Künstliche Intelligenz, die es hier ausmacht, aber wir möchten Ihnen dieses Ding nicht vorenthalten: Honda präsentierte soeben einen neuen Rollstuhl, der ohne Arme zu bedienen ist. Durch feine Haltungsänderungen kann man sowohl das Tempo bestimmen als auch den Rollstuhl in die gewünschte Richtung lenken.
Der Honda Uni One hat eine Reichweite knapp 10 Kilometern. Er soll nächstes Jahr auf den Markt kommen – zuerst in Japan und den USA – und wird zuerst nur verleast.
Der Monats-Preis dürfte laut ersten Angaben bei etwa 120’000 Yen liegen; nach derzeitigem Kurs wärend dies etwa 715 Franken.
Herzeingriffe mit Hologramm
Am Herz- und Diabeteszentrum NRW in Bad Oeynhausen wurde erstmals in Europa bei einer Herz-Operation direkt mit einem Hologramm gearbeitet. Zusätzlich zum Monitorbild erlaubte ein KI-Programm dem Chirurgen, das Herz des Patienten mit seinen anatomischen Besonderheiten als dreidimensionales Echtzeit-Hologramm während des Eingriffs zu erleben – in Augenhöhe vor sich schwebend.
Der Operateur konnte das Herz nicht nur von allen Seiten betrachten, sondern das Abbild auch mit der Fingerspitze im Raum drehen, hineinsehen, ausmessen oder Teilbereiche heranzoomen.
«Eine solche zusätzliche Beurteilungsoption des Herz-Hologramms trägt besonders bei schwierigen Fragestellungen dazu bei, dass perspektivische Fehler vermieden werden», sagt Volker Rudolph, Direktor der Klinik für Kardiologie und Angiologie am HDZ.
Die neue Holografie-Technologie für die Herzmedizin wurde von einer israelischen Firma entwickelt und ist in Europa bislang nur im HDZ in Bad Oeynhausen verfügbar.
KI ist auch bei der Anamnese einfühlsamer
Dass Künstliche Intelligenzen Röntgenbilder und MRI besser auswerten oder sonst aus grossen Datenbergen präziser Informationen gewinnen – geschenkt. Die Vorteile der KI in vielen ganz- und halb-technischen Bereichen der Medizin sind inzwischen allen bekannt.
Ein kleiner Test deutet nun allerdings an, dass die Bots den Menschen sogar konkurrenzieren, wenn es um Einfühlsamkeit geht – und bei der Anamnese.
In der Versuchsanordnung spielten 20 Schauspieler Patienten mit bestimmten Symptomen. Online diskutierten sie einerseits mit 20 Fachärzten für Allgemeinmedizin, andererseits mit KI-Systemen (wobei sie nicht wussten, mit wem sie es zu tun hatten). Dabei spielten sie insgesamt 149 klinische Szenarien durch.
- Tao Tu, Anil Palepu, Mike Schaekermann, Khaled Saab, Jan Freyberg, … Vivek Natarajan et al.: «Towards Conversational Diagnostic AI», Preprint arXiv:2401.05654v1.
Am Ende übertraf die KI die Genauigkeit der ärztlichen Diagnosen in allen getesteten Fachgebieten; und sie erhielt in fast allen Kriterien die besseren Noten – Höflichkeit, Erklärungen, Behandlung, Ehrlichkeit, Sorgfalt und Engagement.
Allerdings: Der Test lief bei Google. Ein gewisser Bias mag also nicht ausgeschlossen sein.
- Das nächste Feld für die KI: der Schockraum. Das deutsche Fraunhofer-Institut präsentiert zwei AI-Anwendungen, die in der Notfall-Abteilung live Informationen und Ratschläge bieten – und auch noch Formulare ausfüllen.
- KI wird zum Hilfsmittel für die Psychotherapie. Eine Studie der Universität Basel zeigt: Künstliche Intelligenz misst kurze Gefühlsregungen sensibler als geschulte Psychologen.
Fortsetzung: Der Medinside-KI-Ticker: Wo Künstliche Intelligenz überall das Gesundheitswesen verändert.
Artikel teilen
Loading
Kommentar
KSBL: Zwei Spitäler? Oder ein neues? Der Entscheid fällt 2026.
Die Regierung von Baselland präsentiert ein Rahmenprogramm für die Gesundheits-Versorgung. Sie prüft dabei auch ein Darlehen, damit das Kantonsspital über die nächsten Jahre kommt.
Die IS-H-Alternative bereits im Hause
Universitätsklinikum Köln deckt Prozesse von der Aufnahme bis zur Abrechnung in ORBIS ab.
CHUV: Claire Charmet folgt auf Nicolas Demartines
Nach einem langen Verfahren holt das Waadtländer Kantons- und Unispitals seine neue Generaldirektorin vom Neuenburger Kantonsspital RHNe.
KSA: Erster sondenloser Zweikammer-Herzschrittmacher implantiert
Innovation in der Kardiologie: Am Kantonsspital Aarau wurde der erste sondenlose Zweikammer-Herzschrittmacher implantiert.
Im Emmental entsteht ein neues Gesundheitsnetz
Hinter dem Zusammenschluss stehen das Spital Emmental, Spitex- und Langzeitpflege-Institutionen.
Vom gleichen Autor
Viktor Award 2024: Eine Jury mit Autoritäten aus allen Landesteilen
Für den Preis des Schweizer Gesundheitswesens suchen wir herausragende Pionier- und Organisations-Leistungen – aber auch die behaglichste Geburtenabteilung.
Neue Kategorien für den Viktor Award
Der grosse Preis des Schweizer Gesundheitswesens geht bald in die nächste Runde – mit drei neuen Kategorien.
«Den Viktor widme ich den 300'000 Long-Covid-Betroffenen»
Chantal Britt kämpft für Sichtbarkeit und Unterstützung von Long-Covid- und Chronic-Fatigue-Erkrankten. Dafür wurde sie mit dem «Viktor»-Award als «herausragendste Persönlichkeit» ausgezeichnet.