KI in der Medizin

Regelungen und Standards für vertrauenswürdige Künstliche Intelligenz existieren bereits, und Hochrisiko-KI-Systeme in der Medizin stehen bald zur Prüfung an. Doch wie genau lassen sich diese Hochrisiko-Regeln in technische Maßnahmen zur Validierung von tatsächlichem Code und Algorithmen umsetzen? Das AI-Verifikationsframework des Fraunhofer IKS setzt hier an und bietet eine Lösung.

Trotz aller Krisen auf der Welt ist es dem Fraunhofer IKS im Jahr 2023 gelungen, den Auf- und Ausbau des Instituts erfolgreich voranzutreiben. 2024 wollen wir dies fortsetzen und zu diesem Zweck auch neue Akzente setzen.

Elisabeth Pachl bringt mit ihrer Arbeit Maschinelles Lernen und moderne Medizin zusammen. Über Ihren Weg ans Fraunhofer IKS, ihre Motivation und den Beitrag, den Künstliche Intelligenz in der Medizin leisten kann, erzählt sie im Porträt.

Künstliche Intelligenz (KI) hat den Weg geebnet für bessere und schnellere Diagnosen im Bereich der medizinischen Bildgebung. Allerdings können die spezifischen Herausforderungen in der Medizin, insbesondere die Datenknappheit, die Leistungsfähigkeit der KI beeinträchtigen. Sind Quantentechnologien in der Lage, hier Abhilfe zu schaffen?

Auf ihrer Innovation-Tour im Rahmen des DigiTech Gipfels macht die »Süddeutsche Zeitung« mit ihren Gästen auch Halt am Fraunhofer IKS. Auf dem Institutsbesuch dreht sich alles um KI und Safe Intelligence sowie um Quantencomputing.

Künstliche Intelligenz (KI) nimmt im Bereich der medizinischen Forschung mittlerweile eine wichtige Rolle ein, weswegen eine Auseinandersetzung mit der »Arbeitsweise« von KI und deren Einsatz in der Medizin unverzichtbar ist. Der Artikel geht auf die Grundsätze von KI ein, gibt Beispiele aus der Praxis und weist auf die Bedeutung der Zuverlässigkeit, Robustheit und Effizienz der Algorithmen hin, die durch strenge Tests und Validierung nachgewiesen werden müssen. Zahlreiche Studien verdeutlichen den Vorteil einer gemeinsamen Leistung von klinischen Experten und KI, weshalb der Artikel einen Überblick über den aktuellen Stand medizinischer KI gibt, wichtige Durchbrüche zusammenfasst und übergreifende Trends aufzeigt.

Künstliche Intelligenz (KI) gewinnt im Gesundheitswesen an Aufmerksamkeit und Bedeutung. KI kann dabei helfen, mühsame Routineaufgaben zu erleichtern – auch die Personalbedarfsprognose im Krankenhaus? Dieser Frage widmet sich das Fraunhofer IKS in einem aktuellen Projekt – und stellt die Erkenntnisse bald auf dem Healthcare Hackathon in Mainz vor.

Vom 25. bis 27. April 2023 findet in Berlin die Messe DMEA statt, eine der führenden Veranstaltungen zur Digitalisierung des Gesundheitswesens in Europa. Auch die Fraunhofer-Gesellschaft ist mit einem Stand vertreten, an dem sich ebenfalls das Fraunhofer IKS beteiligt. Im Mittelpunkt dabei stehen Aspekte des Vertrauens und der Effizienz beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der medizinischen Versorgung.

Der Kongress AI.BAY 2023, der am 23. und 24. Februar in München stattfindet, soll ein Forum bieten für die bayerische KI-Community und internationale KI-Expertinnen und -Experten. Das Fraunhofer IKS ist mit dabei und zeigt anhand verschiedener Projekte und Entwicklungen, wie wichtig Sicherheit und Zuverlässigkeit von Künstlicher Intelligenz (KI) ist, ganz nach dem Motto: Safe Intelligence.

Im Alltag unterstützen uns Algorithmen bereits bei vielen Tätigkeiten und auch im Gesundheitswesen gilt Künstliche Intelligenz (KI) als Schlüsseltechnologie und Motor für Fortschritt und Entwicklung. Klassische Behandlungswege, aber auch die Diagnostik werden sich verändern und der Einsatz von KI wird dabei eine entscheidende Rolle spielen.

Wo Menschen nicht weiterkommen, kann mitunter Künstliche Intelligenz helfen: zum Beispiel bei der Behandlung von Patientinnen und Patienten, die an koronarer Herzkrankheit (KHK) leiden.

Dr. Narges Ahmidi strebt nach Spitzenleistungen in der wissenschaftlichen Forschung über vertrauenswürdige Künstliche Intelligenz (KI). Sie möchte junge Wissenschaftlerinnen ermutigen, in die Wissenschaft zu gehen und Führungspositionen zu übernehmen.

Klinikpersonal leidet zumeist unter enormer Arbeitsbelastung und Personalmangel, vor allem auf Intensivstationen. Dies hat Konsequenzen für Patienten und Patientinnen, insbesondere wenn es bei ihnen zum Multiorganversagen kommt. Mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) soll zukünftig ein klinisches Multiorgan-Unterstützungssystem noch besser für die Behandlung eingesetzt werden.

Viele aktuelle CDS-Expertensysteme (Clinical Decision Support) in Laboren stehen in der Kritik. Die Gründe: Schwierigkeiten bei der Skalierung, ständige Überprüfung aus medizinischer Sicht und begrenzte Datenfälle. Daher hat sich Künstliche Intelligenz (KI) zu einer höchst plausiblen Alternative entwickelt. Das vom Fraunhofer IKS veranstaltete Webinar »Sichere Intelligenz für Labore« beleuchtete die Einsatzmöglichkeiten und Herausforderungen von KI in Laboren aus Sicht von Industrie und Patienten.

Auf der »LASER World of Photonics« in München zeigt das Fraunhofer IKS, wie klassische Computer kombiniert mit Quantenrechnern in Zukunft die Bilderkennung durch neuronale Netze deutlich präzisieren könnten. Anwendungsbeispiel ist die bildgestützte Diagnostik in der Medizin.

Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen werden die Medizintechnik der nahen Zukunft prägen. Aber komplexe Verfahren des Machine Learning stellen Forscherinnen und Forscher vor ein Problem: Das Ausschließen von Fehlern vor der Inbetriebnahme autonomer Systeme sowie die zuverlässige Erkennung von Fehlern zur Laufzeit sind aufwendig und anspruchsvoll.

In modernen Perzeptionsanwendungen etwa in der Medizintechnik kommen aufgrund ihrer starken Performance vermehrt Modelle auf Basis Künstlicher Intelligenz (KI) zum Einsatz. Allerdings geht diese steigende Leistungsfähigkeit häufig auf Kosten der Nachvollziehbarkeit von Ergebnissen. Ein vom Fraunhofer-Institut für Kognitive Systeme IKS entwickeltes Online Tool schafft hier Abhilfe.

Kann Künstliche Intelligenz (KI) das Risiko einer Psychose vorhersagen? Und beschleunigt Machine Learning die Entwicklung von Medikamenten? In diesem Blog-Beitrag haben wir interessante Fakten zu KI in der Medizin zusammengestellt. In Teil 2 finden Sie Informationen von N wie Neurologie bis Z wie Zulassung.

Quantencomputing hat das Potenzial, in der medizinischen Diagnostik eine Künstliche Intelligenz effizienter zu trainieren. Dadurch werden Diagnosen genauer, auch wenn nur wenig Daten zur Verfügung stehen. Medizinerinnen und Mediziner erwarten, dass sich in Zukunft zum Beispiel Früherkennung, Diagnose und Verlaufskontrolle in Bezug auf Hirntumore verbessern.

Können Krebserkrankungen durch Künstliche Intelligenz (KI) früher erkannt werden? Und wie werden Ärztinnen und Ärzte bei Operationen durch Roboter unterstützt? In diesem Blogbeitrag haben wir interessante Fakten zu KI in der Medizin zusammengestellt. In Teil 1 finden Sie Informationen von A wie Apps bis M wie Machine Learning.

Die Corona-Pandemie hat in manchen Bereichen die Digitalisierung erheblich vorangebracht, besonders auch in der digitalen Medizin. In Zukunft wird die digitale Medizin Patientinnen und Patienten auf allen Stationen der Behandlung begleiten: von der Prävention, über Screening, Diagnose und Therapie bis hin zur Nachsorge. Dabei ist die Künstliche Intelligenz (KI) ein wichtiger Wegbereiter, um eine effiziente und individuelle Versorgung zu ermöglichen.