Revolution in der Glas-Prozesstechnik für die Medizintechnik - 07.10.2026

Das Freiburger Start-up Glassomer denkt Materialien neu

Glassomer hat ein innovatives Verfahren für die Herstellung von reinem Quarzglas entwickelt. Das Ergebnis: geometrisch komplexe Glasteile mit Präzision im Mikrometerbereich, reproduzierbar und zu einem Bruchteil der Energiekosten herkömmlicher Glasschmelzprozesse. Spezialanfertigungen für diagnostische, therapeutische und mikrofluidische Anwendungen stehen dabei besonders im Fokus.

Gesundheitsdatennutzung - 22.09.2026

Der Zwilling aus Daten – Zukunftsmedizin für Neugeborene

Praktisch alle Babys werden beim Neugeborenen-Screening kurz nach der Geburt auf angeborene Erkrankungen untersucht. Aus dieser Routine heraus entstand über Jahrzehnte ein einzigartiger Schatz an Daten zur frühkindlichen Entwicklung. Lange blieb er ungenutzt – bis sich Heidelberger Forschende daran machten, einen Digitalen Zwilling für Neugeborene zu entwickeln. Heute steht diese Technologie an der Schwelle zur Anwendung.

Dossier - 08.09.2026

KI und Robotik gestalten die Medizin der Zukunft

Wie in vielen anderen Lebensbereichen gewinnen auch in der Gesundheitswirtschaft künstliche Intelligenz und Robotik zunehmend an Bedeutung. Ihr Einsatz bietet erhebliches Potenzial zur Verbesserung der medizinischen Versorgung, erfordert jedoch einen ethisch verantwortungsvollen Umgang.

Wie wirkt sich Zucker auf Entspannungsübungen aus? Eine neue Studie von Forschenden der Universität Konstanz bringt aufschlussreiche Erkenntnisse über den Zusammenhang zwischen dem Blutzucker und dem autonomen Nervensystem. Die Einnahme von Zucker wirkt demnach der Entspannung entgegen.

Computersimulationen und Künstliche Intelligenz sind die Hauptpfeiler der „SIMPLAIX“-Kooperation, initiiert vom HITS. Gemeinsam mit Kolleg*innen der Universität Heidelberg und des KIT befassen sich die HITS-Forschenden mit Herausforderungen bei der Simulation von Biomolekülen und molekularen Materialien, indem sie ihr Know‑How in Computersimulationen auf mehreren Skalen und auf dem Gebiet des Maschinellen Lernens bündeln.