Verbundprojekt SCIDATOS zeigt, dass klinische „Ground Truth“ einen Goldstandard für die Sepsis-Diagnose darstellen kann. Sepsis ist ein lebensbedrohlicher Zustand und eine der häufigsten Todesursachen auf Intensivstationen. Bei einer Sepsis antwortet der Körper auf eine meist durch Bakterien verursachte Infektion, indem er die eigenen Gewebe und Organe schädigt, bis hin zum Organversagen.

Eine neue Studie zeigt, wann die Tiefe Hirnstimulation die Lebensqualität von Patientinnen und Patienten verbessern kann. Maschinelles Lernen kann dabei helfen, die Erfolgsaussichten der Tiefen Hirnstimulation bei Parkinson vorherzusagen. Anhand der Daten von operierten Patientinnen und Patienten und mithilfe maschinellen Lernens konnten wichtige Faktoren ermittelt werden, die den Therapieerfolg bestimmen.

Mit der superauflösenden Mikroskopie gewinnen Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler neue Einblicke in die Welt der Zellen und können nanometerkleine Strukturen im Zellinneren erkunden. Das Verfahren hat die Lichtmikroskopie revolutioniert und seinen Erfindern 2014 den Nobelpreis für Chemie eingebracht. Tübinger KI-Forscher haben in einem internationalen Projekt einen Algorithmus entwickelt, der diese Technologie wesentlich beschleunigt.

Wie maschinelles Lernen dabei helfen kann, komplexe Zusammenhänge zwischen Genen, Proteinen und Krankheiten zu verstehen, untersucht Dr. Pascal Schlosser in einer neuen Emmy Noether-Gruppe.

Wissenschaftler unter der Federführung des Universitätsklinikums Heidelberg werteten verschiedene Methoden des Maschinellen Lernens aus: Ein Algorithmus sagt die Tumorrückbildung nach Chemotherapie genauer voraus als Gewebeprobe und Bildgebung alleine. Das Langfristiges Ziel ist es, unnötige Brustoperationen zu vermeiden.

Cytolytics GmbH - 14.02.2023

Bioinformatik trifft Medizindiagnostik und Wirkstoffentwicklung

Das Start-up Cytolytics aus Tübingen hat eine robuste und anwenderfreundliche Software-Plattform entwickelt, die mithilfe von maschinellem Lernen die Datenauswertung bei Zellanalysen automatisiert. Davon profitieren zum Beispiel die Krebsdiagnostik und die Entwicklung neuer medizinischer Wirkstoffe.

Psychotherapie ist sehr effektiv, aber nicht alle Menschen profitieren gleichermaßen von ihr. Ob eine Psychotherapie erfolgreich sein wird, kann man jedoch mit Hilfe von Maschinellem Lernen besser vorhersagen als mit klassischen Methoden. Das haben klinische Psychologen um Prof. Dr. Georg W. Alpers von der Universität Mannheim in einer neuen Studie herausgefunden.

Fachbeitrag - 09.10.2019

Epigenomik aus dem Cyber Valley

Das Cyber Valley Stuttgart-Tübingen ist einer der europäischen Hotspots für Künstliche Intelligenz und Arbeitsplatz für renommierte Experten und Wissenschaftler. Seit Kurzem auch für Gruppenleiterin Dr. Gabriele Schweikert, die in ihrer Forschungsgruppe „Computational Epigenomics“ epigenetische Mechanismen mithilfe von Techniken des Maschinellen Lernens untersucht.

Die reproduzierbare und präzise Herstellung von komplexen Organoid-Modellen zur Simulation von Fehlfunktionen menschlicher Organe steht im Mittelpunkt eines interdisziplinären Forschungsvorhabens an der Universität Heidelberg. Ein Forschungsteam aus den Lebens- und Ingenieurwissenschaften möchte dazu das Engineering molekularer Systeme mit Maschinellem Lernen und automatisierten Herstellungsmethoden verbinden.

Mithilfe neuer mikroskopischer Methoden in Kombination mit einer auf maschinellem Lernen basierenden Bildanalyse haben Freiburger Forschende neue Strukturen auf der Oberfläche lebender B-Zellen entdeckt, die sich auf die Verteilung und möglicherweise auf die Funktion ihrer Antigenrezeptoren auswirken. Die Studie der Forschenden ist in The EMBO Journal erschienen.

Organoide von Darmkrebstumoren verändern ihre Gestalt systematisch, wenn sie dem Einfluss bestimmter Medikamente ausgesetzt sind. Das zeigten Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler vom DKFZ und von der Medizinischen Fakultät Mannheim der Universität Heidelberg. Durch Kombination mikroskopischer und genetischer Hochdurchsatzverfahren mit maschinellem Lernen konnten die Forscher diese Gestaltveränderungen bestimmten zellulären Prozessen zuordnen.

Vicinity Bio: Optimierung der Krebsdiagnostik - 27.11.2024

Umfassende histologische Diagnostik dank hochdimensionaler Bildgebung und Künstlicher Intelligenz

Die mikroskopische Begutachtung von Gewebeproben ist vor allem in der Tumordiagnostik unverzichtbar. Durch neuartige Bildgebungsverfahren in Kombination mit maschinellem Lernen kann das Tübinger Unternehmen Vicinity Bio jetzt aus Schnittpräparaten umfangreiche Datensätze einzelner Zellen erstellen. Dies ermöglicht Unterstützung beim Finden zielgerichteterer Therapien und ein besseres Verständnis von Abläufen und Funktionen in Geweben und Tumoren.

Hunderte Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler weltweit untersuchen die Eigenschaften verschiedener Neuronentypen im motorischen Kortex der Gehirne von Mäusen, Affen und Menschen. Dabei nutzen sie neue experimentelle Techniken und Methoden der Datenanalyse.

Mit der Frage, wie sich aus großen molekularen Datensätzen neue Erkenntnisse zu grundlegenden biologischen Mechanismen gewinnen lassen, befasst sich eine Emmy-Noether-Nachwuchsgruppe an der Universität Heidelberg. Unter der Leitung von Juniorprofessorin Dr. Britta Velten hat sie am Centre for Organismal Studies und am Interdisziplinären Zentrum für Wissenschaftliches Rechnen ihre Arbeit aufgenommen.

Am Dienstag, 18. Juli 2023, hat das Tübingen AI Center mit einem Symposium seine dauerhafte Einrichtung als nationales KI-Zentrum gefeiert. Seit dem 1. Juli 2022 wird es von Bund und Land mit 20 Millionen Euro Jahr gefördert. Rund 250 Gäste aus Wissenschaft, Wirtschaft und Politik erlebten ein vielfältiges Programm mit Ansprachen aus Politik, Forschung und KI-Start-ups sowie Initiativen, die Kinder und Jugendliche an die Künstliche Intelligenz…

Ein aktueller Artikel von Prof. Dr. Martin Haimerl und Prof. Dr. Christoph Reich der Hochschule Furtwangen zeigt, dass maschinelles Lernen (ML) in der Medizin häufig ohne eine umfassende Risikoabwägung bewertet wird. Die Autoren untersuchten, inwieweit aktuelle wissenschaftliche Arbeiten risikobasierte Metriken in die Bewertung von KI-Modellen für medizinische Geräte einbeziehen.

KI-Allianz Baden-Württemberg - 08.04.2025

KI in die Fläche bringen

Künstliche Intelligenz birgt Chancen und Risiken. Damit KI-Lösungen Vorteile für Bürgerinnen und Bürger sowie Unternehmen im Land bringen, setzt sich die KI-Allianz Baden-Württemberg für die Vernetzung der KI-Akteure ein. In Zukunft ist auch die Gesundheitsbranche im Fokus der Genossenschaft.

Künstliche Intelligenz kommt in der Medizin immer häufiger zum Einsatz. Doch wie kann man sichergehen, dass Diagnosen wirklich genau sind und von Ärztinnen und Ärzten auch nachvollzogen werden können? Und wer ist verantwortlich, wenn falsch behandelt wird? Diesen Fragen widmet sich das neue, interdisziplinäre Graduiertenkolleg „Knowledge Infusion and Extraction for Explainable Medical AI“ (KEMAI) der Universität Ulm.

Neue Emmy Noether-Gruppe unter Leitung von Dr. Julian Wolf, Mitglied der Medizinischen Fakultät der Universität Freiburg und Forschungsgruppenleiter an der Klinik für Augenheilkunde des Universitätsklinikums Freiburg, erforscht die Ursachen der altersabhängigen Makuladegeneration.

Immersive Technologien - 01.10.2020

Wie Virtual Reality in der Medizin Anwendung findet

Im Juni 2021 findet in Boston (USA) die MedVR statt – der weltweit erste Hackathon für Anwendungen immersiver Technologien wie Virtual Reality (VR) und Augmented Reality (AR) im Gesundheitssektor. Ziel der Veranstaltung ist es, Kliniker, Wissenschaftler, Entwickler, Designer und andere Fachleute in interdisziplinären Teams zusammenzuführen, um aus guten Ideen auf dem Gebiet der VR und AR Prototypen für den Gesundheitsmarkt zu entwickeln.

Vom 1. Juli an bekommen die fünf deutschen Kompetenzzentren für Künstliche Intelligenz in Baden-Württemberg, Bayern, Berlin, Nordrhein-Westfalen und Sachsen beständiger Geld vom Bund. Das Tübingen AI Center an der Universität Tübingen und am Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme erhält jetzt als institutionelle Förderung jährlich knapp 20 Millionen Euro vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) und vom Land Baden-Württemberg.

Künstliche Intelligenz kann die Auswertung von medizinischen Bilddaten verbessern. So können auf Deep Learning basierende Algorithmen die Lage und Größe von Tumoren feststellen. Dies ist das Ergebnis von autoPET, eines internationalen Wettbewerbs zur medizinischen Bildanalyse. Forscher vom Karlsruher Institut für Technologie (KIT) erreichten den fünften Platz.

Bei der Science2Start-Preisverleihung im Rahmen des beliebten BioRegio STERN Sommerempfangs wurden am vergangenen Donnerstag wieder die Ideen von Wissenschaftlern und Gründern ausgezeichnet, die wirtschaftliches Potenzial haben. Den ersten Platz belegte „TWYCE“ – ein Game Changer in der Krebsimmuntherapie für solide Tumore.

Um Methoden der mathematischen Modellierung mit der Informationsverarbeitung in neuronalen Netzen zu verbinden, ist an der Universität Heidelberg ein Zentrum für modell-basierte Künstliche Intelligenz etabliert worden. Den Aufbau des CZS Heidelberg Center for Model-Based AI fördert die Carl-Zeiss-Stiftung (CZS) über einen Zeitraum von sechs Jahren mit fünf Millionen Euro.

Das Medizintechnikunternehmen KARL STORZ gibt die Akquisition des innovativen Software-Herstellers Innersight Labs Ltd. (ISL) mit Hauptsitz in London bekannt. Neben hochmodernen Endoskopen und integrierten Komplettlösungen für den Operationssaal expandiert KARL STORZ damit weiter im Bereich innovativer Softwarelösungen. Der große Kundenstamm, darunter etliche anerkannte Ärztinnen und Ärzte weltweit, kann sich zukünftig auf 3D-Modelle freuen.