Forscher des Forschungsinstituts Sintef haben mit Minuendo im gemeinsamen Projekt "Picovatt" einen neuartigen intelligenten Ohrstöpsel entwickelt, der das Gehör in lärmender Umgebung schützt und es dennoch ermöglicht zu hören, was ein Mensch sagt. Lärm wird ausgeblendet, der Klang bleibt erhalten. Das Herzstück ist ein sogenannter MEMS-Chip.
Forscher des Krebsforschungsinstituts Royal Marsden NHS Foundation Trust haben mittels "digitaler Zwillinge" klinische Studien zu neuen Behandlungsansätzen für Krebspatienten exakt nachgebildet. Der sogenannte "Farrsight-Twin" basiert auf Algorithmen, die sonst von Astrophysikern zur Entdeckung von Schwarzen Löchern eingesetzt werden. Laut Expertin Uzma Asghar könnte das dafür eingesetzt werden, klinische Studien virtuell durchzuführen, bevor neue Behandlungsansätze an Patienten getestet werden.
Ein internationales Team unter Beteiligung von Forschern der University of Washington School of Medicine hat das eigenen Angaben nach erste tragbare Kamerasystem entwickelt, das mit Künstlicher Intelligenz (KI) potenzielle Fehler bei der Medikamentenabgabe erkennt. Das Deep-Learning-Modell kann Inhalte von Fläschchen und Spritzen identifizieren und aussagen, ob Medikamente in richtiger Weise angewandt wurden. Die Ergebnisse sind in "NPJ Digital Medicine" nachzulesen.
Ein neuer Bluttest von Forschern der Johns Hopkins University diagnostiziert einen Herzinfarkt innerhalb von Minuten statt Stunden. Das Tool könnte es Ersthelfern etwa in Rettungswagen ermöglichen, schnell zu reagieren, um die Folgen der Erkrankung möglichst gering zu halten. Selbst für den Hausgebrauch könnte der Test angepasst werden, glauben die Entwickler.
Grosse Sprachmodelle wie ChatGPT stossen an ihre Grenzen, wenn sie im notfallmedizinischen Bereich eingesetzt werden, wie Forscher der University of California San Francisco festgestellt haben. Werden sie in der Notaufnahme zur Erstbeurteilung von Patienten eingesetzt, schlagen sie unnötige Röntgenaufnahmen und Antibiotika vor und plädieren für Einweisungen, obwohl keine Krankenhausbehandlung benötigt wird. Das Modell könne zwar so programmiert werden, dass seine Antworten genauer werden. Dennoch könne es mit dem klinischen Urteilsvermögen eines menschlichen Arztes nicht mithalten.
Das KI-basierte System "Chartwatch" verringert bei Patienten mit hohem Risiko einer sich verschlechternden Gesundheit unerwartete Todesfälle. Zu dem Ergebnis kommt eine Studie von Unity Health Toronto, ICES und der University of Toronto. Ein sich rapide verschlechternder Gesundheitszustand ist bei Patienten im Krankenhaus der Hauptgrund für eine nicht geplante Aufnahme auf die Intensivstation.
Wer ein Smartphone benutzt, hat kein erhöhtes Risiko, an Krebs zu erkranken. Dies ist die zentrale Aussage der neuesten und bislang grössten Meta-Studie zu diesem Thema. In Auftrag gegeben wurde die Untersuchung von der Weltgesundheitsorganisation (WHO). Es konnten auch keine Anhaltspunkte für ein erhöhtes Krebsrisiko in der Nähe von Mobilfunkmasten festgestellt werden.
Ingenieure der University of California haben am Standort San Diego ein tragbares elektronisches Gerät entwickelt, das einem Pflaster ähnelt und einen ähnlichen Tragekomfort bietet. Es könnte die kontinuierliche Überwachung von Gesundheitsparametern revolutionieren, heisst es. Denn es analysiert den Schweiss, um den Blutzuckerspiegel und andere wichtige Kenndaten zu erfassen. Eine externe Stromversorgung ist unnötig. Das Gerät bezieht seine Energie aus dem Schweiss.
Ein neuartiger Sensor von Forschern der Seoul National University lässt sich ohne sonderlichen chirurgischen Aufwand und damit schonend für den Patenten im Gehirn platzieren. Der Clou: Das Gadget baut sich mit der Zeit biologisch ab und wird genutzt, um Hirnsignale zu erfassen, bestimmte Regionen zu beeinflussen, Schäden zu reparieren und als Mensch-Maschine-Schnittstelle zu dienen. Damit wird eine direkte Steuerung von elektronischen Geräten mit Hirnströmen möglich.
Forscher der Mayo Clinic setzen neuerdings KI mit einem hochentwickelten 3D-Scanner zur Darstellung des Körpervolumens ein. Damit sollen Mediziner bei der Vorhersage des Risikos und der Schwere eines metabolischen Syndroms unterstützt werden. Die Kombination dieser Verfahren bieten eine präzisere Alternative zu anderen Angaben über das Krankheitsrisiko, wie etwa der BMI und das Taille-Hüft-Verhältnis, betonen die Wissenschaftler. Ihre Forschungsergebnisse haben sie kürzlich im "European Heart Journal - Digital Health" publiziert.
