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Das Training für Modelle mit Künstlicher Intelligenz (KI) erfordert häufig die Nutzung und Auswertung großer Datenmengen. Dabei den Datenschutz zu gewährleisten, ist nicht immer einfach, aber essenziell – gerade im Bereich der medizinischen Forschung und Behandlung. Und dort liegen große Hoffnungen auf dem Begriff „Big Data“ – die gleiche Therapie funktioniert nicht bei jedem Individuum gleich gut, jeder Mensch ist verschieden, hat einen individuellen Krankheitsverlauf und spricht möglicherweise unterschiedlich gut auf bestimmte Wirkstoffe an, mit mehr oder weniger Nebenwirkungen. Die Analyse großer Mengen an Daten von Patienten könnte neue Erkenntnisse bringen, wer von welcher Therapie am meisten profitiert.
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In einer aktuellen Studie zur psychischen Gesundheit von Gesundheitsfachkräften in Deutschland und Österreich während der COVID-19-Pandemie zeigen die Ergebnisse, dass die psychische Belastung im Verlauf der Pandemie konstant blieb, ohne Anzeichen einer Gewöhnung an die belastende Situation.
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Gemeinsam mit Alzheimer Europe und anderen nationalen Alzheimer-Gesellschaften fordert die Deutsche Alzheimer Gesellschaft (DAlzG) die Kandidatinnen und Kandidaten im aktuellen Europawahlkampf auf, sich für das Thema „Demenz“ einzusetzen und die von den Gesellschaften gemeinsam aufgesetzte „Absichtserklärung Demenz zur Europawahl“ zu unterzeichnen.
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Nosokomiale Infektionen sind ein ernstes Gesundheitsproblem. Pneumonien, Sepsen, postoperative Wundinfektionen und Harnwegsinfektionen, die im Krankenhaus erworben wurden, können schwerwiegende Krankheitsverläufe und Komplikationen verursachen, die den Krankenhausaufenthalt erheblich verlängern oder sogar zum Tod führen können.
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Ein aktuelles Whitepaper des Fraunhofer-Instituts für Intelligente Analyse- und Informationssysteme (IAIS) untersucht, welche Möglichkeiten sich durch zwei neue KI-Prototypen für den medizinischen Bereich ergeben. Das Papier mit dem Titel „Künstliche Intelligenz im Schockraum: Wie Agenten und Foundation-Modelle bei der Versorgung Schwerverletzter helfen“ geht auf die im Projekt „TraumAInterfaces“ entwickelten KI-Prototypen „TraumAgent“ und „FormAssistant“ ein, die auf Foundation-Modellen und Large-Language-Modellen (LLM) basieren.
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