Freiburg AI revolutionerer sundhedsvæsenet: Risiko for død på 1,5 minutter!

Freiburg AI revolutionerer sundhedsvæsenet: Risiko for død på 1,5 minutter!

Freiburg, Deutschland - Et forskerteam fra Freiburg University Hospital har udviklet en innovativ AI -model, der er i stand til at estimere risikoen for død fra MR -optagelser. I henhold til swr , den primære ansvarlige Matthias Jung og Jakob Weiß evaluerede over 66.000 Mri-billeder til identificering af mønster i alderen og til at afgøre Biologisk. Dette AI -system analyserer fedt og muskelfordeling og finder, at lavere muskelmasse korrelerer med en øget risiko for død.

Testresultaterne viser, at livsstilen har en betydelig indflydelse på forventet levealder, med ca. 50 procent af de påvirkende faktorer selv. Eksperter estimerer, at en sund livsstil kan udvide levetiden med op til 20 år. I Tyskland er forventet levealder relativt lav sammenlignet med andre industrialiserede nationer, der især understreger vigtigheden af ​​sådanne fremskridt. Forskningsteamet i Freiburg forfølger målet om at bruge AI -analyse som et værktøj til tidlig påvisning af risikofaktorer.

Effektivitet og hastighed for ki

AI analyserer MR-optagelserne på kun 1,5 minutter, hvilket er en betydelig besparelse sammenlignet med en fire-timers analyse af en læge. Imidlertid bruges AI -modellen endnu ikke i hverdagens klinisk praksis. Indførelsen af ​​denne teknologi forventes at tage år, men kan tilbyde støtte i terapi-beslutninger i fremtiden, såsom

Analysen af ​​biologisk alder går ud over fødselsdatoen og tager højde for en persons faktiske sundhedstilstand. Et eksempel illustrerer dette: en 45-årig med muskelmassen på en 55-årig klassificeres som biologisk ældre.

Udvikling inden for AI for sundhedsvæsen er forskellige. Kunstig intelligens bruges i adskillige anvendelser, fra den tidlige påvisning af sygdomme til terapeutiske beslutninger. Aktuelle tendenser viser, at AI-understøttede løsninger i sundhedsvæsenet bliver stadig vigtigere og skal godkendes som en del af den europæiske regulering af medicinsk udstyr (MDR) for at sikre deres medicinske effektivitet og pålidelighed, rapporterer Fraunhofer isi .

Værktøjer såsom apps til understøttelse af kræftpatienter eller systemer til analyse af billeddannelsesdata viser potentialet for AI i personlig medicin. Den airamed softwarebaserede software til den tidlige påvisning af Alzheimer illustrerer også, hvordan man håndterer ekstremt komplekse diagnoser og behovet for at håndtere begrænsede ressourcer effektivt.

Endelig kan det siges, at integrationen af ​​AI i sundhedssektoren vækker høje forventninger, men også indeholder adskillige udfordringer, både med hensyn til teknologien og de etiske spørgsmål, der er forbundet med den.