Künstliche Intelligenz macht Schlagzeilen im medizinischen Bereich, mit neuen Studien, die vielversprechende Ergebnisse bei der Vorhersage von Augenbehandlungskomplikationen, der Analyse von Herz-MRIs und sogar der Entwicklung von RNA-basierten Medikamenten zeigen. Spezialisierte KI-Modelle im Gesundheitswesen zeigen Potenzial, aber Forschung warnt auch davor, sich auf allgemeine KI-Chatbots zur klinischen Entscheidungsfindung zu verlassen und betont die Notwendigkeit maßgeschneiderter Lösungen in kritischen medizinischen Anwendungen.
Eine neue Studie deutet darauf hin, dass KI helfen könnte, Komplikationen bei Behandlungen für altersbedingte Makuladegeneration vorherzusagen, eine führende Ursache für Sehverlust, der Millionen von Amerikanern betrifft. Forscher von der Emory University und der Cleveland Clinic entwickelten ein maschinelles Lernmodell, das Augenscans analysiert, um Patienten zu identifizieren, die einem Risiko für entzündliche Reaktionen auf gängige AMD-Behandlungen ausgesetzt sind.
Eine Studie eines Gesundheitsunternehmens zeigte, dass beliebte Chatbots wie ChatGPT bei klinischen Entscheidungen versagen, was die Notwendigkeit spezialisierter KI in kritischen medizinischen Anwendungen unterstreicht. Atropos testete fünf große Sprachmodelle, darunter allgemeine Modelle, ein auf das Gesundheitswesen spezialisiertes Modell und das eigene ChatRWD Beta von Atropos. Die allgemeinen LLMs lieferten nur in 2% bis 10% der Fälle relevante Informationen.
Forscher haben ein KI-Modell entwickelt, um Herz-MRI-Scans in Sekunden zu analysieren. Die Studie zeigte, wie KI die Zeit und Ressourcen reduzieren kann, die für die Analyse von Herzabbildungen im Krankenhaus benötigt werden. Das KI-Modell wurde an Daten von 814 Patienten trainiert und an 101 Patienten getestet und zeigte vielversprechende Ergebnisse, die darauf hindeuten, dass es Potenzial für eine breite Anwendung hat.
Jakob Uszkoreit, eine Figur hinter der Transformer-Architektur, die die moderne KI antreibt, konzentriert sich nun darauf, den Arzneimittelentwicklungsprozess voranzutreiben. Als Mitbegründer des Biotechnologie-Startups Inceptive wendet Uszkoreit generative KI an, um effektivere und biologisch harmonischere Medikamente zu entwickeln. Letztes Jahr sicherte sich Inceptive 100 Millionen US-Dollar Finanzierung und zielt darauf ab, RNA-Moleküle mithilfe von KI zu entwerfen, die spezifische Verhaltensweisen in biologischen Systemen zeigen können.