Schlagwort: Digitalisierung

Stellen Sie sich vor, pro Tag stürzt in Deutschland ein mittelgroßes Passagierflugzeug ab – und niemand bemerkt es. So in etwa verhält es sich mit der Sepsis, auch bekannt als Blutvergiftung: Täglich sterben hierzulande 162 Menschen daran; im Straßenverkehr sind es neun. Auf dem Hauptstadtkongress Medizin und Gesundheit (HSK) 2019 diskutierten Experten über die Frage: Muss Sepsis tödlich sein? Dabei zeigte sich: Der Einsatz von Big Data und Künstlicher Intelligenz könnte im Kampf gegen die unterschätzte Erkrankung neue Türen öffnen.

Künstliche Intelligenz diagnostiziert Hautkrebs präziser als es Hautärzte können. Das ist das Ergebnis einer Studie von Wissenschaftlern des Deutschen Krebsforschungszentrums (DKFZ), des Nationalen Centrums für Tumorerkrankungen (NCT) Heidelberg und mehrerer Universitäts-Hautkliniken. Kann ein Computer in Zukunft den Mediziner ersetzen? „Nein“, heißt es beim NCT. Aber was halten eigentlich die Patienten davon?

Keine guten Noten für das deutsche Gesundheitswesen: Wie die Bertelsmann-Stiftung herausgefunden hat, kommt der digitale Wandel in der Gesundheit in Deutschland nur schleppend voran. Von 17 untersuchten Ländern belegt das Land nur Platz 16.

Künstliche Intelligenz (KI) gilt als eine der Antriebskräfte der digitalen Revolution. Aber kann KI auch dabei helfen, besser und schneller Medikamente zu entwickeln? Laut einer Umfrage glaubt das die Hälfte aller Deutschen. Und in der Tat: Durch den immer gezielteren Zugriff auf immer hochwertigere Daten kann das maschinelle Lernen dazu beitragen, die Arzneimittelentwicklung zu optimieren. Dahinter steckt die Erkenntnis, dass die Wissenschaft ohne die Nutzung von Computertechnik den nächsten Entwicklungsschritt nicht gehen kann.

In Deutschland herrscht Nachholbedarf: Bei der Nutzung von Gesundheitsdaten sind andere Länder schon weiter. Dabei liegt hier ein Schatz vergraben: Die wissenschaftliche Auswertung großer Datenmengen kann die Gesundheitsversorgung deutlich verbessern. Und Pharmaunternehmen wollen sie nutzen, um gezielter Medikamente zu entwickeln.