Startschuss Ende September 2020: Eine Plattform für KI-unterstützte Anwendungen in der bildbasierten medizinischen Diagnostik aufbauen – so lautet das Ziel des Projekts EMPAIA unter Leitung der Berliner Charité.

PatientInnen sind entspannter, wenn sie wissen, dass eine in der Bildgebung sichtbare Wirbelsäulen-Degeneration verbreitet auftritt und nicht Ursache für den Schmerz ist. Das wirkt sich auch positiv auf das Schmerzempfinden aus.

Sehstörungen, Erblindung, Schlaganfall – die Komplikationen einer Großgefäßvaskulitis können gravierend sein. Nun gibt es eine interdisziplinäre S2k-Leitlinie, erstellt unter Leitung der Deutschen Gesellschaft für Rheumatologie e.V.

Räumliche Auflösungen im Bereich weniger Mikrometer sind für die medizinische Bildgebung denkbar. Der Weg dorthin führt über die Quantenphysik.

Krebs bekämpfen mit maschinellem Lernen: Prof. Dr. Dr. Jens Kleesiek hat die Professur für Translationale bildgestützte Onkologie an der Medizinischen Fakultät der Universität Duisburg-Essen angenommen.

Professor für Physik in der Medizintechnik am Fachbereich Angewandte Naturwissenschaften der TH Lübeck ist ab dem kommenden Wintersemester Dr. Max Christoph Urban.

Stellvertretend für die Lehrenden des Querschnittsbereichs 'Bildgebende Verfahren, Strahlenbehandlung und Strahlenschutz' zeichnet die Fachschaft Medizin der Friedrich-Schiller-Universität Jena zwei Lehrende mit dem diesjährigen Lehrpreis aus.

Nach 14 Jahren wird beim Erwin L. Hahn Institut der Ultrahochfeld-MRT-Scanner ausgetauscht. Das neue Gerät der Firma Siemens Healthcare hat ebenfalls eine Magnetfeldstärke von 7 Tesla, ist aber wesentlich leistungsfähiger.

Erkranken Vater oder Bruder an einem Prostatakarzinom, haben auch Sohn oder Bruder ein erhöhtes Risiko für diese Krebsart. Dass das Risiko für Prostatakrebs auch schon bei Vorstufen ähnlich erhöht ist, konnten Forschende des DKFZ und am Nationalen Centrum für Tumorerkrankungen (NCT) Heidelberg zeigen. Dies sollte bei Beratungen zur Früherkennung mit einfließen.

Gerade in der Notfall- und Intensivmedizin kann ein Deep-Learning-System Leben retten: Das Verbundprojekt KI-RAD treibt die maschinelle Befundung von Röntgen- und CT-Aufnahmen in diesem Bereich voran.