KI etabliert sich derzeit für ausgewählte Anwendungsszenarien, insbesondere bei der Erkennung bestimmter pathologischer Befunde. Für umfassende Diagnostik ist KI aber noch nicht geeignet.

Prozesse in der Radiologie überdenken und verändern – das hat am Uniklinikum Erlangen zur höheren Zufriedenheit von MitarbeiterInnen und PatientInnen geführt. Das Prinzip lässt sich auch auf kleinere Häuser übertragen.

Forschungsinteressen und Datenschutz miteinander in Einklang bringen – das ist das Ziel des gemeinsamen Datentreuhandverbunds für biomedizinische Forschungsdaten in Sachsen-Anhalt, den die Universitätsmedizin in Magdeburg und die in Halle gründen.

Medizinische Daten der Radiologie in einer geschützten Umgebung der Forschung umfassend zur Verfügung zu stellen – darauf zielt ein Projekt zur Etablierung von Datentreuhandmodellen.

Um in die Entwicklung von KI-Technologien ethische, philosophische und sozialwissenschaftliche Fragen einbringen, gründen drei Hochschulen gemeinsames 'Center for Responsible AI Technologies'.

Konsequent standardisierte 3D-MRT-Aufnahmen erfassen kleinste, durch Multiple Sklerose  bedingte zerebrale Veränderungen.

Für seine Arbeit an einem integrierten Bildgebungskonzept erhält Dominik Jüstel, Helmholtz Zentrum München, ein 'Starting Grant' des Europäischen Forschungsrats.

Den neuen Schwerpunkt „Kardiovaskuläre Bildgebung und Künstliche Intelligenz“ am Uniklinikum Würzburg leitet Prof. Dr. Bettina Baeßler.

Für sein System 'privacy-preserving medical imaging analysis' erhält der Radiologe Georgios Kaissis, TU München, den Eugen-Münch-Preis 2021 in der Kategorie Wissenschaft.

Für die Anschaffung eines radiologischen KI-Tools gelten im Großen und Ganzen die gleichen Regeln wie in der „Vor-KI-Welt“, beruhigte John Mongan, University of California San Francisco. Beim RöKo gab er Tipps für die Planung.