Aktuelle Kardiologie最新文献_第9页

Verfahren der künstlichen Intelligenz – eine Perspektive für die kardiovaskuläre Telemedizin? 人工智能方法--心血管远程医疗的视角？

IF 0.1

Aktuelle Kardiologie Pub Date : 2023-11-20 DOI: 10.1055/a-2162-4478

Constantin Römmelt, Meike Hiddemann, Kerstin Köhler, F. Köhler

{"title":"Verfahren der künstlichen Intelligenz – eine Perspektive für die kardiovaskuläre Telemedizin?","authors":"Constantin Römmelt, Meike Hiddemann, Kerstin Köhler, F. Köhler","doi":"10.1055/a-2162-4478","DOIUrl":"https://doi.org/10.1055/a-2162-4478","url":null,"abstract":"Zusammenfassung Geschätzte 150000–200000 herzinsuffiziente Patient*innen in Deutschland haben seit 2022 durch einen Beschluss des Gemeinsamen Bundesausschusses (G-BA) Anspruch auf eine telemedizinische Mitbetreuung. Aktuell sind KI-Anwendungen (KI: künstliche Intelligenz) in der kardiovaskulären Telemedizin für die Regelversorgung nicht zulässig. Die Anwendung von KI könnte jedoch helfen, die Vorhersagegenauigkeit der etablierten telemedizinischen Sensorik durch Mustererkennung unter Einbeziehung multipler Datenquellen zu verbessern. Zudem befinden sich neue KI-basierte Biomarker in der Entwicklung, um in der telemedizinischen Sensorik eingesetzt zu werden. Vielversprechend erscheint dabei der Ansatz der Stimmanalyse zur Erkennung einer pulmonalen Kongestion. KI-basierte Entscheidungsunterstützungssysteme könnten zukünftig dabei helfen, den Befundungsprozess im Telemedizinzentrum zu optimieren. Large-Language-Modelle bieten das Potenzial, zukünftig die Befunderstellung zu unterstützen. Die Forschung zur digitalen Medizin bedarf klarer Rahmenbedingungen, um neue KI-basierter Technologien im Gesundheitswesen in der Patientenanwendung prüfen zu können.","PeriodicalId":40724,"journal":{"name":"Aktuelle Kardiologie","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.1,"publicationDate":"2023-11-20","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"139257867","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

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Wird KI neue Medikamente gegen Herzkrankheiten hervorbringen? 人工智能会产生治疗心脏病的新药吗？

IF 0.1

Aktuelle Kardiologie Pub Date : 2023-11-20 DOI: 10.1055/a-2131-2843

Manuela Glaser, Julia Ritterhof, Patrick Most, Rebecca C. Wade

{"title":"Wird KI neue Medikamente gegen Herzkrankheiten hervorbringen?","authors":"Manuela Glaser, Julia Ritterhof, Patrick Most, Rebecca C. Wade","doi":"10.1055/a-2131-2843","DOIUrl":"https://doi.org/10.1055/a-2131-2843","url":null,"abstract":"Zusammenfassung Angesichts der umwälzenden Auswirkungen, die künstliche Intelligenz (KI) auf Wissenschaft, Medizin und darüber hinaus hat, betrachten wir hier das Potenzial von KI für die Entdeckung neuer Medikamente gegen Herzkrankheiten. Wir definieren KI im weitesten Sinne als den Einsatz von maschinellem Lernen, einschließlich Statistik und Deep Learning, um Muster in Datensätzen zu erkennen, die für Vorhersagen genutzt werden können. Jüngste Durchbrüche in der Fähigkeit, sehr große Datenmengen zu berücksichtigen, haben einen Boom in der KI-gestützten Arzneimittelentdeckung sowohl in der Wissenschaft als auch in der Industrie ausgelöst. Viele neue Unternehmen verfügen bereits über Arzneimittel-Pipelines, die bis in die klinische Erprobung reichen, aber noch keine Medikamente gegen Herzkrankheiten enthalten. Wir beschreiben hier den Einsatz von KI für die Entdeckung von niedermolekularen Medikamenten und Biologika, einschließlich therapeutischer Peptide, sowie für die Vorhersage von Wirkungen wie Kardiotoxizität. Der konzertierte Einsatz von KI zusammen mit physikbasierten Simulationen und experimentellen Rückkopplungsschleifen wird notwendig sein, um das Potenzial der KI für die Arzneimittelentdeckung und die Entwicklung von Präzisionsarzneimitteln für Herzkrankheiten voll auszuschöpfen.","PeriodicalId":40724,"journal":{"name":"Aktuelle Kardiologie","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.1,"publicationDate":"2023-11-20","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"139258734","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

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KI als Partner von Arzt und Patient in der Herzinsuffizienzversorgung 人工智能是心力衰竭治疗中医生和患者的伙伴

IF 0.1

Aktuelle Kardiologie Pub Date : 2023-11-20 DOI: 10.1055/a-2162-4525

Bianca Steiner, B. Zippel-Schultz, T. Helms

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Rhythmusdiagnostik mittels Wearables – Einsatz und Nutzen im klinischen Alltag 使用可穿戴设备进行心律诊断--日常临床实践中的应用和益处

IF 0.1

Aktuelle Kardiologie Pub Date : 2023-11-20 DOI: 10.1055/a-2162-4552

H. Hillmann, C. Veltmann, D. Duncker

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Der Aufbruch generativer KI in der Medizin: Empathie durch Emulation 生成式人工智能在医学领域的兴起：通过仿真实现共鸣

IF 0.1

Aktuelle Kardiologie Pub Date : 2023-11-20 DOI: 10.1055/a-2182-9643

A. Amr, B. Meder

{"title":"Der Aufbruch generativer KI in der Medizin: Empathie durch Emulation","authors":"A. Amr, B. Meder","doi":"10.1055/a-2182-9643","DOIUrl":"https://doi.org/10.1055/a-2182-9643","url":null,"abstract":"Zusammenfassung Rasche Fortschritte in der künstlichen Intelligenz (KI) haben erhebliche Auswirkungen auf mehrere Sektoren unserer Gesellschaft, einschließlich des Gesundheitswesens. Während die konventionelle KI hauptsächlich bei der Lösung von Aufgaben im Bereich der Bilderkennung erfolgreich war und somit in gut definierten Situationen wie der Unterstützung von diagnostischer Bildgebung eine Rolle spielt, wirkt sich das Aufkommen von generativer KI auf eine der Hauptkompetenzen im professionellen Bereich aus: die Arzt-Patienten-Interaktion. Eine Konvergenz von Natural Language Processing (NLP) und generativer KI zeigt sich in intelligenten Chatbots wie ChatGPT. Eine erste Studie, welche die Empathie und die Qualität der Antworten zwischen ChatGPT und menschlichen Ärzten im Gesundheitswesen verglichen hat, konnte zeigen, dass ChatGPT menschliche Ärzte sowohl in der Qualität als auch in der Empathie der Antworten auf medizinische Fragen übertreffen kann. Die Ergebnisse legen nahe, dass generative KI-Modelle wie ChatGPT wertvolle Ergänzungen für die medizinische Beratung sein können und somit die Patientenbindung möglicherweise verbessern und die Arbeitsbelastung von Ärztinnen und Ärzten reduzieren könnten.","PeriodicalId":40724,"journal":{"name":"Aktuelle Kardiologie","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.1,"publicationDate":"2023-11-20","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"139257357","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

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Künstliche Intelligenz in der kardialen Bildgebung 人工智能在心脏成像中的应用

IF 0.1

Aktuelle Kardiologie Pub Date : 2023-11-20 DOI: 10.1055/a-2139-2455

Sandy Engelhardt, S. Martin, Carlos Rodrigo Rodríguez Bolanos, Laura Pappas, Sven Koehler, E. Nagel

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FDA-Studie: subkutaner ICD auch im Langzeitverlauf die bessere Alternative? FDA 研究：从长远来看，皮下 ICD 也是更好的选择？

IF 0.1

Aktuelle Kardiologie Pub Date : 2023-11-20 DOI: 10.1055/a-2152-2161

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Hypertrophe Kardiomyopathie: höheres Risiko bei Diagnosestellung im Kindesalter 肥厚型心肌病：儿童期诊断风险更高

IF 0.1