KI News: Kurz und klar.

Ein neues Forschungsprojekt demonstriert, wie das Federated Proximal Optimization (FedProx)-Verfahren die Vorhersagegenauigkeit bei Herzkrankheiten verbessern kann, ohne dass sensible Patientendaten zwischen Krankenhäusern ausgetauscht werden müssen. Durch die Nutzung von Federated Learning lassen sich Modelle gemeinsam trainieren, während die Daten lokal bleiben – ein entscheidender Vorteil im Kontext von HIPAA und GDPR.

Ein neues Deep‑Learning‑Modell namens AICRN (Attention‑Integrated Convolutional Residual Network) wurde auf der Plattform arXiv veröffentlicht und verspricht die Echtzeit‑Analyse von Elektrokardiogrammen (EKG) deutlich zu verbessern. Durch die Kombination von räumlicher und kanalerbezogener Aufmerksamkeit kann das System wichtige EKG‑Parameter wie PR‑Intervall, QT‑Intervall, QRS‑Dauer, Herzfrequenz sowie die Amplituden von R‑ und T‑Wellen exakt vorhersagen.