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Künstliche Intelligenz beschleunigt sämtliche Bereiche des Gesundheitswesens – von der Radiologie über die Wirkstoffentwicklung bis hin zur…

In den letzten Jahren hat die Künstliche Intelligenz (KI) in der Radiologie einen rasanten Aufschwung erlebt. Durch KI‑gestützte Rekonstruk…

Die Gesundheitsbranche setzt vermehrt auf KI, um Diagnosen zu beschleunigen, Patientenakten zu analysieren und die Arbeitsbelastung von Fac…

In einer bahnbrechenden Studie zeigen Forscher, dass Verstärkendes Lernen (RL) die Erstellung von Röntgenberichten und die visuelle Zuordnu…

In der Gastrointestinal‑Onkologie erfordert die klinische Entscheidungsfindung die gleichzeitige Auswertung von Endoskopie‑Bildern, Radiolo…

Die Erstellung von Radiologieberichten ist ein zentraler, aber gleichzeitig sehr arbeitsintensiver und fehleranfälliger Prozess. Besonders…

In einer umfassenden Studie wurden 15 Open‑Weight‑Large‑Language‑Models (LLMs) auf ihre Fähigkeit getestet, strukturierte Daten aus freitex…

Radiologen verfassen ihre Diagnosen in einem klar strukturierten Ablauf: zunächst werden visuelle Befunde beschrieben, anschließend zusamme…

Die Entwicklung von Agenten, die ihre Umgebung wahrnehmen und eigenständig handeln können, hat in den letzten Jahren dank großer Sprachmode…

InfiMed-Foundation-1.7B und InfiMed-Foundation-4B stellen die ersten multimodalen Sprachmodelle dar, die speziell für medizinische Anwendun…

Radiologieberichte enthalten wertvolle klinische Informationen, die ohne teure manuelle Annotationen zur Schulung von Bildverarbeitungsmode…

Medizinische Foundation‑Modelle (FMs) haben in den letzten Jahren enorme Fortschritte erzielt, doch ihre Antworten bleiben häufig im Black‑…

Die jüngsten Fortschritte in der medizinischen KI zeigen deutlich, dass echte Durchbrüche nicht allein von der Komplexität der Modelle abhä…

Die manuelle Erstellung des „Impression“-Abschnitts in Radiologieberichten ist ein wesentlicher Faktor für die Belastung von Radiologen. Um…