K\u00fcnstliche Intelligenz revolutioniert die medizinische Diagnostik. Neue Studien und Projekte zeigen: KI-Systeme erkennen Krankheiten immer fr\u00fcher \u2013 oft bevor Patienten \u00fcberhaupt Beschwerden sp\u00fcren.<\/p>\n
Digitale Biomarker sagen Entz\u00fcndungssch\u00fcbe voraus<\/p>\n
Bei chronisch-entz\u00fcndlichen Darmerkrankungen (CED) er\u00f6ffnen sich v\u00f6llig neue M\u00f6glichkeiten. Die IBD-Forecast-Studie, ver\u00f6ffentlicht im Juli 2026 im Fachjournal Scientific Reports, belegt das Potenzial digitaler Biomarker. \u00dcber 213 Tage analysierte eine KI die Daten von 309 Probanden \u2013 und identifizierte Entz\u00fcndungssch\u00fcbe bis zu sieben Wochen vor dem Auftreten erster Symptome.<\/p>\n
Die Technologie kombiniert Wearable-Daten wie Ruheherzfrequenz, Schrittzahl und Sauerstoffs\u00e4ttigung mit klinischen Biomarkern. Das erm\u00f6glicht eine deutlich pr\u00e4zisere Verlaufssteuerung als bisher.<\/p>\n
Auch in der Dermatologie zieht KI ein. Seit Juli 2026 arbeiten AbbVie und das Berliner Start-up Nia Health zusammen, um Neurodermitis-Patienten besser zu versorgen. Ein KI-Klassifikator bewertet den Schweregrad der Erkrankung und wird direkt in das Krankenhausinformationssystem der Charit\u00e9 integriert. Rund zwei Prozent der Erwachsenen in Deutschland sind von Neurodermitis betroffen \u2013 sie profitieren k\u00fcnftig von einer objektiveren Datengrundlage.<\/p>\n
Pr\u00e4zisere Brustkrebsdiagnostik durch KI<\/p>\n
Bei der Brustkrebsfr\u00fcherkennung liefern spezialisierte Systeme beeindruckende Ergebnisse \u2013 besonders bei dichtem Brustgewebe, das bei etwa 40 Prozent der Frauen vorkommt. KI-Assistenten f\u00fcr den 3D-Ultraschall verk\u00fcrzen die Befundungszeit laut Hersteller um bis zu 33 Prozent und erreichen eine Sensitivit\u00e4t von bis zu 93 Prozent.<\/p>\n
Deep-Learning-Programme k\u00f6nnen zudem das Rezidivrisiko bei Brustkrebs im Fr\u00fchstadium anhand herk\u00f6mmlicher Gewebeproben vorhersagen. Die computergest\u00fctzte Analyse liefert eine \u00e4hnliche Genauigkeit wie deutlich teurere Multi-Gentests \u2013 das k\u00f6nnte den Zugang zu personalisierten Prognosen erheblich erleichtern.<\/p>\n
1,8 Millionen Euro f\u00fcr personalisierte Ern\u00e4hrungsforschung<\/p>\n
Anzeige<\/p>\n
Die IBD-Forecast-Studie zeigt: KI kann Entz\u00fcndungssch\u00fcbe bei CED bis zu sieben Wochen vor den ersten Symptomen erkennen \u2013 mit Wearables und digitalen Biomarkern. Wer seine Verlaufsbeobachtung verbessern m\u00f6chte, findet in diesem kostenlosen Leitfaden die wichtigsten Schritte und Messwerte. Jetzt kostenlosen Leitfaden anfordern<\/a><\/p>\n Die Medizinische Hochschule Hannover (MHH) setzt auf den Zusammenhang von Ern\u00e4hrung und Krankheitspr\u00e4vention. Die Forschungsgruppe \u201eComputational Precision Nutrition“ unter Leitung von Dr. Mattea M\u00fcller entwickelt ein KI-gest\u00fctztes Werkzeug f\u00fcr personalisierte Ern\u00e4hrungsempfehlungen. Das Bundesministerium f\u00fcr Forschung f\u00f6rdert das Projekt \u00fcber f\u00fcnf Jahre mit 1,8 Millionen Euro. Ziel: Adipositas, Typ-2-Diabetes und neurodegenerative Erkrankungen besser behandeln oder gar verhindern.<\/p>\n Parallel dazu will das Projekt MYK-IMPAKT an der Universit\u00e4t zu K\u00f6ln die Versorgung bei invasiven Pilzinfektionen verbessern. Mit \u00fcber einer Million Euro F\u00f6rderung durch den Gemeinsamen Bundesausschuss (G-BA) analysiert das Team die Daten von rund 74 Millionen Versicherten. J\u00e4hrlich sind etwa 8.000 Patienten von solchen Infektionen betroffen.<\/p>\n Autos als mobile Gesundheitsmonitore<\/p>\n Die Gesundheits\u00fcberwachung zieht bald auch ins Auto ein. Auf der Fachmesse Automechanika zeigen Forschungsgruppen der TU Braunschweig und der MHH im September 2026 Fahrzeuge, die als mobile Gesundheitsmonitore fungieren. KI verkn\u00fcpft Biosignale wie EKG und Atemfrequenz mit der Fahrdynamik \u2013 und kann so Anzeichen f\u00fcr Herzinfarkte, Schlaganf\u00e4lle oder Parkinson fr\u00fchzeitig erkennen.<\/p>\n F\u00fcr die Erprobung solcher Technologien entstehen derweil neue Strukturen. Anfang August 2026 nahm das KI-Reallabor SAINDBOX am Bosch Health Campus in Baden-W\u00fcrttemberg den Betrieb auf. Das Projekt wird seit 2025 mit j\u00e4hrlich rund einer Million Euro gef\u00f6rdert und konzentriert sich unter anderem auf KI-gest\u00fctzte Patientensteuerung.<\/p>\n Krankenhaus-IT als Engpass<\/p>\n Anzeige<\/p>\n