Explorez tous les épisodes du podcast Dr. med. KI – Künstliche Intelligenz in der Medizin

In dieser Folge von Dr. med KI sprechen wir mit Prof. Kevin Hilbert von der Universität Erfurt, wie KI-Chatbots verantwortungsbewusst für einen Einsatz in der Psychotherapie weiterentwickelt werden müssen. Dabei geht er auf Aspekte ein wie die Förderung der Autonomie von Patientinnen und Patienten und die Durchführung eines Therapieplans über einen langen Zeitraum ein. Doch auch heute schon nutzen viele Personen Chatbots oder Sprachmodelle wie ChatGPT. Wir sprechen mit Prof. Kevin Hilbert darüber, was Therapeutinnen und Therapeuten hier beachten können, und wie sich Psychotherapie und Chatbots vielleicht sogar gegenseitig befruchten können.

Entscheidungen prägen unseren Alltag, von welcher Zahnpasta wir kaufen, bis hin zur Berufswahl. Welche kognitiven und neuronalen Prozesse dahinterstecken und wie Entscheidungsverhalten bei psychischen Erkrankungen verändert ist, erforscht Prof. Tobias Hauser am Universitätsklinikum Tübingen. In der neuen Folge von Dr. med KI sprechen wir darüber, wie sich Entscheidungsprozesse in experimentellen Settings untersuchen lassen und wie sich auch die Bevölkerung im Rahmen eines Citizen-Science dabei beteiligen kann. Außerdem geht es darum, wie Entscheidungsprozesse bei psychischen Erkrankungen wie der Zwangsstörung oder der Schizophrenie verändert sind. Ein besseres Verständnis der zugrundeliegenden kognitiven und neuronalen Prozesse könnte helfen, Therapien hier gezielter einzusetzen. Wie hier mathematische Modelle von Entscheidungsprozesse wie dem Reinforcement Learning helfen, die passende Therapie auszuwählen, ist Thema dieser Folge.

Dr. Stefanie Liebe interessiert sich dafür, wie KI die Differentialdiagnose unterstützen könnte. Denn, die Diagnose dabei ist komplex: Ärztinnen und Ärzte müssen unterscheiden, ob es sich um einen epileptischen oder psychogenen Anfall handelt, und einschätzen, welche Hirn-regionen betroffen sind. Mit ihrer Arbeitsgruppe forscht Dr. Stefanie Liebe insbesondere daran, verschiedene Datenmodalitäten wie EEG und Textbeschreibungen von Anfällen mithilfe von KI zu verknüpfen und eine Einschätzung zu geben welche Art der Epilepsie vorliegen könnte.

Was kann man im Gehirn bereits erkennen, bevor eine psychische Erkrankung überhaupt sichtbar wird? Prof. Tobias Kaufmann zeigt, wie Zehntausende Gehirnscans und KI helfen, die stillen Vorboten von Depression und Schizophrenie aufzuspüren - und wie sein Projekt HealthyMom nun untersucht, was eine Fehlgeburt im Gehirn und in der Psyche von Frauen hinterlässt.

Prof. Georgia Koppe forscht an der Universität Heidelberg an verhaltensbezogenen und neuronalen Zeitreihen. In dieser Folge von Dr. med KI sprechen wir darüber, wie ein besseres Verständnis dieser Zeitreihen erlauben könnte, personalisierte Psychotherapien oder neuronale Stimulationsparadigmen auszuwählen. Dabei lernen wir zwei Forschungsprojekte von Prof. Georgia Koppe kennen: Bei Jugendlichen mit Neigung zu negativen Gefühlen führte Prof. Georgia Koppe zusammen mit Kollaborationspartnern eine verhaltensbezogen Datenerhebung mittels EMA (Ecological Momentary Assessment) durch. Über mehrere Wochen gaben die Jugendliche täglich per Smartphone Auskunft über ihr Wohlbefinden. Auf Basis dieser Daten wurden ihnen zu bestimmten Zeitpunkten personalisierte Therapieangebote gemacht, die KI-gestützt ausgewählt wurden. In der Folge sprechen wir darüber, wie gut diese personalisierten Interventionen angenommen wurden und welche Rolle partizipative Begleitforschung dabei spielte. Ein weiterer Schwerpunkt der Forschung von Prof. Georgia Koppe liegt auf neuronale Zeitreihen wie fMRT- und EEG-Daten, die Einblicke in die Gehirnaktivität geben. Prof. Georgia Koppe geht hier der Frage nach, wie sich solche Information nutzen lassen, Gehirnaktivität zu modellieren. Langfristiges Ziel ist es, neuromodulatorische Eingriffe, etwa Stimulationsparadigmen, zu personalisieren und so therapeutisch nutzbar zu machen.

In der ersten Folge der neuen Staffel "Dr. med KI - AI in Brain Health" sprechen wir mit Prof. Philipp Berens über KI-Forschung in der Augenheilkunde. Prof. Philipp Berens ist Direktor des Hertie Institute for AI in Brain Health in Tübingen und leitet dort das Department Data Science. In seiner Forschung entwickelt Prof. Philipp Berens Methoden des maschinellen Lernens, um die komplexe Verschaltung von Zelltypen in der Netzhaut sowie den Verlauf von Erkrankungen wie diabetischen Retinopathie oder altersbedingte Makuladegeneration besser zu verstehen. Die KI-Anwendung, so erklärt er uns, kann vereinfacht so dargestellt werden: Eine Netzhautaufnahme dient als Input für ein KI-Model, das daraus eine Risikoeinschätzung für die Verschlechterung der Erkrankung ableitet. Darüber hinaus gibt Prof. Philipp Berens einen Einblick, wie Faktoren wie Pigmentierung und Kameratechnik die Performance der KI-Modelle beeinflussen, und ob die Nachvollziehbarkeit von KI-Entscheidungen einen echten Mehrwert für Ärztinnen und Ärzte bietet.

In this second episode with Dr. Ozanan Meireles, we dive into the exciting future of AI in surgery and healthcare. We explore whether science fiction ideas, like augmented reality in the operating room or AI-driven robots in surgery, could become reality in the near future. We also discuss how AI in surgery has the potential to democratize surgical knowledge, reduce healthcare costs, and examine whether stricter regulations might hinder innovation and the integration of AI into medicine.

In this episode, we are thrilled to welcome Dr. Ozanan Meireles, the inaugural Vice Chairman of Innovation at Duke University School of Medicine’s Department of Surgery, Surgical Director of Duke AI Health, and leader of the Surgical AI and Innovation Laboratory (SAIIL). Dr. Meireles is a leading expert in the development and application of minimally invasive techniques in gastrointestinal surgery. Together, we discuss the comprehensive integration of AI into surgical practice, transforming the operating room with real-time analysis of surgical videos that enhances precision, patient care, resource allocation, and boosts overall surgical efficiency.

Ayomide Owoyemi shares how his experience as a clinician and public health physician led him to explore the transformative power of AI in healthcare. His work includes the development of a COVID-19 triage tool and an insurance recommendation system for Nigeria. In this episode, you’ll discover the unique challenges facing Nigeria’s healthcare system and how innovative AI tools can be designed to effectively address these hurdles.

Tafadzwa Munzwa, CEO of Dawa Health, shares his personal experience as an entrepreneur in Africa and the role grants played in funding his health-tech startup. We discuss the challenges of bias in maternal care and how AI tools can be adapted to better serve African communities.

In this episode, we sit down with Tafadzwa Munzwa, CEO of Dawa Health, an innovative AI-driven health-tech startup based in Zambia. We explore the challenges of maternal care in Sub-Saharan Africa, particularly in rural areas, and delve into how DawaHealth’s AI system is helping to address these issues. Tafadzwa shares how the platform detects at-risk expectant mothers, offering a new, mobile approach to improving maternal health across the region.

In this second episode with Ilja Radgruber, we talk about how AI can support doctors in coping with emerging (research) knowledge in the medical field. Finally, we explore the questions of how the relationship between doctors and patients may change with AI as an additional agent and what medical students will need to learn about AI in the future.

This season of Dr. med. KI (MedAI) is designed to give you deeper insights into the global world of AI in medicine. The episodes were therefore recorded in English with international experts. In this first episode of Dr med KI - International we talk to Ilja Radgruber. He was a practising radiologist and now works as an AI developer. In this first part of a double feature, we explore questions such as where AI can already support doctors today, what forms of AI are being used and whether there is cause for concern that doctors will be replaced by AI.

In dieser Folge befassen wir uns in der Mund-, Kiefer- und Gesichtschirurgie am Universitätsspital Basel mit dem Thema Gesichtsfeminisierung. Wir begleiten den leitenden Chefarzt Florian Thieringer und sein Team bei der Konzeption und der Operation. Dabei wollen wir herausfinden, was alles zu einem Feminisierungsprozess dazugehört. Wie wird ein Schädel feminisiert, wie kommt hierbei Künstliche Intelligenz zum Einsatz und welche Rolle spielen sogenannte Cutting Guides?

Am Universitätsspital Basel arbeiten Florian Thieringer und sein Team der Mund-, Kiefer- und Gesichtschirurgie eng mit dem DBE (Department of Biomedical Engineering) zusammen, um innovative Lösungen für den Operationsalltag zu entwickeln. In dieser Folge blicken wir auf den Prozess der Konzeption und Erzeugung von Schädelimplantaten mithilfe Künstlicher Intelligenz und 3D-Druckern. Wir beleuchten die Arbeit der interdisziplinären Teams und erfahren, wie neue Technologien nicht nur im Krankenhaus, sondern auch in der medizinischen Ausbildung integriert werden.

Künstliche Intelligenz ist auch in der Gesundheitsvorsorge und Pflege angekommen. In der zweiten Folge unserer vierten Staffel von Dr. med. KI erfahren wir vom Tech-Unternehmen Lindera, wie KI die Mobilität im Alter unterstützen kann. Das Team um Diana Heinrichs hat eine App entwickelt, die mithilfe von KI das individuelle Sturzrisiko einer Person ermittelt. Besonders im Pflegesektor hilft die App dabei, den Alltag von Senior:innen sicherer zu machen.

Wie kann Künstliche Intelligenz dafür genutzt werden, seltene Erkrankungen effektiver zu diagnostizieren? Dieser Frage geht die erste Folge unserer vierten Podcaststaffel Dr. med. KI auf den Grund. Die an der Charité entwickelte Software „RadioEye“ analysiert mithilfe algorithmischer Verfahren MRT-Bilder und kann dadurch selten auftretende Erkrankungen erkennen. Von der Projektleiterin Katharina Erb-Eigner und ihrem Team erfahren wir, wie der Entwicklungsprozess eines solchen Programms aussieht und wie sich die Radiologie dadurch verändern kann.

In diesem Weihnachtsspecial von Dr. med. KI sprechen Kerstin Ritter von der Charité und Mike Bernd vom KI-Campus über das KI-Thema des Jahres. Die beiden führen die Zuhörer:innen in die Welt der Generativen KI ein. Sie sprechen darüber, was Generative KI ist, wie sie funktioniert und in welchen medizinischen Bereichen sie bereits zur Anwendung kommt. Auch die Rolle der sogenannten großen Sprachmodelle (LLM) wird in den Blick genommen und im Hinblick auf Chancen und Herausforderungen von populären Tools wie ChatGPT diskutiert.

In diesem 42-minütigen Special von Dr. med. KI unterhält sich Moritz mit Professor Jan-Niklas Voigt-Antons über das Thema Chatbots. Hierbei gehen sie zunächst auf wichtige Grundfunktionalitäten dieser KI-basierten Anwendungen ein, bevor sie über konkrete Anwendungsszenarien und Potentiale im medizinischen Bereich sprechen. Auch ethische Betrachtungen werden genauer ins Auge gefasst. Wir hoffen, mit der Folge die Wartezeit auf unsere vierte Staffel etwas verkürzen zu können. Viel Spaß beim Hören!

Dr. Janis Reinelt ist Mediziner und Neurowissenschaftler. Seit nunmehr vier Jahren ist er außerdem bei der AICURA medical GmbH in der Geschäftsfeldentwicklung tätig. Im Interview mit Moritz nimmt er uns mit in die Welt der Start-ups und erlaubt uns spannende Einblicke in die Welt junger Unternehmen im medizinischen Feld. Neben Themen zur Produktentwicklung wie Datenschutz, Zulassung und Zertifizierung spricht er über das Bild, welches unter Mediziner:innen zu KI häufig vorherrscht und welches es zukünftig zu vermitteln gilt. Nicht nur für alle, die mit dem Gedanken spielen, medizinische Produkte zu entwickeln!

In dieser zweiten Folge zu Regulierung von Medizinprodukten spricht Moritz mit Johannes Starlinger über das Spannungsfeld zwischen notwendiger Sorgfaltspflicht und möglicher Überbürokratisierung, wenn es um die Lizenzierung medizinischer Software geht. Wie viel Qualitätssicherung ist notwendig, welches Maß ist gut und wann wird sie möglicherweise zum Hemmnis für Innovationen? Neben spannenden Fragen wie diesen reden die beiden darüber, welche Prozesse bei der Zertifizierung von Software auf Start-ups zukommen und welche Rolle der Kostenfaktor dabei spielen kann. Viel Spaß bei “Dr. med. KI”!

Johannes Starlinger ist Mediziner, Informatiker und Unternehmer. Mit seiner Firma arbeitet er im Bereich der biomedizinischen Datenanalyse und entwickelt Informationssysteme. Er begleitet Projekte von der Konzeptionierung bis hin zur Lizenzierung als Medizinprodukt. Wie sich aus datenorientierter Software ein regulierungskonformes Medizinprodukt entwickeln lässt und warum man Regulierung als Kochrezept sehen sollte, bei dem es auf die richtige Mischung ankommt, erfährst du in diese Podcastfolge von Dr. med. KI. Viel Spaß beim Hören!

In der siebten Folge von „Dr. Med KI“ ist Prof. Dr. Sylvia Thun zu Gast. Sie ist Direktorin der Core-Unit eHealth und Interoperabilität an der Charité Berlin und spricht mit Moritz Seiler über zentrale Kriterien, die bei der Standardisierung von Daten wichtig sind und die sie beispielsweise für die Entwicklung von Algorithmen verwendbar machen. Im Gespräch wird auch geklärt, welche Kriterien bei diesen Daten eine Rolle spielen und welche Standards erforderlich sind, um Qualität im Sinne der menschlichen Nutzung aber auch des (Daten-)Schutzes der Patient:innen sicherzustellen. All das erfährst du in dieser Podcastfolge!

Im zweiten Teil zu “Black Box KI” sprechen Marina Höhne und Kerstin Ritter über verschiedene Modelle erklärbarer KI, sowie deren Anwendung beispielsweise bei der medizinischen Bild- und Krebserkennung. Hieraus ergeben sich Herausforderungen, wie die Entwicklung standardisierter Metriken, die dabei helfen sollen, die Vertrauenswürdigkeit von ki-basierten Erklärungen und Entscheidungen zu prüfen. Wie man diesen Herausforderungen begegnet und welche Rolle der Mensch bei all dem spielt, sind Themen dieser Podcastfolge.

KI-basierte Entscheidungsprozesse können von Anwender:innen oft nicht nachvollzogen werden. Es bleibt im Dunkeln, welche Faktoren bei Vorschlägen, Vorhersagen und Entscheidungen einen Ausschlag geben. Gleichzeitig machen KI-Systeme bereits heute in vielen Fällen weniger Fehler als der Mensch. Sollten diese Systeme auch für den Menschen nicht-nachvollziehbare Entscheidungen treffen dürfen oder sollte Erklärbarkeit eine Voraussetzung für den Einsatz in medizinischen Bereichen sein? Diesen und weiteren Fragen widmen sich Kerstin Ritter und Dr. Marina Höhne, Leiterin der Nachwuchsforscher:innengruppe “Understandable Machine Learning” an der TU Berlin, in der aktuellen Episode von Dr. Med. KI.

Vince Madai ist leitender KI-Forscher am QUEST-Zentrum für Responsible Research am Berlin Institute of Health der Charité Berlin sowie Gastprofessor für Medizinische Informatik an der Birmingham City University. Mit Kerstin Ritter spricht er über systematische Verzerrungen (Bias) in Daten und Algorithmen, wenn es beispielsweise um Alter, Geschlecht und Hautfarbe geht. Wie damit umgegangen wird und wie wichtig Transparenz hierbei ist, sind zentrale Themen dieser Podcastfolge.

Fabian Prasser ist Professor für Medizininformatik am Institute of Health der Charité Berlin. Er spricht mit Kerstin Ritter über die Bedeutung von Daten in der Medizin, die Rahmenbedingungen des Datenschutzes und der Datensicherheit in Deutschland sowie über ethische Aspekte im Umgang mit Datenbanken. Viel Spaß beim Anhören!

In der zweiten Folge zu KI im klinischen Alltag sprechen Susanne Michl und Kerstin Ritter unter anderem über Algorithmen, durch die sich Überlebenswahrscheinlichkeiten ermitteln lassen, das Recht auf Nichtwissen und wie KI das Trauern verändern könnte. Klingt spannend? Dann hör jetzt in die neue Folge von Dr. med. KI rein!

Susanne Michl ist Medizinethikerin und leitet die Arbeitsgruppe Medical Humanities und Medizinethik an der Charité Berlin. Sie spricht mit Kerstin Ritter über ethische und rechtliche Aspekte bei der Verwendung von KI im Krankenhausalltag. Wie durch die zunehmende Verwendung von KI-Systemen in der Medizin ethische Spannungsfelder entstehen und wie sich diese möglicherweise auf das Verhältnis von Ärzt:innen und Patient:innen auswirken, erfährst du in dieser Podcastfolge von Dr. med. KI.

Alexander Meyer befasst sich an der Charité und dem deutschen Herzzentrum Berlin damit, wie sich anhand klinischer Routinedaten lebensbedrohliche Ereignisse vorhersagen bzw. klassifizieren lassen. Hierbei wird datenbasiert ein "physiologischer Fingerabdruck" erstellt, der bei der Risikoberechnung eines Ernstfalls entscheidend sein kann. Welches KI-Verfahren hierbei Verwendung findet und ob das Verfahren reif für die klinische Praxis ist, erfährst du in dieser Podcastfolge von Dr. med. KI.

Manuela Benary ist Bioinformatikerin an der Berliner Charité und arbeitet dort am Comprehensive Cancer Center. In ihrem Kernprojekt beschäftigt sich mit personalisierten Therapiemöglichkeiten bei Patient*innen mit seltenen Tumorerkrankungen. Hierfür greift sie auf ein sogenanntes "molekulares Tumorboard" zurück. Was ein Tumorboard ist und inwiefern Daten und Machine Learning dabei eine Rolle spielen, ist u.a. Thema dieser Podcastfolge von Dr. med. KI.

Andrea Volkamer leitet an der Berliner Charité eine Arbeitsgruppe zum Thema strukturelle Bioinformatik und In-silico-Toxikologie. Hierbei gilt ihr besonderes Interesse dem computerbasierten Wirkstoffdesign, welches unter anderem das Ziel verfolgt, mithilfe von Algorithmen synthetische Moleküle zu priorisieren, die später im Wirkstoff eine hohe Erfolgsrate versprechen. Wie innerhalb dieser Methodenentwicklung Deep-Learning-Verfahren zum Einsatz kommen, wie ein Corona Impfstoff Open-Source-basiert entwickelt wird und weshalb ein Medikamentenentwicklungsprozess so lange dauert, erfahrt ihr in dieser Podcastfolge.

Marcel Naik ist Nephrologe und forscht an der Berliner Charité im Bereich Nierentransplantation. Um ein Prognosemodell zur Einschätzung des Risikos für ein Nierentransplantatversagen zu entwickeln, nutzt er eine klinische Datenbank, welche neue Möglichkeiten der Informationsextraktion aus Krankenakten von Transplantationspatient*innen bietet. Zur Entwicklung des Modells helfen neue Computertechnologien und KI-Verfahren. Wie dies genau aussieht, erläutert er in dieser Podcastfolge von Dr.med.KI.

Surjo Soekadar erforscht an der Charité, wie Neurotechnologien bei der Behandlung von neurologischen und psychologischen Erkrankungen eingesetzt werden könnnen. Mit Hilfe von Gehirn-Computer-Schnittstellen werden Hirnsignale analysiert und die Hirnaktivität gezielt verändert. Prof. Soekadar forscht, wie z.B. querschnitsgelähmte Patient*innen mithilfe eines hirngesteuerten Exoskelettes wieder Handbewegungen vollführen können. Dabei spielen maschinelle Lernverfahren eine wichtige Rolle.

Fabian Eitel ist Doktorand an der Charité in Berlin und forscht zu Algorithmen, die in Gehirnbildern neurologische und psychische Krankheiten erkennen. In dieser Podcastfolge erfährst du, welche Krankheiten sich am besten erkennen lassen, worin die Schwierigkeiten bei der Krankheitserkennung liegen und welche KI-Methoden dabei genutzt werden. Des Weiteren erfährst du, welche Rolle dabei Daten spielen.

Maschinelles Lernen und Deep Learning sind beides artverwandte Teilbereiche der Künstlichen Intelligenz. In dieser Podcastfolge erfährst du, worin die grundlegenden Unterschiede zwischen Maschinellem Lernen und Deep Learning bestehen. Des Weiteren werden wichtige Bereiche genannt, in denen Deep-Learning-Verfahren heute in der Medizin Anwendung finden.

Diese Podcast-Folge beschäftigt sich mit Funktionsweisen von Entscheidungsbäumen und linearer Regression. Zudem wird ergründet, worin der Unterschied zwischen Maschinellen- und Deep-Learning-Verfahren liegt.

Ein wesentliches Anwendungsfeld von Maschinellen Lernverfahren sind Klassifikationsprobleme. Diese Podcast-Folge beschäftigt sich mit sogenannten Evaluations-Metriken und wie sich Klassifikationsalgorithmen trainieren lassen.

Nach einem gundlegenden Einstieg in den Bereich der Data Science und den verschiedenen Datentypen liefert diese Podcast-Folge tiefere Einblicke, welche Formen von Daten in der Medizin Anwendung finden.

Daten gewinnen in der Medizin zunehmend an Gewicht. Nicht zuletzt bilden Daten die wichtigste Grundlage bei der Entwicklung von KI. In dieser Folge erhältst Du eine grundlegende Einführung in das Feld der Data Science.

KI-Methoden halten zunehmend Einzug in die Bereiche der Medizin und nehmen dadurch Einfluss auf die Arbeitsweisen von Mediziner*innen. In dieser Folge werden wichtige KI-Anwendungen vorgestellt.

In der ersten Folge des Podcasts von Charité und KI-Campus geht es um verschiedene Formen von Intelligenzen und historischen Entwicklungen im Feld der Künstlichen Intelligenz (KI).