Mechanismen seltener rheumatischer Muskelerkrankung aufgedeckt: DGRh-Stipendiatin erforscht Ku-Myositis

Berlin – Die seltene Ku-Myositis, eine schwere entzündlich-rheumatische Erkrankung, geht mit spezifi-schen Eiweißablagerungen in den Muskelzellen einher. Dies zeigt eine durch die Arbeitsge-meinschaft Junge Rheumatologie (AGJR) – rheumadocs der Deutschen Gesellschaft für Rheu-matologie und Klinische Immunologie e.V. (DGRh) geförderte Forschungsarbeit. Darin unter-suchte DGRh-Stipendiatin Dr. med. Marie-Therese Holzer aus Hamburg die der Erkrankung zugrundeliegenden Mechanismen. Das Ergebnis ist eine bisher einmalige Beobachtung bei ent-zündlichen Muskelerkrankungen, berichtet die DGRh.

Kooperation über den Atlantik: Jena und Albany gründen Forschungszentrum für Photonik und KI

Mit der Eröffnung des „Center for Biophotonic Technology and Artificial Intelligence“ (CeBAI) im Oktober 2024 an der University at Albany haben das Jenaer Leibniz-Institut für Photonische Technologien (Leibniz-IPHT) und die University at Albany, State University of New York, den Startschuss für eine transatlantische Forschungskooperation gegeben. Das neue Zentrum vereint photonische Technologien und Künstliche Intelligenz (KI), um innovative Lösungen für die Medizin und Forensik zu entwickeln und diese schneller zur Marktreife zu bringen.

Breitensport – der Garant für nachhaltige Bewegungsförderung?!

5. Gesundheits- und präventionspolitischer Abend des DOSB und der Deutschen Krebshilfe

Beim diesjährigen „Gesundheits- und präventionspolitischen Abend“ in Berlin stellten der DOSB und die Deutsche Krebshilfe die Bedeutung des Breitensports für Prävention und Bewegungsförderung in den Vordergrund. Über 150 Gäste aus Sport, Wissenschaft, Medizin und Politik diskutierten, wie Breitensport zu einem aktiven Leben und zur Prävention nichtübertragbarer Krankheiten wie Krebs beiträgt.

Große Sprachmodelle in der Medizin – Forschende zeigen, wie KI die Gesundheitsversorgung in Zukunft verbessern kann

Ein Großteil der Daten, die im medizinischen Alltag erhoben werden, liegt unstrukturiert in Form von Texten wie Befunden und Arztbriefen vor. Zudem sind die umfangreichen Patientenakten je nach Krankenhaus oder Praxis nicht vollständig digitalisiert. Hier könnten große Sprachmodelle – sogenannte Large Language Models (kurz: LLMs) – ärztliches Fachpersonal künftig entlasten. Eine Forschungsgruppe aus Dresden um Prof. Dr. med. Jakob N. Kather und Dr. med. Isabella Wiest hat gemeinsam mit weiteren Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern in zwei Veröffentlichungen gezeigt, wie diese Form der Künstlichen Intelligenz (KI) die Qualität der Gesundheitsversorgung und Forschung verbessern könnte.