KI im Gesundheitswesen. Vademecum Digest, 3.–8. November 2025

Das russische Gesundheitsministerium fasste die Ergebnisse der KI-Implementierung im Gesundheitswesen für den Zeitraum 2019–2024 zusammen.

Die Fachzeitschrift „National Health“ veröffentlichte einen von Gesundheitsminister Michail Muraschko und seinen Mitarbeitern erstellten Überblick über die Entwicklung von Technologien der künstlichen Intelligenz in der russischen Medizin von 2019 bis 2024. In diesem Zeitraum wurden 215 Projekte in den Forschungszentren des Gesundheitsministeriums umgesetzt, 22 Marktregulierungsstandards verabschiedet und die Gesamtinvestitionen in diesem Sektor beliefen sich auf 4,7 Milliarden Rubel. Davon stellte Moskau 1,8 Milliarden Rubel für ein Pilotprojekt zur Implementierung von Computer-Vision-Technologien bereit. Der letzte Abschnitt des Überblicks widmet sich den Zukunftsperspektiven der Branche: Als nächste Entwicklungsstufe werden multimodale und sprachbasierte Modelle identifiziert, die als digitale Assistenten fungieren und medizinische sowie Managemententscheidungen unterstützen können.

Tricolor wird einen Telemedizin-Dienst mit neuronalen Netzwerkmodulen einführen.

Tricolor hat mit „Tricolor Health“ einen neuen Service vorgestellt , der Telemedizin und KI-Technologien kombiniert. Die Plattform ermöglicht Nutzern Online-Sprechstunden mit Ärzten, die Verfolgung ihrer Messwerte, die Überwachung ihrer Gesundheit sowie Empfehlungen für körperliches und seelisches Wohlbefinden. In der nächsten Phase wird das Projekt um drei neuronale Netzwerkmodule erweitert: „KI-Dermatologie“ zur Früherkennung von Hautkrankheiten, „KI-Psychologe“ zur emotionalen Unterstützung und „KI-Biomarker“ zur Gesundheitsanalyse anhand von Video-Selfies.

Die Sechenov-Universität hat einen KI-Assistenten entwickelt, um medizinische Fachkräfte auf die Akkreditierung vorzubereiten.

Spezialisten der Sechenov-Universität haben den digitalen Assistenten „InfoMedica AI“ entwickelt , der Ärzte auf die Akkreditierung vorbereitet. Das KI-gestützte System analysiert klinische Fälle und generiert detaillierte Antworten mit Diagnosen, Behandlungsplänen und Patientenempfehlungen unter Einbeziehung relevanter Quellen aus der Akkreditierungsbibliothek der Universität. Zunächst wird das Projekt für Fachärzte der Kardiologie, Pneumologie und Urologie implementiert; anschließend soll das neuronale Netzwerk auf weitere medizinische Fachgebiete ausgeweitet werden.

Internationale Agenda

Microsoft stellt ein Team zur Entwicklung medizinischer „ Superintelligenz “ zusammen.

Microsoft gründet eine neue Abteilung, das MAI Superintelligence Team, um spezialisierte KI-Systeme zu entwickeln, die Menschen in bestimmten Berufsfeldern übertreffen können – beginnend mit der medizinischen Diagnostik. Microsoft-KI-Chef Mustafa Suleiman gab bekannt, dass das Unternehmen erheblich investiert und führende Forscher, darunter Karen Simonyan (ehemals DeepMind), für das Projekt gewinnen wird. Ziel ist die Entwicklung sogenannter medizinischer Superintelligenz – sicherer und hochspezialisierter KI-Modelle, die Diagnosen beschleunigen, Ärzte bei der Entscheidungsfindung unterstützen und die Genauigkeit klinischer Daten verbessern.

In den USA wurde ein „KI-Richter“ entwickelt, der klinische Texte begutachten soll.

Forscher der Universität Wisconsin (USA) haben ein „KI-Richter“-System entwickelt , das die Qualität von mithilfe neuronaler Netze generierten medizinischen Texten automatisch prüft. Der neue Ansatz ermöglicht die Beurteilung von Genauigkeit, Vollständigkeit und Konsistenz klinischer Zusammenfassungen ohne die Expertise von Fachleuten und reduziert die Analysezeit von 10 Minuten auf 22 Sekunden. Das Modell GPT-o3-mini erzielte die besten Ergebnisse mit einer Übereinstimmung von 82 % mit Expertenbewertungen. Die Entwickler sind überzeugt, dass diese Technologie die Qualitätskontrolle medizinischer Dokumentation vereinfachen und zukünftig die Zusammenführung von Texterstellung und -validierung in einem einzigen KI-System ermöglichen wird.

Forschung

Künstliche Intelligenz hat gelernt, die Parkinson-Krankheit mit einer Genauigkeit von 94 % zu erkennen.

Ein Forscherteam aus Indien und den USA hat eine KI-gestützte Webplattform zur frühzeitigen und präzisen Diagnose von Parkinson entwickelt . Das System kombiniert MRT-, SPECT- und Liquor-Biomarker sowie klinische Parameter und erkennt die Krankheit mit einer Genauigkeit von 93,7 % – ein Wert, der die Möglichkeiten herkömmlicher Methoden übertrifft. Das auf einem neuronalen Netzwerk und dem multimodalen GPT-4o mini basierende Modell analysiert nicht nur Bilder und biochemische Parameter, sondern erläutert Ärzten auch die diagnostische Logik. Die Entwickler betonen, dass diese Technologie die Früherkennung, die Therapieauswahl und die Patientenüberwachung unterstützen kann.

Amerikanische Forscher haben ein sicheres KI-Format für die medizinische Ausbildung getestet.

Forscher der Dartmouth Medical School (USA) testeten ein KI-basiertes Lernformat, das auf Suchaugmentationstechnologie (RAG) beruht und Antworten ausschließlich aus verifizierten Lernmaterialien auswählt. Dieses System, NeuroBot TA genannt, wurde von über 180 Medizinstudierenden genutzt und zeigte eine hohe Genauigkeit und personalisierte Lernerfahrung. Die KI unterstützte sie beim Verständnis von Themen der Neuroanatomie, Physiologie und klinischen Syndromen und erwies sich insbesondere in der Prüfungsphase als hilfreich. Die Autoren weisen darauf hin, dass die Begrenzung der Quellen zwar die Informationsmenge reduziert, aber deren Zuverlässigkeit erhöht. Dies macht RAG-Modelle zu einer vielversprechenden Grundlage für die „präzise medizinische Ausbildung“, in der sich die KI an die individuellen Bedürfnisse der Studierenden anpasst.