Die WHO, Weltgesundheitsorganisation etabliert einen Daten-Hub in Berlin, das Zentrum für Pandemie-Monitoring.
Noch in diesem Jahr soll ein „Global Hub for Pandemic and Epidemic Intelligence“, also ein Büro, dass eine Globale Drehscheibe für Pandemie- und Epidemieaufklärung sein wird, eröffnen, wie die Bundesregierung am 5.5.2021 mitteilte. An diesem weltweit einzigartigen Forschungsstandort könnten die Charité, das Robert Koch-Institut und das Hasso-Plattner-Institut beteiligt sein.
Hauptaufgabe des Hubs ist zukünftige Pandemieausbrüche frühzeitiger zu erkennen und zu verhindern. Vor dem Hintergrund, dass es wahrscheinlich ist, dass weitere infektiöse Viren entstehen, die pandemierelevant sein können entsteht ein internationales Datenökosystem, dessen Analyse eine große Aufgabe darstellt um die richtigen Maßnahmen ableiten zu können. Es sollen Modelle entstehen, mit denen Risiken besser eingeschätzt werden können. Für Deutschland eine große Chance Know-How für künstliche Intelligenz zu erwerben.
Die technischen Möglichkeiten wird der WHO Hub in Berlin nutzen und die Erkenntnisse mit allen Staaten teilen. Der Hub ist Teil des WHO-Programms für Gesundheitsnotfälle, das Mitte 2016 etabliert wurde, nachdem Staaten und internationale Organisationen zuvor nur mit großen Zeitverzögerungen auf den Ebola-Ausbruch in Westafrika reagieren konnten.
Fazit: Präventionsmonitoring viraler Infektionen für die Welt mittels KI. Know How Standort Berlin
Deep Learning zur Vorhersage der Ursachen von Leberzirrhose aus klinischen MRT-Untersuchungen
Die Autoren Faron A1, et al. Von der 1Universitätsklinik Bonn, Klinik für Diagnostische und Interventionelle Radiologie, Bonn publizierten im Rahmen des diesjährigen Röntgenkongresses, die Identifizierung der zugrundeliegenden Ursache für eine zielgerichtete Therapie der Leberzirrhose.
Fazit: Deep Learning-Anwendungen erlaubt bei MRT Untersuchungen erlauben eine zuverlässige Unterscheidung von alkoholbedingter und nicht-alkoholbedingter Leberzirrhose basierend auf klinischen Leber-MRT-Routinebildgebung.
Automatische Einschätzung zur diagnostischen Einschätzung von charakteristischem Gewebeschund im Gehirn mit einer Methode namens „veganbagel“ zur Erkennung von Morbus Alzheimer
Die Autoren: Heeger A1, et al. der Universitätsklinikum Düsseldorf, Institut für Diagnostische und Interventionelle Radiologie verglichen ein automatisiertes Verfahren zur alters- und geschlechtsspezifischen Darstellung von spezifischem Gewebeschwund im Gehirn („veganbagel“) gegenüber der Erkennung von Morbus Alzheimer mit einer anderen Methode, dem Medial Temporal lobe Atrophy Score (MTA).
Fazit: Die veganbagel Methode weist eine signifikant höhere Sensitivität in der Erkennung von charakteristischem Gewebeschwund des Gehirns bei Morbus Alzheimer im Vergleich zum MTA-Score auf und könnte sich als diagnostisches Screening-Instrument eignen.
Ein Beitrag von Dr. med. Barbara Amler