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.