Zum Nachlesen

Quellen zum Vortrag "Künstliche Intelligenz in der Medizin", CRIION-Symposium, 21. September 2026. Nach Themen sortiert, innerhalb der Themen chronologisch.

Jun.-Prof. Dr. Maria Kalweit, Institut für Informatik, Universität Freiburg, und CRIION. Stand 21. September 2026.

Hinweis: Diese Liste wurde mit KI-Unterstützung zusammengestellt und anschliessend geprüft. Für Richtigkeit, Vollständigkeit und Aktualität der Angaben wird keine Gewähr übernommen. Verlinkte und zitierte Inhalte stammen von Dritten und liegen in deren Verantwortung.

Ausgangslage

Die Zahlen und Regeln aus dem ersten Teil des Vortrags.

  1. Age-predicted maximal heart rate revisited Tanaka, Monahan, Seals, Journal of the American College of Cardiology 37:153–156, 2001 Die Regel auf der Folie f(x) = m · x + b: HF max ≈ 208 − 0,7 · Alter, Metaanalyse von 351 Studien mit 18 712 Personen.
  2. Global burden of bacterial antimicrobial resistance 1990–2021: a systematic analysis with forecasts to 2050 GBD 2021 Antimicrobial Resistance Collaborators, The Lancet, September 2024 Über eine Million Todesfälle pro Jahr durch resistente Bakterien, Prognose bis 2050.
  3. Noncommunicable diseases, Fact Sheet Weltgesundheitsorganisation WHO, Stand 25. September 2025 Mindestens 43 Millionen Todesfälle 2021, drei Viertel aller Todesfälle ausserhalb der Pandemie.

Diagnostik in der Klinik

Die Arbeiten hinter den zehn Beispielen und den Einzelfolien.

  1. Early Seizure Detection with an Energy-Efficient Convolutional Neural Network on an Implantable Microcontroller Hügle, Heller, Watter, Blum, Manzouri, Dümpelmann, Schulze-Bonhage, Woias, Boedecker, IJCNN 2018, Best Paper Award Anfallserkennung auf dem Implantat, für Menschen, deren Anfälle sich medikamentös nicht kontrollieren lassen.
  2. Near real-time intraoperative brain tumor diagnosis using stimulated Raman histology and deep neural networks Hollon et al., Nature Medicine, 6. Januar 2020 Diagnose im OP in unter 150 Sekunden. Grundlage des Moduls NIO Glioma Reveal, CE-Kennzeichnung 2022. Medianwerte 3,7 gegen 31 Minuten aus der klinischen Validierung, Modern Pathology 2023.
  3. Artificial intelligence for diagnosis and Gleason grading of prostate cancer: the PANDA challenge Bulten et al., Nature Medicine, 13. Januar 2022 Übereinstimmung mit dem Referenzstandard von 0,93 beim Gleason-Grad.
  4. Sybil: A Validated Deep Learning Model to Predict Future Lung Cancer Risk From a Single Low-Dose Chest Computed Tomography Mikhael et al., Journal of Clinical Oncology, 2023 Risikovorhersage bis sechs Jahre aus einer einzigen Niedrigdosis-CT.
  5. Large-scale pancreatic cancer detection via non-contrast CT and deep learning Cao et al., Nature Medicine, 20. November 2023 20 530 Fälle, Spezifität 99,9 Prozent im CT ohne Kontrastmittel.
  6. AI against kidney cancer, Projekt EXPLAIN-ME Digital Research Centre Denmark, 2. Juli 2024 Zealand University Hospital, Universität Kopenhagen und Roskilde University, Leitung Nessn Azawi. Forschungsprojekt, kein zugelassenes Produkt.
  7. Use of artificial intelligence improves colonoscopy performance in adenoma detection: a systematic review and meta-analysis Makar et al., Gastrointestinal Endoscopy, online August 2024, Heft Januar 2025 28 randomisierte Studien, 23 861 Teilnehmende, rund 20 Prozent mehr entdeckte Adenome.
  8. Google Partners with Indian Healthcare Orgz to Combat Diabetic Retinopathy with AI Jayati Dubey, digitalhealthnews.com, Stand 29. November 2024 Netzhautscreening in Indien. Die Netzhautaufnahme im Vortrag stammt aus Computers in Biology and Medicine 2021, sciencedirect.com.
  9. Interval cancer, sensitivity, and specificity comparing AI-supported mammography screening with standard double reading (MASAI) The Lancet, 29. Januar 2026 Rund 12 Prozent weniger Intervallkarzinome, etwa 44 Prozent weniger Befundungsaufwand.
  10. An expert-level generalist AI for abdominal CT diagnosis Science, 17. September 2026 Generalistisches Modell für die Bauch-CT, 146 Erkrankungen und Befunde, Vergleich gegen Radiologinnen und Radiologen.

Therapie und Wirkstoffe

Moleküle, die am Rechner entworfen und im Labor geprüft werden.

  1. De novo designed proteins neutralize lethal snake venom toxins Vázquez Torres et al., Nature, 15. Januar 2025, Labor von David Baker Entwurf mit RFdiffusion, Wirksamkeit im Tiermodell geprüft. Nachricht dazu in Nature: AI-designed proteins tackle century-old problem — making snake antivenoms.
  2. Tech boss uses AI and ChatGPT to create cancer vaccine for his dying dog Natasha Bita, The Australian, 13. März 2026hinter der Bezahlschranke Rosie, acht Jahre, Mastzelltumore. Sequenzierung von Blut und Tumor am Ramaciotti Centre for Genomics der UNSW (Martin Smith), Mutationsanalyse und Proteinmodellierung mit AlphaFold durch den Halter Paul Conyngham, mRNA-Impfstoff aus dem UNSW RNA Institute (Pall Thordarson), Behandlung unter dem Ethikvotum von Rachel Allavena, University of Queensland, Gatton. Erste Injektion Dezember 2025, der grösste Tumor etwa halbiert. Einzelfall ohne Kontrollgruppe, keine Heilung. Frei zugänglich dazu: The Scientist.
  3. A Unified 3D Generative Model for Synthesizable Structure-Based Drug Design bioRxiv, 15. September 2026, Code und Daten auf Zenodo Quelle des Videos auf der Folie "Vom Bauplan zum Wirkstoff": ein entworfenes Molekül in der Bindetasche von SARS-CoV-2 Nsp3 Mac1.
  4. Entropy-Regularized Diffusion-Policies in Offline Reinforcement Learning for Antibody Sequence Design Vogt, Naouar, Çelik, Kalweit, Miething, Boedecker und Kalweit, Transactions on Machine Learning Research, September 2026 Zielmoleküle im Test: das Spike-Protein von SARS-CoV und BCMA. Bewertet am Rechner mit Absolut! und Rosetta, nicht im Labor.
  5. AlphaFold Protein Structure Database Google DeepMind und EMBL-EBI, alphafold.ebi.ac.uk

Zellbilder, Modelle, virtuelle Zelle

Was die Modelle im Vortrag sind und woher sie kommen.

  1. DinoBloom: A Foundation Model for Generalizable Cell Embeddings in Hematology arXiv:2404.05022, April 2024, MICCAI 2024 Das Bildmodell hinter dem Code aus 4608 Zahlen auf den Zellfolien.
  2. Highly accurate population signatures of malignancies extracted from images of living and fixed blood cells Kalweit, Kalweit et al., Manuskript in Vorbereitung · erste Fassung: medRxiv 2026 Populationssignaturen statt Einzelzellurteil, Grundlage von CellSign.
  3. Scalable Perturbation-Based Explanations via Tradeoff-Conditioned Smooth Masking Naouar, Rahnfeld, Vogt, Boedecker, Kalweit und Kalweit, IJCNN 2026 Die Methode hinter der Folie "Die Begründung sichtbar machen".
  4. Schwerpunktheft "AI in biology" Cell, Band 189, Heft 12, 17. September 2026, Cell Press Sammelband zur virtuellen Zelle, Kontext zum Videoausschnitt mit Demis Hassabis.

Smartes Labor bei CRIION

Der Regelkreis aus Mikroskop, Dosierung und lernendem Agenten.

  1. Collaborative Research Institute Intelligent Oncology, CRIION intelligent-oncology.org Plattform, Simulator und Agent der Hefe-Populationskontrolle, CellSteer.
  2. Professur KI für die Onkologie-Forschung, Universität Freiburg uni-freiburg.de/tf-cs-ai4o

Zulassung und Regulierung

Was zugelassen ist und nach welchen Regeln.

  1. Verordnung (EU) 2024/1689, KI-Verordnung EUR-Lex, Amtsblatt 12. Juli 2024 Europa kennt kein zentrales KI-Register. Medizinprodukte tragen die CE-Kennzeichnung nach MDR, dazu kommen die Pflichten für Hochrisiko-KI.
  2. Artificial Intelligence-Enabled Medical Devices U.S. Food and Drug Administration, Liste, Stand 4. September 2026 Die FDA nennt die Liste unvollständig und veröffentlicht keine Gesamtsumme. Eine US-Zulassung ist keine deutsche Zulassung.
  3. Innolitics, Auswertung der FDA-Freigaben innolitics.com, laufend Quelle der Jahres- und Fachgebietszahlen im Vortrag.

Wendepunkte 2022 bis 2026

Die Meldungen, die im Vortrag den Zeitstrahl markieren.

  1. Liebe KI, mal mir einen Astronauten auf einem Pferd Henrik Oerding, Zeit Online, 10. Juli 2022
  2. Künstliche Intelligenz, schreibe einen Text zu künstlicher Intelligenz Jakob von Lindern, Zeit Online, 2. Dezember 2022 Zwei Tage nach dem Start von ChatGPT.
  3. Machines of Loving Grace Dario Amodei, Oktober 2024 Das Gedankenexperiment "50 bis 100 Jahre biologischer Fortschritt in 5 bis 10 Jahren".
  4. Wenn eine KI aus ihrer Sandbox ausbricht Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik, 24. Juli 2026
  5. AI Has Solved One of Math's Million Dollar Millennium Prize Problems Quanta Magazine, 8. September 2026 Nachricht dazu in Nature: OpenAI claims huge maths breakthrough on a famed Millennium Problem. Der Beweisschritt wurde in Lean maschinell geprüft.
  6. Handelsblatt zum Essay "We Must Pace the Frontier" Handelsblatt, 12. September 2026
  7. We Must Pace the Frontier Dario Amodei, September 2026 Warnung vor rekursiver Selbstverbesserung ohne eingebaute Prüfinstanzen.
  8. AI in Science: Early Insights Google, Google DeepMind und MIT FutureTech, 16. September 2026 Umfrage unter 637 Forschenden: Engpass verschiebt sich zum Experiment im Labor. Dazu Scientific American, September 2026.
  9. Anthropic is operating a lab that conducts biology experiments Marina Temkin, TechCrunch, 18. September 2026 Nasslabor in der Bay Area, Grundlagenbiologie statt Wirkstoffsuche. Anthropic hatte im April 2026 das Biotech-Start-up Coefficient Bio übernommen.
  10. ICLR 2027: über 60 000 Einreichungen Abstract-Termin 18. September 2026, Berichterstattung The Decoder und ICLR-Blog Mehr Einreichungen als in allen Jahren seit 2013 zusammen; ICLR 2026 hatte 19 525.
  11. Zitat von Andrej Karpathy zitiert im Post von @deedydas auf X, 18. September 2026 Wiedergegeben wie dort zitiert.
  12. Anthropic considers releasing new AI model ahead of IPO Reuters, Exklusivbericht von Echo Wang, Krystal Hu und Milana Vinn, 18. September 2026
  13. Googles Gemini hackt drei Unternehmen im Sicherheitstest Al Jazeera, 19. September 2026, nach einem Bericht des Wall Street Journal Test der Sicherheitsfirma Irregular.
  14. Advisory Group on Mathematics and AI OpenAI, 21. September 2026 Ein am 28. August begonnenes Modelltraining soll über 100 lange offene Probleme aus verschiedenen Gebieten der Mathematik gelöst haben. Die unabhängige Gruppe am Institute for Advanced Study soll solche Ergebnisse prüfen und einordnen.

Nobelpreise 2024

Das Jahr, in dem maschinelles Lernen zweimal ausgezeichnet wurde.

  1. Physik 2024, John Hopfield und Geoffrey Hinton nobelprize.org, 8. Oktober 2024
  2. Chemie 2024, David Baker, Demis Hassabis und John Jumper nobelprize.org, 9. Oktober 2024