Laut Stéphane Bancel, CEO des amerikanischen Biotech-Unternehmens Moderna, werden Wissenschaftler innerhalb von drei bis fünf Jahren in der Lage sein, mithilfe künstlicher Intelligenz die Natur der meisten Krankheiten zu verstehen und den Schlüssel zu ihrer Behandlung zu finden.
Der CEO von Moderna ist überzeugt, dass KI innerhalb von fünf Jahren das Verständnis vieler Krankheiten ermöglichen wird. Stéphane Bancel meint: Wenn wir eine Krankheit verstehen, können wir auch einen Weg finden, sie zu heilen.
„Wenn man eine Krankheit versteht, kann man einen Weg finden, sie zu heilen. In drei bis fünf Jahren werden Wissenschaftler die meisten Krankheiten verstehen, die wir heute noch nicht verstehen. Das wird ein Novum in der Menschheitsgeschichte sein“, sagte er bei einer Veranstaltung des amerikanischen Portals Semafor.
Bancel ist überzeugt, dass die Forschung der Wissenschaftler dazu beitragen wird, bisher schwer behandelbare Krankheiten wirksamer zu bekämpfen. „Der Grund, warum Menschen immer noch an Krebs sterben und an Alzheimer erkranken, liegt darin, dass wir die Biologie dieser Krankheiten nicht verstehen“, bemerkte er.
Künstliche Intelligenz wird Pharmaunternehmen bei der Entwicklung neuer Medikamente unterstützen und Spezialisten eine bessere Diagnose von Erkrankungen wie Herzkrankheiten ermöglichen, glaubt Bancel. Laut dem CEO des Unternehmens setzen Wissenschaftler von Moderna bereits KI-Tools in der wissenschaftlichen Forschung ein und erzielen damit bisher unerreichbare Ergebnisse.
Moderna entwickelt Pharmakologie auf Basis von Messenger-RNA. Das Unternehmen arbeitet aktiv an der Entwicklung eines Impfstoffs gegen COVID-19.
Ein einmaliges elektronisches „Tattoo“, das die geistige Arbeitsbelastung misst, könnte laut Forschern zur Verbesserung der Sicherheit in stressigen Berufen eingesetzt werden.
Wissenschaftler haben ein elektronisches temporäres Gesichtstattoo erfunden, das die geistige Arbeitsbelastung des Trägers messen soll. Sie hoffen, dass es dabei helfen könnte, festzustellen, wann Menschen in anspruchsvollen Berufen wie der Flugsicherung eine Pause brauchen.
Im vergangenen Jahr haben mehrere spektakuläre Katastrophen die Risiken verdeutlicht, die mit überlastetem Personal verbunden sind, das über seine Fähigkeiten hinaus arbeitet. Eine bemerkenswerte Tragödie ereignete sich im Januar 2025, als bei einer Kollision zwischen einem Hubschrauber und einem Passagierflugzeug in der Luft 55 Menschen starben. Dies geschah, während im Kontrollturm des Reagan National Airport eine „ungewöhnliche Situation“ herrschte und ein einzelner Fluglotse eine Aufgabe wahrnahm, die normalerweise mehreren Lotsen zugewiesen ist.
Diese Vorfälle verdeutlichten eine Reihe dringender Probleme, darunter den Bedarf an besseren Systemen zur Erfassung der mentalen Belastung an Arbeitsplätzen mit hohem Stresslevel und hoher Konzentrationsanforderung. Die Forscher beschrieben ihr neues System in einem am 29. Mai 2025 in der Fachzeitschrift Device veröffentlichten Artikel.
Das elektronische Tattoo zeichnet Gehirnströme durch die Stirn des Trägers auf und nutzt diese Daten, um dessen geistige Anstrengung zu messen. Die Entwickler behaupten, ihr System biete einen schnelleren und objektiveren Ansatz als bestehende Methoden.
Derzeit ist die Selbstauskunft die allgemein akzeptierte Methode zur Beurteilung der mentalen Belastung. Mit anderen Worten: Menschen erfassen ihre Müdigkeit und melden sie, wenn sie sich erschöpft fühlen, sagt Studien-Co-Autor Nanshu Lu, Professor für Ingenieurwissenschaften an der University of Texas (UT) in Austin. Leider sind Menschen jedoch nicht sehr gut darin, ihre eigene mentale Leistungsfähigkeit einzuschätzen und zu bewerten.
Aus diesem Grund versuchten Forscher, objektive physiologische Marker für geistige Erschöpfung zu identifizieren, indem sie die Gehirnaktivität aufzeichneten. Die am wenigsten invasive Methode zur Überwachung der Gehirnaktivität ist die Elektroenzephalographie (EEG). Dabei werden sorgfältig platzierte Elektroden verwendet, um elektrische Signale zu messen, die über die Kopfhaut pulsieren.
Wissenschaftler behaupten, das neue „elektronische Tattoo“ soll die mentale Belastung von Menschen in stressigen Berufen messen. Andere bezweifeln jedoch, ob Arbeitnehmer und Arbeitgeber für diese Technologie empfänglich sein werden. Device/Huh et al.
Herkömmliche EEG-Geräte sehen aus wie Duschhauben. Um jedoch eine stabile Verbindung zu gewährleisten, wird üblicherweise eine leitfähige Substanz, beispielsweise ein spezielles Gel, auf die Kopfhaut aufgetragen. Zahlreiche Kabel verlaufen von den Elektroden der Haube zum Gerät, das die elektrischen Daten sammelt. So sieht es aus, als würden die Teilnehmer elektrische Spaghetti tragen.
Lus neues System, das er zusammen mit seinem Co-Autor und Kollegen Louis Sentis, Professor an der University of Texas School of Engineering, entwickelte, verwendet ein Einweg-Polymer-Klebepflaster – ein „Tattoo“ –, das individuell an das Gesicht des Trägers angepasst wird. Kombiniert wird es mit einer leichten Batterie und einem Elektrodensystem, das die Gehirnströme an der Stirn des Trägers aufzeichnet.
Gehirnwellen haben unterschiedliche Frequenzen, von langsamer (Delta und Theta) bis schneller (Alpha, Beta und Gamma). Frühere Studien haben den Grad der geistigen Belastung mit unterschiedlichen Mustern dieser Gehirnwellen in Verbindung gebracht.
Lu und Sentis führten eine kleine Pilotstudie durch, um ihr Gerät zu testen. Sechs Teilnehmer setzten eine Kappe auf und absolvierten einen Gedächtnistest, dessen Schwierigkeitsgrad mit jeder Runde zunahm. Mit zunehmendem Schwierigkeitsgrad nahm die Delta- und Theta-Wellenstärke der Teilnehmer zu, während die Alpha-, Beta- und Gamma-Wellenstärke abnahm, was auf eine erhöhte mentale Belastung hindeutet.
Diese Daten wurden dann in ein maschinelles Lernmodell eingespeist, das die mentale Arbeitsbelastung jedes Teilnehmers bei der Erledigung von Aufgaben unterschiedlichen Schwierigkeitsgrades schätzte. Die vom Modell ermittelten Schätzungen korrelierten eng mit der selbstberichteten Arbeitsbelastung der Teilnehmer, die mit dem NASA Task Load Index, einem Fragebogen-basierten Tool, gemessen wurde.
Die Korrelation zwischen dem elektronischen Tattoo und dem NASA-Index war vergleichbar mit der Verwendung eines Sensors, der über die gesamte Kopfhaut gelegt wurde. Der Schweiß des Trägers unterstützte das System sogar, indem er den elektrischen Widerstand verringerte und die Aufzeichnungsgenauigkeit mit der Zeit erhöhte. „Je länger man es trägt, desto besser“, sagte Geert Kouwenberghs, Professor für Bioingenieurwesen an der University of California in San Diego, der nicht an der Studie beteiligt war.
Der neue Ansatz hat jedoch auch Nachteile. Derzeit kann das System nur Signale von haarlosen Hautpartien wie der Stirn erfassen, während herkömmliche EEG-Kappen Signale von mehreren Elektroden aufzeichnen, die über die gesamte Kopfhaut verteilt sind. Das Team hofft, dieses Problem durch einen Ansatz zu lösen, bei dem tintenbasierte Muster direkt auf die Kopfhaut gedruckt werden.
Das aktuelle System zeichnet Daten in Echtzeit auf, ähnlich wie ein herkömmliches EEG, die Analyse dieser elektrischen Daten erfolgt jedoch separat am Computer. Lu merkte an, dass Arbeitnehmer in stressigen Umgebungen von einer Echtzeit-Beurteilung und Rückmeldung profitieren würden. Das nächste Ziel des Teams ist die Einbettung eines neuronalen Netzwerks – einer anderen Art von künstlichem Intelligenzmodell – in den Bluetooth-Chip des Tattoos. Dies ermöglicht sowohl die Aufzeichnung als auch die Analyse der Daten direkt im Tattoo selbst.
„Ob Piloten, Fahrer oder Robotersystemspezialisten – die mentale Belastung von Menschen, die kritische Aufgaben erfüllen, wird voraussichtlich zunehmen“, sagte Sentis. „Ich gehe davon aus, dass diese Sensoren schon bald in Echtzeit eingesetzt werden“, fügte er hinzu.
Kauenbergs stimmte zu, dass die Technologie für den kommerziellen Einsatz bereit sein könnte, bezweifelte jedoch, dass Arbeitgeber und Arbeitnehmer bereit wären, im Namen der Sicherheit eine derart aufdringliche Technologie zu akzeptieren.
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Forscher haben einen Algorithmus für maschinelles Lernen entwickelt, der Herzgeräusche bei Hunden genau erkennt – ein wichtiges Anzeichen für Herzerkrankungen, das besonders häufig bei kleinen Rassen wie King Charles Spaniels auftritt.
Forscher der Universität Cambridge adaptierten einen Algorithmus, der ursprünglich für die Humandiagnostik entwickelt wurde. Sie fanden heraus, dass dieser Herzgeräusche bei Hunden anhand von Audioaufnahmen digitaler Stethoskope automatisch erkennen und auswerten konnte. Im Test erkannte der Algorithmus Herzgeräusche mit einer Sensitivität von 90 % und erreichte damit eine Genauigkeit, die mit der von erfahrenen Kardiologen vergleichbar ist.
Herzgeräusche sind das Hauptsymptom einer Mitralklappenerkrankung, der häufigsten Herzerkrankung bei erwachsenen Hunden. Etwa jeder 30. Hund, der von einem Tierarzt untersucht wird, weist ein Herzgeräusch auf, wobei die Rate bei kleinen Rassen und älteren Hunden höher ist.
Da Mitralklappenerkrankungen und andere Herzerkrankungen bei Hunden sehr häufig sind, ist eine frühzeitige Erkennung entscheidend, da eine sofortige Behandlung das Leben der Hunde verlängern kann. Die vom Cambridge-Team entwickelte Technologie könnte ein zugängliches und effektives Screening-Tool für Tierärzte in der Primärversorgung werden und die Lebensqualität von Hunden verbessern. Die Studienergebnisse wurden im Journal of Veterinary Internal Medicine veröffentlicht.
Die Forscher begannen mit einer Datenbank mit Herzgeräuschen von rund 1.000 menschlichen Patienten und entwickelten einen Algorithmus für maschinelles Lernen, um zu simulieren, ob ein Kardiologe ein Herzgeräusch entdeckt hat. Anschließend passten sie den Algorithmus an, sodass er zur Analyse von Herzgeräuschen bei Hunden verwendet werden konnte. Die Forscher sammelten Daten von fast 800 Hunden, die in vier spezialisierten Veterinärzentren in Großbritannien routinemäßigen Herzuntersuchungen unterzogen wurden. Alle Hunde wurden von einem Kardiologen einer vollständigen körperlichen Untersuchung und einem Herzscan (Echokardiogramm) unterzogen, um das Vorhandensein von Herzgeräuschen festzustellen und Herzerkrankungen zu entdecken. Die Herztöne wurden mit einem elektronischen Stethoskop aufgezeichnet. So erhielten die Forscher den größten jemals erstellten Datensatz von Herzgeräuschen bei Hunden.
Die Forscher verfeinerten den Algorithmus, sodass er Herzgeräusche anhand von Audioaufnahmen erkennen und klassifizieren und zwischen Geräuschen unterscheiden konnte, die mit einer leichten Erkrankung in Zusammenhang stehen, und solchen, die auf eine fortschreitende Herzerkrankung hinweisen, die weiterer Behandlung bedarf.
Eine Analyse der Leistung des Algorithmus zeigte, dass er in mehr als der Hälfte der Fälle mit der Einschätzung des Kardiologen übereinstimmte und in 90 % der Fälle innerhalb eines Punktes von dieser abwich. Die Forscher bezeichnen dies als vielversprechendes Ergebnis, da die Beurteilung von Herzgeräuschen durch verschiedene Tierärzte oft sehr unterschiedlich ausfällt.
Die Schwere eines Herzgeräuschs ist ein nützliches Kriterium für die Festlegung weiterer Schritte und Behandlungsmethoden. Wissenschaftler haben diesen Prozess automatisiert. Der daraus resultierende Algorithmus könnte ein wertvolles Werkzeug für Tierärzte und Pflegekräfte werden. Er wird helfen zu bestimmen, wann und in welcher Dosierung Medikamente verabreicht werden müssen. Dies ist entscheidend, um Hunden möglichst lange die bestmögliche Lebensqualität zu gewährleisten.
Siehe auch... Vollständige Liste der HTML/Javascript-Ereignishandler mit Beispielen Liste der erforderlichen Dokumente für eine Website in der Russischen Föderation |
