Generative Künstliche Intelligenz verändert das Gesundheitswesen grundlegend, birgt jedoch erhebliche ethische und praktische Risiken, die Patientenvertrauen untergraben und Ungleichheiten verstärken könnten. Eine neue systematische Übersichtsarbeit US-amerikanischer Forscher analysiert Anwendungen, Probleme und Lösungsansätze und plädiert für ein ganzheitliches Rahmenwerk, um eine verantwortungsvolle Integration zu gewährleisten. Die Studie untersucht den Stand der generativen KI in Medizin, Forschung und klinischer Praxis. Basierend auf einer PRISMA-konformen Analyse von 54 Publikationen aus den Jahren 2020 bis 2025 werden zentrale Herausforderungen beleuchtet: Algorithmische Verzerrungen durch nicht-repräsentative Trainingsdaten, unklare Haftungsfragen bei Fehlentscheidungen, die Undurchsichtigkeit komplexer Modelle sowie Datenschutzrisiken durch sensible Patienteninformationen. Diese Probleme könnten zu Fehldiagnosen, Diskriminierung vulnerabler Gruppen und Vertrauensverlust führen. Generative KI wird zunehmend in der Ausbildung eingesetzt, um Szenarien zu simulieren, in der Forschung zur Datenanalyse und in der Praxis für personalisierte Therapien. Dennoch fehlen oft transparente Erklärungen für KI-Entscheidungen, was die Akzeptanz behindert.… 

Herzsignale, die kontaktlos über Radar erfasst werden, können Geschlecht und Alter einer Person mit hoher Genauigkeit vorhersagen. Forscher der Carlos-III-Universität Madrid haben in einer neuen Studie gezeigt, dass maschinelles Lernen auf Basis solcher Signale eine Trefferquote von bis zu 78 Prozent beim Geschlecht und 73 Prozent bei der Einteilung in Altersgruppen erreicht. Die Ergebnisse werfen Fragen zum Datenschutz auf, da sensible persönliche Daten unbemerkt aus physiologischen Signalen abgeleitet werden könnten. Die Studie untersucht erstmals, ob demografische Merkmale wie Geschlecht und Alter implizit in Herzsignalen kodiert sind, die mittels Doppler-Radar gewonnen werden. Diese Technologie ermöglicht eine berührungslose Erfassung der Herzaktivität durch Analyse winziger Brustwandbewegungen, was Vorteile in Hygiene und Komfort bietet, aber auch Artefakte durch Bewegung oder Umwelteinflüsse birgt. Die Forscher wandelten die Rohsignale in Scalogramme um – eine Zeit-Frequenz-Darstellung – und trainierten ein Convolutional Neural Network (CNN) zur Klassifikation. Aufgrund… 

Die Labormedizin steht vor enormen Herausforderungen, wenn es um die sichere Handhabung sensibler Patientendaten geht. In modernen Kliniken und Forschungseinrichtungen werden täglich Tausende von Laborergebnissen erzeugt – von Blutanalysen über genetische Sequenzierungen bis hin zu Pathologieberichten. Diese Daten sind nicht nur essenziell für Diagnosen und Therapien, sondern auch hochgradig wertvoll für Cyberkriminelle, da sie persönliche Gesundheitsinformationen enthalten, die auf dem Schwarzmarkt gehandelt werden können. Die Digitalisierung hat hier zu einer Explosion an elektronischen Gesundheitsakten geführt, doch zentralisierte Systeme sind anfällig für Ausfälle, Manipulationen und Angriffe. Blockchain-Technologie, die als dezentrales, unveränderliches Ledger-System konzipiert ist, verspricht Abhilfe: Sie ermöglicht die sichere Speicherung und den Austausch von Laborergebnissen über Netzwerke hinweg, ohne dass ein zentraler Anbieter die Kontrolle hat. Dennoch birgt diese Technologie in der Labormedizin erhebliche Vulnerabilitäten, die in aktueller Forschung zunehmend beleuchtet werden. Studien aus den Jahren 2023 bis 2025 zeigen,… 

Forscher der Hebräischen Universität Jerusalem haben einen neuartigen Gassensor entwickelt, der erstmals in der Lage ist, spiegelbildliche Varianten (chirale Formen) ein- und desselben Duftmoleküls zuverlässig auseinanderzuhalten – selbst bei extrem niedrigen Konzentrationen in der Luft. Das System basiert auf winzigen Kohlenstoff-Nanoröhrchen, die mit maßgeschneiderten zuckerbasierten Rezeptoren beschichtet werden. Diese Zuckerstrukturen bilden eine hochpräzise chemische „Erkennungsumgebung“, die selbst sehr schwach bindende flüchtige Verbindungen wie Terpene unterscheiden kann. Im Versuch erkannten die Sensoren klar die rechts- bzw. linksdrehenden Formen der Duftstoffe Limonen und Carvon, reagierten jedoch nicht auf die fast identischen chiralen Varianten des Terpens ?-Pinen. Besonders beeindruckend ist die Nachweisgrenze: Die (–)-Form von Limonen wurde bereits bei 1,5 parts per million (ppm) sicher detektiert – eine etwa zehnfach höhere Empfindlichkeit als bei vergleichbaren bisherigen Ansätzen. Die Funktionsweise wurde durch elektrische Messungen und aufwändige Computersimulationen (in Kooperation mit der TU Dresden und…