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Mit patientenfreundlicher Zusammenfassung
- KOHORTENSTUDIEKohortenstudie
Augenfotos könnten das Risiko für Alzheimer Jahre bevor Symptome auftreten offenbaren
Forscher analysierten Netzhautbilder von 44.501 Personen und fanden heraus, dass KI mehrere Risikofaktoren für Alzheimer vorhersagen könnte, was möglicherweise eine Verwundbarkeit bis zu 8,5 Jahre bevor die Symptome der Demenz auftreten, aufdecken könnte.
J1 QuelleJournal of Alzheimer's disease : JADDiagnostik & Biomarkerveröffentlicht 16. Juni 2026 - RECHNERGESTÜTZTE METHODOLOGIEAndere Studienform
Forscher entwickeln KI-Tool zur Vorhersage des Fortschreitens von Alzheimer anhand von Gehirnscans
Wissenschaftler haben ein Modell der künstlichen Intelligenz erstellt, das zukünftige Gehirnscans aus einem einzigen Basis-MRT generieren kann und Übergänge von normaler Kognition zu leichter kognitiver Beeinträchtigung und Alzheimer-Krankheit vorhersagt.
N1 QuelleNPJ digital medicineNicht-pharmakologische Therapienveröffentlicht 9. Juni 2026Volltext frei - EXPERTENÜBERPRÜFUNGExpertenmeinung
Überblick über Datenbanken und KI-Tools, die die Forschung zu Alterung und Alzheimer beschleunigen
Forscher haben Datenbanken und KI-Tools überprüft, die Wissenschaftlern helfen, massive Datensätze zur Alterung zu analysieren, was potenziell die Entdeckung von Biomarkern und die Entwicklung von Medikamenten für Alzheimer und andere Erkrankungen beschleunigen könnte, die zunehmend 20 % der Menschen betreffen werden, die bis 2050 über 60 Jahre alt sein werden.
O1 QuelleOmics : a journal of integrative biologyDiagnostik & Biomarkerveröffentlicht 8. Juni 2026 - RECHNERISCHES VERFAHREN — FRÜHSTADIUMAndere Studienform
Neue KI-Methode zielt darauf ab, das Stadium der Alzheimer-Krankheit anhand von Gehirnscans zu erkennen
Forscher haben ein quantenverstärktes künstliches Intelligenznetzwerk entwickelt, um Gehirn-MRT-Scans automatisch in verschiedene Stadien der Alzheimer-Krankheit zu sortieren, wobei fünf integrierte Rechenmodule verwendet werden, um Rauschen zu filtern und strukturelle Muster zu identifizieren, die bei der traditionellen manuellen Interpretation oft übersehen werden.
T1 QuelleThe International journal of neuroscienceDiagnostik & Biomarkerveröffentlicht 4. Juni 2026 - ALGORITHMUS-VALIDIERUNGSSTUDIEAndere Studienform
KI-System verbessert die Alzheimer-Diagnose anhand kostengünstiger CT-Gehirnscans
Forscher haben ein künstliches Intelligenzsystem entwickelt, das Alzheimer-Krankheit anhand von routinemäßigen CT-Scans mit 92 % Genauigkeit bei 772 Teilnehmern diagnostizierte, was eine frühere Erkennung in Gemeinschaften ohne fortschrittliche Bildgebungsausrüstung potenziell zugänglicher machen könnte.
P1 QuellePsychiatry research. NeuroimagingDiagnostik & Biomarkerveröffentlicht 30. April 2026 - ALGORITHM STUDY — FRÜHE VALIDIERUNGAndere Studienform
KI-Algorithmus erreicht 98% Genauigkeit bei der Klassifizierung von Alzheimer anhand von Gehirnscans
Forscher haben ein Deep-Learning-System entwickelt, das Gehirn-MRT-Scans analysiert, um Alzheimer zu erkennen, und berichten von einer Genauigkeit von 98% bei der Unterscheidung zwischen gesunden und betroffenen Personen.
T1 QuelleThe International journal of neuroscienceDiagnostik & Biomarkerveröffentlicht 1. April 2026