KI News: Kurz und klar.

In einer aktuellen Studie wurde klar herausgestellt, dass große Sprachmodelle (LLMs) zwar beeindruckende Fortschritte in der medizinischen Forschung ermöglichen, jedoch nicht die alleinige Lösung für die Krebsbekämpfung darstellen. Die Analyse zeigt, dass LLMs vor allem bei der Datenanalyse, der Identifikation von Biomarkern und der Simulation von Wirkstoffinteraktionen unterstützen, jedoch die komplexen biologischen Prozesse, die Krebs ausmachen, nicht vollständig abbilden können.

Die Präzisionsonkologie steht vor der Herausforderung, klinische Ereignisse und deren Verlauf vorherzusagen, wenn die zugrunde liegenden Daten spärlich und multimodal sind. Mit TwinWeaver bietet ein Open‑Source-Framework eine Lösung, indem es Langzeitpatientengeschichten in Textform serialisiert und damit einheitliche Ereignisvorhersagen sowie Prognosen mit großen Sprachmodellen ermöglicht.

In der globalen Pharmaindustrie gewinnt die Nutzung von Künstlicher Intelligenz zunehmend an Bedeutung – von der Wirkstoffsuche über die Entwicklung bis hin zu klinischen Studien.

Die manuelle Durchsicht von Patientenakten bleibt ein zeitintensiver und ressourcenhungriger Prozess, der Fachleute dazu zwingt, komplexe Informationen aus unstrukturierten EHR‑Texten zu extrahieren. Ein neues, sicheres und modular aufgebautes System nutzt lokal ausgeführte große Sprachmodelle (LLMs), die auf institutionell genehmigten, HIPAA‑konformen Recheninfrastrukturen laufen.

Ein neues, sicheres und skalierbares Prototyp-System nutzt künstliche Intelligenz, um die Zuordnung von Patienten zu klinischen Studien zu vereinfachen. Das Tool löst die langwierige, manuelle Auswahl von geeigneten Patienten, die bisher viel Zeit und Ressourcen beansprucht hat.

Eine neue Veröffentlichung auf arXiv demonstriert, wie statistische NLP-Methoden die Vorhersage von Erfolgschancen klinischer Studien in der Neurowissenschaft verbessern können. Die Arbeit richtet sich an die Pharmaindustrie, die mit hohen Ausfallraten und enormen Kosten konfrontiert ist, insbesondere im Bereich der Neurowissenschaften, wo die Erfolgsquote unter 10 % liegt.

Adaptive Experimente ermöglichen es, die Stichprobengröße während des Versuchs zu optimieren, indem sie laufende Daten berücksichtigen. Durch den Einsatz von sequentiellen Analyseverfahren kann die Studie frühzeitig beendet werden, wenn bereits genügend Beweise vorliegen, oder sie kann verlängert werden, wenn mehr Daten benötigt werden.

Eine neue Studie aus dem arXiv-Preprint arXiv:2510.06567v1 zeigt, dass künstliche Intelligenz (KI) klinische Studien sicher unterstützen kann, selbst wenn die zugrunde liegenden Modelle stark degradieren. Die Forscher haben zwei KI-Frameworks mit einer rein menschlichen Bewertung verglichen und dabei Kosten, Genauigkeit, Robustheit und Generalisierungsfähigkeit gemessen.

Mindstate Design Labs, ein aufstrebendes Unternehmen aus dem Silicon Valley, hat mit Hilfe künstlicher Intelligenz ein neues psychoaktives Molekül entwickelt. Das Produkt, das von den Gründern als „das wenigste psychedelische Psychedelikum“ bezeichnet wird, soll bewusstseinsverändernde Wirkungen zeigen, ohne die typischen Halluzinationen oder intensiven Trips, die mit klassischen Psychedelika verbunden sind.

Der neue KI‑Hype‑Index bietet einen schnellen Überblick über den aktuellen Stand der KI‑Anwendungen im Gesundheitswesen. Er hilft, die Realität von der übertriebenen Erwartung zu unterscheiden.