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Personalisierte Medizin – nur möglich mit Big Data und KI

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Von künstlicher Biologie zu künstlicher Intelligenz - und dann?
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Zusammenfassung

An personalisierter Medizin wird kein Weg vorbeiführen. Die Zunahme von Krankheiten, die unserem Lebensstil geschuldet sind, die steigende, unübersehbare Flut neuer medizinischer Erkenntnisse auf der einen und personenbezogener Daten auf der anderen Seite sowie die Notwendigkeit der Organisation und Integration dieser Daten sprengen das heutige Gesundheitssystem. Der Anspruch des modernen Menschen geht weg von der Einheitsmedizin hin zu individualisierter Prädiktion, Prävention und Therapie. Vom Einzelnen wird dabei hohes Selbstmanagement gefordert. Gleichzeitig werden ärztliche Kontakte abnehmen. Anamnese und Diagnose verlagern sich auf intelligente Apps für die Patienten und auf Systeme für professionelle Umgebungen. Die Herausforderungen an eine landesweite Datenintegration sind sehr hoch. Die heutige und zukünftige Therapie von Typ-1-Diabetes ist ein Beispiel dafür, wie personalisierte Medizin bei Krankheitsbildern zukünftig aussehen wird. Ein Gesamtbild unserer Gesundheit entsteht erst aus der gemeinsamen Perspektive der Medizin und der Evolution.

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Literatur

Tipps zum Weiterlesen und Weiterklicken

  • Image Completion AI – Predict Pixels Just Like Text Predictions [Image-GPT] (YouTube). GPT-3-System von Open AI kann fehlende Bildhälften kreativ vorhersagen. Durschnitt. www.youtube.com/watch?v=YV4UEqcMWH4

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  • Scobel G (2020) Krankheiten als Erbe der Evolution. Warum wird der Mensch krank? Der Homo sapiens ist aus Sicht der evolutionären Medizin eine Mängelkonstruktion, seit je her anfällig für Leiden aller Art. Krankheit ist Erbe unserer Evolution. https://www.3sat.de/wissen/scobel/scobel---krankheiten-als-erbe-der-evolution-100.html. Zugegriffen: 22. Okt. 2025

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    Google Scholar 

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Lange, A. (2021). Personalisierte Medizin – nur möglich mit Big Data und KI. In: Von künstlicher Biologie zu künstlicher Intelligenz - und dann?. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-63055-6_8

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