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Nvidia Inception Insilico Arzneimittelforschung KI Künstliche Intelligenz generative KI Medikamentenentwicklung
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Insilico entwickelt mit Nvidia

KI-Medikament gegen Lungenfibrose

Ein mithilfe von KI entwickelter Wirkstoffkandidat von Insilico Medicine ist in Phase II der klinischen Studien eingetreten. Das Start-Up entwickelte das Medikament mit Deep Learning-Systemen von Nvidia zu einem Zehntel der Kosten und einem Drittel der Zeit.

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SRC Elektronische Patientenakte
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Digitalisierung im Gesundheitswesen

Wie sicher ist die elektronische Patientenakte?

Nach der Digitalisierungsstrategie des BMG erhalten alle gesetzlich Versicherten, die...

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KI Intensivmedizin Künstliche Intelligenz Sepsis TU Wien
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Gegen Sepsis

Intensiv-KI besser als der Mensch

Eine künstliche Intelligenz, entwickelt an der TU Wien, kann bei Blutvergiftungen...

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Statische Codeanalyse

MedTech-Software schneller Testen mit KI und ML

Für Embedded Medical Systeme: Der ML-Prozess aus Lernen und Adaption läuft genau wie KI...

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embedded world Medizintechnik Wearables Sensoren KI Chips Halbleiter
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Testwell CTC++ von Verifysoft Technology

TÜV-Zertifizerung für Embedded-MedTech

Testwell CTC++ kann somit für MedTech-Testabdeckung gemäß IEC 61508 und IEC 62304 ohne...

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App hilft bei Entscheidung

Affenpocken oder nicht?

Seit einem Jahr sind die Affenpocken (wieder) in der Welt: Jetzt hilft eine App, ob es...

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Rein Medical auf der DMEA 2023

Smart OP und Medizin-PCs

Gleich mit zwei Messeständen ist Rein Medical auf der DMEA 2023 vertreten: Smarte...

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Nvidia in Healthcare

GPUs als Medizin

Auf der GTC-Konferenz 2023 hat Nvidia seine neuesten Technologien für die...

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Medizinelektronik Digitalisierung Blockchain Telemedizin AR VR KI
© Unslpash

Innovationen in Medizingeräten

Digitale Mehrwerte für das Gesundheitswesen

Die Digitalisierung und eine steigende Nachfrage nach personalisierter Pflege durch...

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Medizintechnik Testing Algorithmen Mathworks Medical Imaging Toolbox Visa Suomi
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Interview Medizinische Bildgebung

Ein KI-Werkzeugkasten für die Radiologie

Die Entwicklung von Algorithmen für die radiologische Bildgebung ist komplex, die...

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