BERLIN / LONDON (IT BOLTWISE) – An der Humboldt-Universität zu Berlin startet ein bahnbrechendes Projekt, das Quantensensorik und Künstliche Intelligenz für die Herzdiagnostik kombiniert. Ziel ist es, subtile Muster im Magnetfeld des Herzens zu erkennen und so Herzkrankheiten früher und präziser zu diagnostizieren.

Quantensensorik und KI: Neue Ära der Herzdiagnostik in Berlin
Quantensensorik und KI: Neue Ära der Herzdiagnostik in Berlin (Foto: IT BOLTWISE)
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In Berlin beginnt ein innovatives Projekt, das die Herzdiagnostik revolutionieren könnte. Unter der Leitung von Prof. Dr. Niels Wessel wird an der Humboldt-Universität zu Berlin und der MSB Medical School Berlin das Projekt „QuantumCardiology-AI“ ins Leben gerufen. Dieses Projekt verbindet Quantensensorik mit Künstlicher Intelligenz, um subtile Muster im Magnetfeld des Herzens zu erkennen. Diese Technologie könnte die Früherkennung von Herzkrankheiten erheblich verbessern.

Die Arbeitsgruppe Kardiovaskuläre Physik von Prof. Wessel ist seit über zwei Jahrzehnten führend in der Analyse kardiovaskulärer Signale. Ihre Forschung basiert auf tausenden von Magnetokardiographie-Datensätzen, die im klinischen Alltag gesammelt wurden. Diese Daten bieten ein enormes Potenzial für die Diagnostik, das nun durch den Einsatz von KI im großen Maßstab nutzbar gemacht werden soll.

Erste Ergebnisse des Projekts zeigen, dass sich mit dieser Methode frühe Anzeichen kardiovaskulärer Erkrankungen nicht-invasiv und nahezu in Echtzeit erkennen lassen. Dies könnte die Art und Weise, wie Herzkrankheiten diagnostiziert werden, grundlegend verändern. Die Kombination von Quantensensorik und KI ermöglicht eine präzisere und patientenzentrierte Medizin, die auf die individuellen Bedürfnisse der Patienten eingeht.

Das Projekt „QuantumCardiology-AI“ ist eines der ersten seiner Art außerhalb Chinas und passt perfekt in die Hightech Agenda Deutschland 2025 der Bundesregierung. Diese Agenda hebt Quantensensorik und KI in der Medizin als Schlüsseltechnologien hervor. Das Projekt lädt Partner aus Kliniken, Industrie und Forschung ein, gemeinsam an der Übertragung dieser Technologie in die klinische Praxis zu arbeiten.


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