Themenspecial eHealth

eHealth (auch E-Health) ist ein Sammelbegriff für Anwendungen des Gesundheitssektors, die zur Patientenversorgung auf Informations- und Kommunikationstechnologien zurückgreifen. Hierbei werden Informationen elektronisch verarbeitet und mittels sicherer Datenverbindungen übermittelt.

„Nach der Operation, bei der die Bruchstücke mit einer Schiene verschraubt werden, wissen wir heute lange Zeit nur wenig über den Verlauf der Heilung“, erklärt der Unfallchirurg Professor Tim Pohlemann.

Steve Koenig, Vice President of Research der CTA, präsentiert auf der CES 2020 aktuelle Technologietrends.

Taylor Park, CEO des US-Cateringunternehmens Centerplate, steht vor dem automatischen Pizza-Roboter von Picnic im T-Mobile Park, der Heimat der Seattle Mariners. Teilnehmer der CES 2020 können am Picnic-Stand die vom Roboter produzierte Pizza genießen.

Methoden der künstlichen Intelligenz können zukünftig bei der Diagnose von Asthma-Erkrankungen helfen.

Jeder zweite Patient in Deutschland ist der Meinung, dass Computerprogramme mit künstlicher Intelligenz (KI) Röntgenbilder schneller analysieren können als Ärzte, so das Ergebnis einer Studie des Digitalverband Bitkom zum Thema KI in der Medizin

So manches asiatische Land setzt dort, wo Pflegepersonal fehlt, teilweise bereits auf Roboter.

Neue Sensortechnik nutzt elektromagnetische Wellen, um Intensivpatienten bei der Beatmung zu unterstützen.

Lina Wolf trainiert ihre intelligente Prothese. Ohne kosmetischen Überzug ist deren Mechanik gut erkennbar.

Das Internet of Things kann auch im Gesundheitssektor für Effizienz und Transparenz sorgen – doch der Einsatz entsprechender Technologien birgt auch Risiken.

Der Home-Care-Robot medisana temi soll der älteren Generation einen einfachen Zugang zur digitalen Welt bieten.

Rheinland-Pfalz will eine Projektgruppe zur Verbesserung der IT-Sicherheit in Krankenhäusern ins Leben rufen.

AI-Rad Companion Chest CT ist eine auf künstlicher Intelligenz (KI) basierende Software für die Computertomografie (CT). Die zugrundeliegenden Algorithmen wurden in Wissenschaftsteams bei Siemens Healthineers anhand von umfangreichen klinischen Datensätzen trainiert.

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