KI News

Quelle: www.bigdata-insider.de

LUNGENKREBS-SCREENING KI-MEILENSTEIN FÜR DIE MEDIZIN
14.04.2026 Ein Gastbeitrag von Patrick Oestringer 4 min Lesedauer
Anbieter zum Thema
Im April startet in Deutschland das Lungenkrebs-Screening – inklusive
KI-Pflicht. Fachärzte und -ärztinnen müssen die Technologie einsetzen, um am
Früherkennungs-Programm teilnehmen zu können. 2026 wird damit zum entscheidenden
Jahr für den Einsatz von KI in der Medizin.
Jedes Jahr erkranken 57.000 Menschen in Deutschland an Lungenkrebs, zwischen 75
und 80 Prozent von ihnen sterben innerhalb von fünf Jahren. Das Leiden ist damit
eine der tödlichsten Krebsarten weltweit. Die erschreckenden Zahlen lassen sich
derzeit nur senken, wenn der Krebs früh genug erkannt wird. Entsprechend groß
sind die Hoffnungen, wenn Hochrisiko-Kandidaten nun einmal im Jahr per
Computertomographie (CT) durchleuchtet werden.
Wenn diesen April in Deutschland das Lungenkrebs-Screening für starke Raucher
und Raucherinnen beginnt, ist ein bedeutender Meilenstein im Kampf gegen diese
Krebsart erreicht. Doch neben dem rein medizinischen Nutzen markiert das
Screening auch einen Meilenstein für die im deutschen Gesundheitswesen: Erstmals
ist die Nutzung Künstlicher Intelligenz verpflichtend. Der Kassenärztlichen
Bundesvereinigung (KBV) zufolge müssen Fachärzte die CT-Aufnahmen „mit
Unterstützung einer geeigneten Software befunden“.
Die Lungenkrebs-Früherkennungs-Verordnung definiert diese Software als „ein
Computerprogramm, das einen Arzt bei der Befundung von
Computertomographie-Aufnahmen durch Auswertung der digitalen Bilddaten
unterstützt”.
ist damit nicht nur optionales Hilfsmittel, sondern Pflichtbestandteil einer
medizinischen Leistung und Voraussetzung für deren Erstattung. Dieser Schritt
ist weit mehr als eine technische Neuerung in einem Spezialgebiet. Er ist ein
starkes Signal und ein Vorbote dessen, was künftig in der Gesundheitsversorgung
Normalität werden wird.
Bisher wurde KI oft in Leuchtturmprojekten oder allenfalls als freiwilliges
Zusatztool eingesetzt, etwa für die Arztbriefschreibung oder im
Mammografie-Screening. Integraler, flächendeckender Bestandteil von Diagnose und
Behandlung ist sie bisher nirgends. Mit dem Lungenkrebs-Screening rückt sie nun
in diesen Kern der ärztlichen Leistung vor. Die Regelung ist eine Anerkennung
der Tatsache: Mediziner sind hervorragende Spezialisten, aber mit KI lässt sich
die Qualität ihrer Arbeit noch einmal verbessern. Angesichts der Notwendigkeit,
kleinste Krebsherde zu erkennen, bietet KI eine wichtige Unterstützung. Sie
erhöht die Erkennungsrate, ein entscheidender Faktor, wenn es um Leben oder Tod
geht.
Die Entwicklung wird nicht ohne Einfluss auf viele weitere medizinische
Fachgebiete bleiben. Die Einsatzmöglichkeiten sind groß, drei Bereiche stechen
besonders heraus:
1. Strukturierte Datenaufbereitung
Im klinischen Alltag entstehen nahezu Unmengen an Daten – Befunde,
Medikationspläne, Laborberichte, ärztliche Beobachtungen, Arztbriefe,
Entlassungsberichte und vieles mehr. Kaum ein Arzt kann sie vor einer Visite
sämtlich durchgehen, um ein vollständiges Bild des Patienten vor ihm zu
bekommen. Moderne KI-Lösungen sind in der Lage, diese riesigen Mengen an
Patientendaten zu strukturieren, zu analysieren – und vor allem so
aufzubereiten, dass sie für den Arzt rasch erfassbar sind. Mittels
Dialogfunktion kann er gezielt nach Vorerkrankungen, Allergien oder der
Medikationshistorie fragen. Dies spart wertvolle Zeit und reduziert das Risiko,
entscheidende Informationen zu übersehen. Der Bosch Health Campus hat Ende 2025
ein Pilotprojekt mit der entsprechenden Anwendung „Medical Summary” von Averbis
abgeschlossen. Dabei zeigte sich: Klinisches Personal findet relevante
Informationen bis zu fünfmal schneller. Die frei gewordenen Stunden können in
die Betreuung von Patienten fließen.
2. Frühzeitige Erkennung von Risikokonstellationen
Viele Krankheiten bauen sich langsam auf, oft gibt es Vorzeichen. Im hektischen
klinischen Alltag mit seiner Informationsflut gehen diese Muster allerdings
rasch unter. Oft sind sie auch noch gar nicht bekannt, weil das Zusammenspiel
der Faktoren komplex ist. Hier kann KI helfen. Mit der Technologie lassen sich
schon heute Risikokonstellationen für bestimmte Krankheiten erkennen – von
Sepsis bis hin zu chronischen Erkrankungen wie Herzinsuffizienz. Das
Gesundheitspersonal kann eingreifen, bevor der Zustand des Patienten kritisch
wird.
3. Sicherheitsnetz für die Ambulantisierung
Die Gesundheitsversorgung wandert zunehmend weg vom stationären Bereich.
Patienten wollen zu Hause gesund werden, nicht in der Klinik. Chronisch Kranke
sind froh, wenn sie seltener ins Krankenhaus müssen. KI wird hierfür
unverzichtbar. Sie kann beispielsweise Daten von Wearables analysieren und
warnen, wenn bestimmte Marker aus dem Ruder laufen – und idealerweise
Gegenmaßnahmen empfehlen. Sie kann nicht-ärztliches Personal in der Beurteilung
und Behandlung bestimmter Symptome unterstützen, und sie kann dem Patienten
selbst im Umgang mit seiner Krankheit helfen. Entsprechende Anamnese-Tools gibt
es längst. Sobald sie Daten etwa aus der elektronischen Patientenakte (ePA)
einbeziehen können, werden sie noch um einiges besser.
Die drei Beispiele zeigen, dass KI in der Medizin schon längst vor der Tür
steht. Die KI-Pflicht im Lungenkrebs-Screening wird diese Tür weit öffnen. Die
Menschen jedenfalls sind bereit. Einer Umfrage des Digitalverbands Bitkom
zufolge steht die Mehrheit der Bevölkerung in Deutschland Künstlicher
Intelligenz im Gesundheitswesen offen gegenüber. 76 Prozent gaben an, Ärztinnen
und Ärzte sollten, wann immer möglich, Unterstützung von einer KI erhalten. Auch
unter Ärzten überwiegt das positive Bild: In einer weiteren Bitkom-Umfrage gaben
78 Prozent aller Ärztinnen und Ärzte an, KI als riesige Chance für die Medizin
zu sehen.
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Der breite KI-Einsatz beim Lungenkrebs-Screening bietet nun die Gelegenheit, in
großem Stil Erfahrungen zu sammeln, sowohl auf technischer als auch auf
regulatorischer Ebene. Diese Erfahrungen werden den Einsatz von KI-Systemen in
anderen Fachgebieten beschleunigen. Ende 2026 werden wir zurückschauen und
feststellen: Es war ein bedeutendes Jahr für KI in der Medizin.
Der Autor
Patrick Oestringer ist Geschäftsführer von Averbis, einem KI-Spezialisten im
Bereich Medizin. Das deutsche Unternehmen bereitet Gesundheitsdaten für
Ärztinnen und Ärzte in Krankenhäusern auf.
Bildquelle: Robert Lehmann
(ID:50806647)

Quelle: www.bigdata-insider.de

DEVSECOPS GITLAB 18.10: KI PRIORISIERT SCHWACHSTELLEN UND SCHLÄGT FIXES VOR
14.04.2026 Von 1 min Lesedauer
Anbieter zum Thema
GitLab erweitert seine Plattform um KI-Funktionen für die Bewertung und Behebung
von Sicherheitslücken. Version 18.10 setzt auf automatisierte Triage,
priorisierte Findings und konkrete Handlungsvorschläge. Damit adressiert der
Anbieter ein Problem, das durch generative KI selbst an Bedeutung gewonnen hat:
mehr Code, mehr Schwachstellen, mehr Aufwand.
erweitert GitLab seine GitLab-Duo-Agent-Plattform um Funktionen zur -gestützten
Schwachstellenbewertung und automatisierten Fehlerbehebung. Die Neuerungen
sollen Security-Teams bei der Priorisierung und Bearbeitung von Findings
entlasten, die im Zuge beschleunigter Entwicklungsprozesse zunehmen, und um die
in vielen Projekten auftretende Alert Fatigue zu reduzieren sowie den Fokus auf
tatsächlich ausnutzbare Risiken zu lenken.
Dabei sollen Faktoren wie potenzielle Ausnutzbarkeit oder die Wahrscheinlichkeit
von Fehlalarmen einfließen. Die Ergebnisse sollen direkt im Vulnerability-Report
aufbereitet werden, ergänzt um Hinweise zur weiteren Bearbeitung. Neben der
Bewertung liefern sie auch konkrete Vorschläge zur Behebung, um die Zeit
zwischen Erkennung und Behebung von Schwachstellen zu verkürzen.
AUTOMATISIERTE REVIEWS UND NEUES PREISMODELL
Parallel dazu erweitert GitLab die Möglichkeiten für automatisierte
Code-Reviews. KI-gestützte Prüfungen von Merge Requests beziehen neben dem
Quellcode auch Kontextinformationen aus Pipelines und Richtlinien ein. Der
Anbieter gibt an, dass diese Reviews auf Basis eines nutzungsabhängigen Modells
abgerechnet werden.
Mit einem Credit-basierten Zugang öffnet GitLab seine KI-Funktionen zudem für
breitere Nutzergruppen. Statt klassischer Lizenzmodelle sollen Anwender die
Nutzung über ein zentrales Kontingent steuern können. Auch Nutzer des Free-Tiers
erhalten damit Zugriff auf ausgewählte KI-Funktionen.
(ID:50808315)

Quelle: www.bigdata-insider.de

WASSER UNTER KONTROLLE KI PROGNOSTIZIERT VERBRAUCH, IOT PUFFERT STARKREGEN
14.04.2026 Quelle: Zentrum für digitale Innovationen Niedersachsen (ZDIN) 4 min
Lesedauer
Anbieter zum Thema
Das Zentrum für digitale Innovationen Niederachsen (ZDIN) kombiniert
Zeitreihenanalyse, smarte Hardware und digitale Zwillinge, um den Wasserbedarf
vorherzusagen und Überflutungen lokal abzufedern. Die Ansätze zeigen, wie sich
Wasserwirtschaft datengetrieben steuern lassen könnte.
Von der -gestützten Vorhersage des Trinkwasserbedarfs bis zu digital gesteuerten
Regentonnen: Die Forscher des niedersächsischen entwickeln Lösungen, um den
Wasserverbrauch besser zu verstehen und Regenwasser gezielt zu nutzen. Das
stärkt eine nachhaltige Wasserbewirtschaftung und reduziert Überflutungsrisiken.
Drei Forschungsbeispiele aus dem Zukunftslabor Wasser des ZDIN zeigen, wie
datenbasierte Methoden, smarte Hardware und digitale Plattformen die
Wasserversorgung nachhaltiger machen.
TRINKWASSERBEDARF MITHILFE KI VORHERSAGEN
Ein Forschungsthema ist die Water Demand Prediction: Die Vorhersage des
Trinkwasserbedarfs. Damit soll möglichst genau abgeschätzt werden können, wie
viel Trinkwasser zu bestimmten Tageszeiten benötigt wird. Solche Prognosen
helfen Wasserversorgern etwa bei der Einsatzplanung von Pumpen oder der
Einschätzung von Lastspitzen.
Die Forscher analysieren mithilfe Künstlicher Intelligenz (KI) den
Trinkwasserbedarf verschiedener Haushaltstypen, darunter Familien-, Single-, und
Rentnerhaushalte, am Beispiel der Stadt Bremen. Als Grundlage nutzen die
Forscher einen Beispieldatensatz, der typische Verbrauchsmuster der
verschiedenen Haushaltstypen über einen Gesamtzeitraum von zwei Jahren enthält.
Der Datensatz umfasst keine realen Verbrauchsdaten, da diese Datenschutzvorgaben
unterliegen.
Auf Basis einer Literaturrecherche entschieden sich die Forscher dafür, das
KI-Modell SARIMAX (Seasonal AutoRegressive Integrated Moving Average with
eXogenous variables) für die Analyse zu nutzen. SARIMAX wird häufig eingesetzt,
um die Entwicklung von Daten über einen bestimmten Zeitraum hinweg zu
untersuchen, sogenannte Zeitreihen. Die Forscher unterteilten den
Beispieldatensatz in Trainings- und Testaten, um das KI-Modell nicht nur
anzulernen, sondern seine Ergebnisse auch überprüfen zu können. Zudem reicherten
sie den Datensatz mit Informationen des Deutschen Wetterdienstes zu Temperatur,
Luftfeuchtigkeit und Niederschlag an, um deren Einfluss auf den
Trinkwasserbedarf zu berücksichtigen.
Die Auswertung zeigte im Wesentlichen drei Ergebnisse: Erstens eignet sich das
SARIMAX-Modell gut für die Vorhersage des Trinkwasserbedarfs. Zweitens sind in
allen Haushalten morgens und abends stärkere Nachfragen an Trinkwasser zu
verzeichnen. Tagsüber unterscheidet sich der Bedarf je nach Haushalt, zum
Beispiel benötigen Familien nachmittags mehr Wasser als berufstätige
Single-Haushalte. Drittens wirkt sich das Wetter nicht signifikant auf den
Wasserbedarf aus.
Die Vorhersage des Trinkwasserbedarfes ist ein wichtiger Baustein für eine
zukunftsfähige Wasserversorgung. Ein weiteres, immer wichtiger werdendes Thema
ist die Steuerung von Starkregen. Denn im Zuge des Klimawandels nehmen
Überflutungen zu, sodass nachhaltige Lösungen gefunden werden müssen.
SMARTE REGENTONNEN UNTERSTÜTZEN BEI ÜBERFLUTUNGEN
Eine Option sind smarte Regentonnen wie der B:rain Tank, der ursprünglich vom
Oldenburgisch-Ostfriesischen Wasserverband (OOWV) entworfen wurde und nun von
den Forschenden des Zukunftslabors Wasser weiterentwickelt wird. Der B:rain Tank
wird an ein Regenfallrohr angeschlossen und kann bis zu 1.000 Liter Wasser
aufnehmen. Über einen (kleiner Computer für Steuerungs- und
Automatisierungsaufgaben) kann das Ventil des Tanks angesteuert und je nach
Wetter geöffnet und geschlossen werden.
Über das Internet ist der Raspberry Pi dazu in der Lage, Wetterdaten des
Deutschen Wetterdienstes zu beziehen. So kann das System erkennen, wann mit wie
viel Regen zu rechnen ist. Die Idee dahinter: Wenn zum Beispiel 100 smarte
Regentonnen in einem Stadtteil aufgestellt werden, dann könnten diese Tonnen bei
Starkregen bis zu 100.000 Liter Wasser speichern. Über die smarte Steuerung
würden sich die Ventile automatisiert öffnen, den Niederschlag aufnehmen und
nach dem Starkregen kontrolliert wieder ablassen. Dadurch würden die
Kanalisation und die Straßen nicht überflutet werden.
„Die Herausforderung dabei ist die autarke Energieversorgung. Der Raspberry Pi
benötigt Strom, der aktuell über eine Powerbank in Kombination mit einem
Solarmodul bereitgestellt wird. Das ist keine langfristige und zuverlässige
Lösung, da vor allem im Winter die Solarenergie reduziert ist und hier die
meisten Starkregenereignisse auftreten. Deshalb untersuchen wir Möglichkeiten,
wie der Tank möglichst lange autark betrieben werden kann“, erklärt Jan Stüven,
Carl von Ossietzky Universität Oldenburg, Department für Informatik.
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Ein Lösungsansatz besteht darin, den Programmcode so zu optimieren, dass der
Raspberry Pi möglichst wenig Strom verbraucht. Eine weitere Möglichkeit wäre,
den Raspberry Pi nur noch für das Öffnen und Schließen des Ventils zu verwenden,
während ein anderer Rechner die Wetterdaten abruft.
Um diese Ansätze durchzuspielen, erstellen die Forscher einen digitalen Zwilling
des B:rain Tanks, also eine virtuelle Abbildung des Regenwassertanks inklusive
des Raspberry Pi. Der soll dabei helfen, verschiedene Optimierungsmaßnahmen zu
simulieren, ohne direkt in den realen Tank eingreifen zu müssen. So können die
Forschenden herausfinden, welche Lösungen den autarken und zuverlässigen Betrieb
des B:rain Tanks ermöglichen.
Der B:rain Tank ist ein Beispiel dafür, wie Daten und digitale Steuerung direkt
vor Ort genutzt werden können. Gleichzeitig braucht es zentrale Plattformen, um
wasserbezogene Daten zu bündeln, auszuwerten und für verschiedene
Anwendungsfälle nutzbar zu machen. Eine solche Plattform ist WISdoM (Water
Innovation Solution Management).
DIGITALE PLATTFORM WISDOM FÜR DIE WASSERWIRTSCHAFT
Die Plattform ist bereits 2019 in Kooperation mit dem OOWV entstanden und wurden
nun von den Forschern des Zukunftslabors Wasser weiterentwickelt. WISdoM bildet
Anwendungsfälle aus der Wasserwirtschaft digital ab und ermöglicht es, sie
prototypisch zu analysieren. Use Cases zu den Themengebieten Niederschlag,
Grundwasser und Wasserverbrauch werden interaktiv dargestellt. Bisher war die
Plattform nur internen Usern zugänglich.
Um sie auch externen Anwendern zur Verfügung zu stellen, überführten die
Forscher sie auf eine öffentlich zugängliche Website. Zudem integrierten sie
einen passwortgeschützten Log-in-Bereich, um sensible Daten zu kritischer
Infrastruktur vor Angriffen zu schützen. Technisch gesehen bedeutete diese
Weiterentwicklung vor allem Aufräumarbeit: ältere Bibliotheken ersetzen,
Strukturen vereinheitlichen und neue Funktionen integrieren. Perspektivisch
sollen die Anwendungsfälle des Zukunftslabors Wassers in WISdoM überführt
werden.
(ID:50808127)