Fluoreszenz und Smartphone statt Labor - 11.09.2025

Mobiles Blutanalyse-System zur häuslichen Arzneimittelüberwachung

Bei vielen Medikamenten ist eine regelmäßige Kontrolle der Wirkstoffkonzentration im Blut notwendig, um Wirksamkeit und Sicherheit zu gewährleisten. Bisher benötigt dies nicht nur Zeit, sondern verbraucht auch Personal- und Laborressourcen. Das Heidelberger Start-up QuantiLight hat nun ein mobiles Gerät mit neuartiger Sensortechnologie entwickelt, das schnelle und unkomplizierte Messungen zu Hause oder in der Arztpraxis ermöglicht.

Für den Menschen Unsichtbares sichtbar machen - 28.08.2025

KI-gestützte Bildgebung erweitert Möglichkeiten in der Chirurgie

Vor allem bei endoskopischen Eingriffen haben Ärztinnen und Ärzte häufig nur eingeschränkte Sicht auf das Operationsfeld. Ein in der Abteilung von Prof. Dr. Lena Maier-Hein am DKFZ in Heidelberg entwickeltes neuartiges Verfahren kombiniert spektrale Bildgebung mit KI-basierter Datenauswertung und erlaubt dadurch nicht nur eine präzise Gewebedifferenzierung, sondern liefert zusätzlich Echtzeit-Informationen über die Organfunktion.

Strukturierte Verwaltung von Gesundheitsdaten - 14.08.2025

Data Governance im Gesundheitswesen

Im Gesundheitswesen entstehen immer mehr Daten, doch oft bleiben sie ungenutzt oder unsicher. Data Governance, ein Rahmen für die strukturierte Datenverwaltung und -erhebung, kann helfen, dieses Potenzial zu heben und die Basis für eine bessere Versorgung zu schaffen.

Soft Robots, Robotersysteme aus weichen Materialien, eröffnen neue Perspektiven für Medizintechnik und Industrie. Jun.-Prof. Dr. Aniket Pal von der Universität Stuttgart forscht an viskoelastischen Materialien, mit denen sich intelligente Funktionen in Soft Robots einbetten lassen. Dafür bekommt er im Rahmen des Emmy-Noether-Programms Fördermittel in Höhe von 1,5 Millionen Euro. Die Förderphase begann am 1. September 2025.

Aus Hirnarealen von Menschen, die Farbringe betrachten, lässt sich ableiten, welche Farbe die Person sieht, ergab eine Studie von der Uni Tübingen. Sie zeichneten mit MRT Bilder aus dem Gehirn von Proband*innen beim Betrachten von Farben auf und gewannen Signale für Rot, Grün und Gelb. Die Muster der Hirnaktivität waren ähnlich, sodass die Farbe allein durch Vergleich mit Aufnahmen aus Gehirnen anderer vorhergesagt werden konnte.