Zentrum für Künstliche Intelligenz in der Medizin

Willkommen bei CAIM, dem "Center for AI in Medicine" der Universität Bern und des Inselspitals. Seit Januar 2021 gestaltet CAIM die digitale Zukunft des Medizinalstandorts Bern durch:

Erforschung von KI-Systemen zur Lösung klinischer Herausforderungen von der Entwicklung zur Validierung und Implementierung.

Ausbildung der nächsten Generation von KI-Forschenden und ‘digital native’ Klinikern in spezialisierten Vollzeitprogrammen oder berufsbegleitender Weiterbildung.

Vernetzung von Know-how und Expertise zum Aufbau einer Pipeline innovativer, klinischer KI-Projekte, Technologien und Produkte.

Klinische Umsetzung von KI-Technologie-Innovationen durch Industrie-Kooperationen, Start-ups und Frühphasen-Investitionen.

News and Events

Eröffnung CAIM

Save the Date!
Virtuelle Eröffnung des Center for Artificial Intelligence in Medicine: Deutschsprachige Eröffnungszeremonie mit Podiumsdiskussion gefolgt von einem englischsprachigen Wissenschaftlichem Symposium.

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Workshop: Tissue Microarray Novel Applications

Virtueller Workshop
14.00 - 18.00 h
Kostenlose Online-Registrierung

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Digitalisierung klinischer Daten: Wo steht die Schweiz?

KI hat bewiesen, dass sie menschlichen Fähigkeiten in den Bereichen Biotechnologie und Bildgebung übertreffen kann. Die Vorstellung, dass nicht-menschliche Intelligenz demMenschen überlegen ist, mag beängstigend erscheinen, aber dass Ärzte und Wissenschaftler sie zunehmend als wertvolle Verbündete bei ihrer täglichen Arbeit sehen, ist eine Realität.

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Brainweek: Gender & Brain

Digitales Event
15.-18. März 2021
mit Vorträgen zum Lernverhalten von Frauen und Männern, Hirnerkrankungen, Frauen in der Weltraumforschung und Leben nach dem Hirnschlag.

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Deep Learning liest Gewebe-Mikroarrays von Darmkrebs

Gewebe-Mikroarray-Kernbilder (englisch TMAs) sind eine Fundgrube für KI-Anwendungen. Ein häufiges Problem bei TMAs ist jedoch die mehrfache Sektionierung des TMA-Blocks, die den Inhalt des Kerns verändern kann und eine erneute Beschriftung jedes Spot-Bildes erfordert. Das Institut für Pathologie der Universität Bern hat verschiedene Ensemble-Methoden zur Klassifizierung von kolorektalem Gewebe mit Hilfe von Hochdurchsatz-TMAs untersucht.

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Fabian Balsiger erhält best GCB Thesis Award

Fabian Balsiger erforscht Methoden für quantitative MRT von neuromuskulären Erkrankungen auf Basis von Medical Image Computing und Machine Learning unter der Supervision von Mauricio Reyes, ARTORG Center MIA Gruppe. Der Doktorand der Graduate School for Cellular and Biomedical Sciences (GCB) wurde auf dem GCB-Symposium am 28. Januar 2021 mit dem Best Thesis Award 2020 ausgezeichnet.

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Durchbruch bei der Modellierung von Nervenzellen

Nervenzellen im Gehirn verfügen über komplexe baumartige Verästelungen – die Dendriten – um Informationen zu verarbeiten. In der Künstlichen Intelligenz (KI) wurden diese Strukturen bisher allerdings vernachlässigt. Nun haben Berner Forschende eine Methode entwickelt, mit der sich der komplizierte Aufbau der Nervenzellen deutlich vereinfachen lässt, ohne an Genauigkeit zu verlieren. Dadurch könnten KI-Anwendungen künftig Informationen ähnlich wie das Gehirn verarbeiten.

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KI zur Qualitätssicherung in der Planung von Strahlentherapie

Die Medical Image Analysis Gruppe des ARTORG Center, Universität Bern, erhält von der Krebsliga Schweiz eine Projektförderung für die Entwicklung von KI-Technologien zur Qualitätssicherung in der Planung von Strahlentherapien in Zusammenarbeit mit den Radioonkologischen Abteilungen des Universitätsspitals Zürich und des Inselspitals.

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Thomas Sauter wird Stiftungsprofessor für Telenotfallmedizin

Thomas Sauter, Leiter Bildung, eHealth und Telenotfallmedizin am Universitären Notfallzentrum des Inselspitals, Universitätsspital Bern, wurde von der Universitätsleitung zum Stiftungsprofessor für Telenotfallmedizin gewählt. Die Assistenzprofessur wurde dank der Unterstützung durch den Touring Club Schweiz (TCS) errichtet. Sie befasst sich mit
«eHealth» auf dem Gebiet der Notfallmedizin und ist weltweit eine der ganz wenigen ihrer Art.

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Sinergia-Projekt zu Trans-omics gegen Darmkrebs startet

Das Institut für Pathologie der Universität Bern hat ein Sinergia-Grant des Schweizerischen Nationalfonds erhalten, um eine umfassende analytische und klinische Perspektive auf Darmkrebs zu entwickeln, ein wichtiger Faktor krebsbedingter Mortalität in der Schweiz. In Zusammenarbeit mit der ZHAW, dem Institut für Systembiologie der ETH Zürich und IBM Research wird die Gruppe die Patienten-Stratifizierung, -Prognose und Therapieempfehlung mittels eines KI-gesteuerten, multimodalen Klassifikators verbessern. Dieser wird so trainiert, dass er Krebsvarianten molekular klassifizieren und weitere klinische Variablen identifizieren kann, die für behandelnde Ärzte wichtig sind.

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Prix Retina für Thomas Kurmann

Thomas Kurmann, PhD Student am Artificial Intelligence in Medical Imaging Labor des ARTORG Center for Biomedical Engineering Research, wurde für seine Forschung zu "Expert-level Automated Biomarker Identification in Optical Coherence Tomography Scans" der Prix Retina 2020 verliehen. In Zusammenarbeit mit Klinikern der Augenheilkunde am Inselspital hatte er eine maschinelle Lernmethode entwickelt und getestet, die in der Lage ist, eine breite Palette gängiger Netzhaut-Biomarker aus OKT-Scans konsistent zu identifizieren.

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Smartphone prüft das Einhalten einer Mittelmeerdiät

Das ARTORG Artificial Intelligence in Health and Nutrition Labor, das Institut für Epidemiologie, Biostatistik und Prävention der Universität Zürich und die Oviva SA haben gemeinsam eine Smartphone-Applikation entwickelt, die automatisch abschätzen kann, ob eine Person eine gesundheitsfördernde mediterrane Ernährung einhält. Erste Ergebnisse des neuartigen Systems sind vielversprechend.

Details zur Applikation...

SDiPath 2021

Jahresversammlung Swiss Digital Pathology

Dissertation Ya Lu

Herzlichen Glückwunsch an Ya Lu, Artificial Intelligence in Health and Nutrition Labor, zur erfolgreichen Verteidigung ihrer Dissertation "Dietary assessment based on computer vision and machine learning" am 15. Dezember 2020! Für ihr Projekt entwarf und entwickelte sie mit dem Team mehrere effiziente und benutzerfreundliche Ansätze zur Monitorisierung von Ernährungsverhalten. Diese basieren auf hochentwickelten Algorithmen für Computer Vision und maschinelles Lernen und ermöglichen eine automatische Berechnung von Kalorien und Makronährstoffen für Mahlzeiten in unterschiedlichen Anwendungsszenarien.

Mehr über KI-basiertes Ernährungs-Monitoring...

MADiMa 2020

6. Internationaler Workshop "Multimedia Assisted Dietary Management"
(Virtuelle Konferenz)

KI Röntgenbildanalyse erkennt COVID-19 zuverlässiger

Ein Team von Forschenden am Inselspital, Universitätsspital Bern und am ARTORG Center for Biomedical Research der Universität Bern publizierte eine Studie zu einer neu entwickelten, auf Künstlicher Intelligenz (KI) beruhenden Methode der Thorax-Röntgenbildanalyse. Die Forschenden verglichen eine KI-gestützte Analysetechnik mit einer herkömmlichen Auswertung durch Röntgenärztinnen und Röntgenärzte. Vor allem bei der Unterscheidung von Covid-19 und Nicht-Covid-19-Lungenerkrankungen lieferte die KI-gestützte, neue Methode deutlich zuverlässigere Ergebnisse.

Details der Studie...

RetinAI plant Zusammenarbeit mit Novartis

Das Berner KI-Startup RetinAI Medical AG hat eine mehrjährige Zusammenarbeit mit der Novartis Pharma AG bekannt gegeben. Konkret werden IT-Lösungen und KI-Tools zur Unterstützung mehrerer Projekte in den Bereichen Augenheilkunde und digitale Gesundheit eingesetzt. Das erste Projekt wird eine multizentrische internationale klinische Studie zur Bewertung des Krankheitsverlaufs bei mehr als 500 Patienten mit neovaskulärer altersbedingter Makuladegeneration (nAMD) sein. RetinAI ist ein Spin-off des ARTORG Center for Biomedical Engineering Research der Universität Bern.

Medienmitteilung RetinAI...

Dissertation Alain Jungo

Das ARTORG Center gratuliert Alain Jungo zur erfolgreichen Verteidigung seiner Dissertation am 3. Dezember 2020 mit dem Titel "Applications and Insights of Uncertainty Estimates in Automated Brain Tumor Segmentation". Als Mitglied des Medical Imaging Analysis (MIA) Labors hat er untersucht, ob Unsicherheitsschätzungen die Robustheit von Deep-Learning-Algorithmen verbessern können, die zur Charakterisierung von Hirntumoren vor und nach der Behandlung eingesetzt werden.

Mehr über die Forschung des MIA-Labors...

KI im Dienste des weltweit schnellsten Ganzkörper-Scanners

Kürzlich wurde am Inselspital, Universitätsspital Bern, der schnellste Ganzkörper-PET/CT-Scanner der Welt installiert. Der Scanner liefert 4D-Bilder für ein 106 cm großes Sichtfeld in nur wenigen Sekunden und eröffnet damit neue Dimensionen in Forschung, Diagnostik und Therapiemanagement. Kuangyu Shi, CAIM Mitglied und Leiter eines KI-Labors an der Klinik für Nuklearmedizin am Inselspital, erklärt, wie KI helfen kann, die Herausforderungen der neuen Technologie zu bewältigen...

Berner Zentrum für Künstliche Intelligenz in der Medizin

Die Universität Bern und das Inselspital, Universitätsspital Bern, gründen ein Zentrum für Künstliche Intelligenz in der Medizin. Das neue «Center for Artificial Intelligence in Medicine» (CAIM) vereint medizinische Spitzenforschung, Ingenieurswesen und Digitalisierung. Es soll mit Hilfe von KI neue Technologien entwickeln, um eine massgeschneiderte und effiziente Patientenversorgung zu ermöglichen. Partner des neuen Zentrums sind sitem-insel, das nationale Zentrum für Translationale Medizin und Unternehmertum, und die Universitären Psychiatrischen Dienste Bern (UPD

Medienmitteilung Universität Bern...

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