Die Zahl erfolgreicher Schwangerschaften durch IVF-Behandlungen liegt weltweit derzeit bei 30 bis 50 Prozent. Forscher der Universität Malmö glauben, dass sie die Erfolgschancen verbessern können, indem sie die Umgebungsbedingungen in den Kliniklaboren mithilfe von KI analysieren. In Zusammenarbeit mit der Industrie hat das Forschungsteam fortschrittliche Sensoren zur Datenerfassung entwickelt. Diese Messgeräte werden im Reproduktionszentrum installiert und überwachen kontinuierlich alle zehn Minuten die Umgebungsfaktoren. Darüber hinaus liefern hochauflösende Bilder, die während der Embryonalentwicklung aufgenommen werden, wertvolle Daten für KI-gestützte Analysen und erhöhen so das Potenzial für verbesserte IVF-Erfolgsraten. Source: https://mau.se/en/research/projects/enhancing-in-vitro-fertilization-with-environmental-optimization-using-artificial-intelligence-eivf-ai/

Laut einer neuen Studie im JACC, dem Flaggschiff-Journal des American College of Cardiology, nehmen Herztodesfälle während kombinierter Hitzewellen – Hitzewellen, bei denen die Temperaturen sowohl tagsüber als auch nachts erhöht sind – deutlich zu. Die Studie fand auch heraus, dass einige Arten von Herzerkrankungen empfindlicher auf Hitzewellen reagieren als andere und dass verschiedene Arten von Hitzewellen die Herzgesundheit auf unterschiedliche, nichtlineare Weise beeinträchtigen können. Die Forschungsarbeit unterstreicht die besonderen Risiken kombinierter Hitzewellen und mögliche nichtlineare Zusammenhänge zwischen verschiedenen Hitzewellenarten und der Herzmortalität. Sie stellt fest, dass frühere Studien, die traditionelle binäre Definitionen verwendeten – ohne unterschiedliche Arten von Hitzewellen und ihre kumulative Hitzebelastung zu berücksichtigen – dieses Risiko um bis zu 54 % unterschätzt haben könnten. Die Erkenntnisse könnten dazu beitragen, klinische Leitlinien für Herz-Kreislauf-Patienten zu verbessern und auch dazu genutzt werden, die Anpassung des öffentlichen Gesundheitswesens an den Klimawandel… 

Ein KI-Modell, das mit großen Mengen genetischer Daten trainiert wurde, kann vorhersagen, ob Bakterien antibiotikaresistent werden. Die neue Studie zeigt, dass Antibiotikaresistenzen leichter zwischen genetisch ähnlichen Bakterien übertragen werden und hauptsächlich in Kläranlagen und im menschlichen Körper auftreten. Komplexe Daten aus aller WeltIn der neuen, in Nature Communications veröffentlichten Studie, die von Forschern der Technischen Universität Chalmers, der Universität Göteborg und des Fraunhofer-Chalmers-Zentrums durchgeführt wurde, entwickelten die Forscher ein KI-Modell zur Analyse historischer Gentransfers zwischen Bakterien anhand von Informationen über DNA, Struktur und Lebensraum der Bakterien. Das Modell wurde anhand der Genome von fast einer Million Bakterien trainiert, einem umfangreichen Datensatz, der von der internationalen Forschungsgemeinschaft über viele Jahre hinweg zusammengetragen wurde.„KI kann in komplexen Kontexten mit großen Datenmengen optimal eingesetzt werden“, sagt David Lund, Doktorand am Institut für Mathematik der Chalmers University of Technology und der Universität Göteborg. „Das…