Real-World-Daten aus der alltäglichen Patientenversorgung und Künstliche Intelligenz werden von Fachleuten als wichtig für künftige regulatorische Entscheidungen bei Arzneimitteln und Gesundheitstechnologien eingestuft. Eine EU-weite Umfrage im Forschungsprojekt Real4Reg zeigt breites Interesse, aber auch Bedarf an besserer Datenqualität, Schulungen, Kooperation und klaren Leitlinien. Über 75 Prozent der Befragten aus Industrie, Zulassungs- und HTA-Behörden halten RWD für regulatorische Zwecke für wichtig oder sehr wichtig. In der Wissenschaft liegt der Anteil bei über 97 Prozent. Patientenvertreter äußerten vor allem Bedenken zu Datenschutz, Ethik und möglichen Fehlinterpretationen. Real-World-Daten stammen aus Registern, elektronischen Patientenakten oder Abrechnungsdaten und ergänzen klinische Studien durch Einblicke in die Praxis. Das vom BfArM koordinierte Projekt Real4Reg untersucht ihren sicheren Einsatz mit KI zur Unterstützung von Zulassungen und Bewertungen. Das BfArM leitet die Gesamtkoordination und Arbeitspakete zu Schulungskonzepten sowie der Auswertung deutscher Versorgungsdaten. Die Umfrageergebnisse sollen Richtlinien und Unterstützungsangebote verbessern. Die… 

Eine Umfrage unter nigerianischen Kinderchirurgen offenbart erhebliche ethische und praktische Hürden bei der Einführung von Künstlicher Intelligenz in der Kinderchirurgie. Die Studie hebt Bedenken zu Verantwortlichkeit, informierter Einwilligung, Datenschutz und regulatorischer Vorbereitung hervor. Weltweit verändert KI die medizinische Dateninterpretation, Risikoprognose und Entscheidungsfindung. In der Kinderchirurgie erschweren jedoch die eingeschränkte Autonomie von Kindern, elterliche Entscheidungsfindung und hohe Risiken die Integration. In ressourcenarmen Regionen verstärken Infrastrukturmängel und Datenverzerrungen die Probleme. Das Team des Federal Medical Centre Umuahia befragte 88 Kinderchirurgen aus allen geopolitischen Zonen Nigerias. Nur ein Drittel hatte KI je genutzt, meist für Literaturrecherche oder Dokumentation, selten für Diagnose, Bildauswertung oder Simulation. Ethische Bedenken waren weit verbreitet: Verantwortung bei Fehlern, Komplexität der elterlichen Einwilligung, Datensicherheit, algorithmische Bias, reduzierte menschliche Kontrolle und unklare Haftung. Viele forderten stärkere Regulierung, klare Richtlinien und Schulungen. Das Vertrauen in bestehende Rechtsrahmen ist gering. Die Studie plädiert… 

Forscher haben die Rolle von Künstlicher Intelligenz in der Überwachung und Vorhersage von Epidemien beleuchtet. Die Technologie ermöglicht Echtzeit-Analyse großer Datenmengen und frühe Erkennung von Ausbrüchen, was die globale Belastung durch Infektionskrankheiten verringern könnte. Infektionskrankheiten verursachen jährlich Millionen Todesfälle und einen hohen Anteil an DALYs, insbesondere in Ländern mit niedrigem Einkommen. Faktoren wie Klimawandel, Urbanisierung und Migration fördern die Ausbreitung. Traditionelle Überwachungssysteme reichen oft nicht aus, um den raschen Anstieg von CO2 und pathogenen Bedrohungen zu bewältigen. Maschinelles Lernen analysiert Daten aus elektronischen Gesundheitsakten, Überwachungssystemen und Social Media, um Muster zu erkennen, Übertragungsdynamiken zu modellieren und Vorhersagen zu treffen. Algorithmen wie Support Vector Machines, Random Forests und Deep Learning werden eingesetzt, um Ausbrüche von Malaria, Influenza und Arbovirus-Infektionen vorherzusagen. Beispiele zeigen hohe Genauigkeit: Modelle kombinieren Satellitendaten zu Vegetation und Niederschlag mit Fallberichten, um Malaria-Epidemien zu prognostizieren. Ensemble-Modelle integrieren Suchanfragen, Social-Media-Posts… 

Forscher des Scripps Research Institute haben eine Bildgebungsmethode entwickelt, die sichtbar macht, an welchen einzelnen Zellen im gesamten Körper ein Medikament bindet. Die Technik namens vCATCH könnte Nebenwirkungen erklären und die Entwicklung sicherer Arzneimittel erleichtern. Bisherige Methoden erlaubten nur grobe Schätzungen, in welchen Organen ein Wirkstoff ankommt. vCATCH basiert auf der Click-Chemie und funktioniert bei kovalenten Medikamenten, die dauerhaft an ihre Ziele binden. Den Wirkstoffen wird eine kleine chemische Markierung angehängt. Nach Bindung in Geweben wird ein fluoreszierender Marker angekoppelt, der die Bindungsstellen leuchten lässt. Mehrere Behandlungszyklen mit Kupfer und Marker überwinden frühere Einschränkungen und ermöglichen tiefe Penetration in Organe wie Gehirn, Herz und Lunge. An zwei Krebsmedikamenten getestet, bestätigte die Methode bekannte Bindungen von Afatinib in der Lunge. Bei Ibrutinib, das Herzrhythmusstörungen und Blutungen verursachen kann, zeigte sich unerwartete Bindung an Immunzellen in Leber, Herzgewebe und Blutgefäßen – mögliche… 

Im Jahr 2025 hat die Gewalt gegen Beschäftigte in Krankenhäusern und Gesundheitseinrichtungen weltweit weiter zugenommen. Berichte aus Deutschland, den USA und internationalen Organisationen wie der Weltgesundheitsorganisation (WHO) zeigen einen anhaltenden Trend zu physischen und verbalen Übergriffen, der das Personal belastet, die Versorgungsqualität beeinträchtigt und hohe Kosten verursacht. Besonders betroffen sind Notaufnahmen, Pflegekräfte und Frauen. Ursachen wie lange Wartezeiten, gesellschaftlicher Respektverlust und psychische Belastungen verstärken das Problem. Trotz Präventionsmaßnahmen fordern Verbände und Organisationen strengere Schutzregelungen. Global hat die WHO bis Mitte Dezember 2025 insgesamt 1283 Angriffe auf Gesundheitseinrichtungen, Personal, Patienten, Lieferungen und Ambulanzen dokumentiert. Diese Vorfälle führten zu 1980 Todesfällen und 1163 Verletzungen unter Gesundheitsarbeitern und Patienten. Die Angriffe ereigneten sich vor allem in Konfliktregionen wie der Demokratischen Republik Kongo, Gaza, Haiti, Syrien, Sudan und der Ukraine, aber auch in nicht-konfliktbelasteten Ländern. Die Häufigkeit solcher Ereignisse ist in den letzten Jahren… 

Wohin gelangt ein Medikament im Körper? Bei den meisten Medikamenten können Wissenschaftler diese Frage nur mit fundierten Vermutungen beantworten. Traditionelle Methoden messen zwar die Konzentration eines Medikaments in Organen wie der Leber, aber sie können nicht genau bestimmen, an welche Zellen das Medikament bindet – oder unerwartete Wirkungsorte aufdecken. „Normalerweise haben wir so gut wie keine Ahnung, wie ein Medikament, nachdem es in den Körper gelangt ist, tatsächlich mit seinem Zielmolekül interagiert“, sagt Professor Li Ye, Inhaber des N. Paul Whittier-Lehrstuhls am Scripps Research Institute und Forscher am Howard Hughes Medical Institute. „Es war bis jetzt eine Blackbox.“ Ye und Kollegen haben eine bahnbrechende Bildgebungstechnik entwickelt, die die einzelnen Zellen sichtbar macht, an die Medikamente im gesamten Körper einer Maus binden. In einer heute in Cell veröffentlichten Studie nutzten sie ihre Methode – genannt vCATCH – um zwei häufig verschriebene…