Künstliche Intelligenz
Herzstillstand vorhersagen: KI übertrifft Kardiologen bei Risikobewertung
Vom plötzlichen Herztod sind besonders Menschen mit hypertropher Kardiomyopathie (HCM) betroffen, einer erblichen Herzmuskelerkrankung. Bislang war es Ärzten kaum möglich, zuverlässig vorherzusagen, welche Patienten gefährdet sind – ein Problem, das nun ein neues KI-Modell lösen soll. Ein Forschungsteam der Johns Hopkins University hat das System MAARS (Multimodal Artificial intelligence for Arrhythmia Risk Stratification) entwickelt, um deutlich größere Genauigkeit als klassische klinische Risikorechner das individuelle Risiko für einen plötzlichen Herztod vorauszusagen. „Wir sind [mit MAARS] in der Lage, mit sehr hoher Genauigkeit vorherzusagen, ob ein Patient ein sehr hohes Risiko für einen plötzlichen Herztod hat oder nicht“, sagt Natalia Trayanova, Co-Autorin der Arbeit „Multimodal AI to forecast arrhythmic death in hypertrophic cardiomyopathy“ , die als Open Access im Magazin Nature Cardiovascular Research veröffentlicht wurde.
Im Kern analysiert MAARS multimodale Patientendaten: elektronische Gesundheitsakten, kardiologische Befunde und kontrastmittelverstärkte MRT-Bilder des Herzens. Gerade letztere zeigten bislang zwar Narbengewebe, das als Risikomarker für Rhythmusstörungen gilt, wurden jedoch klinisch kaum systematisch ausgewertet, so die Forscherinnen und Forscher. MAARS hingegen nutzt ein tiefes neuronales Netz mit Transformer-Architektur, um aus diesen dreidimensionalen Bilddaten bislang ungenutzte Informationen zu extrahieren.
Der Nutzen ist evident: Während etablierte Leitlinien der American Heart Association oder der europäischen Kardiologie-Gesellschaft in Studien nur eine Treffergenauigkeit von etwa 50 Prozent erreichen – kaum besser als Zufall –, erreiche MAARS eine Genauigkeit von bis zu 0,89 im internen und 0,81 im externen Testdatensatz. Laut dem Forschungsteam liegt die Genauigkeit für die Altersgruppe zwischen 40 und 60 Jahren – jene mit dem höchsten Risiko – sogar bei 93 Prozent.
MAARS kombiniert Herz-MRT-Bilder, klinische Daten und kardiologische Messwerte mit spezialisierten neuronalen Netzen, um das Risiko für plötzlichen Herztod präzise vorherzusagen. Die Daten fließen in einem multimodalen zusammen.
(Bild: Nature Cardiovascular Research)
Weniger Fehlalarme, gezieltere Therapie
Ein zentrales Versprechen der KI-Vorhersage ist, dass sie nicht nur Leben retten, sondern auch unnötige medizinische Eingriffe vermeiden soll. Aktuell werden vielen HCM-Patienten prophylaktisch Defibrillatoren implantiert – obwohl sie nie einen gefährlichen Herzstillstand erleben werden. Diese Geräte bergen eigene Risiken, etwa durch Infektionen oder falsche Schocks. MAARS könnte helfen, diese Eingriffe auf die wirklich gefährdeten Patienten zu konzentrieren.
Zudem liefert das System nachvollziehbare Erklärungen für seine Entscheidungen. Mithilfe sogenannter Shapley-Werte lassen sich die wichtigsten Risikofaktoren auf individueller Ebene identifizieren – etwa die Ausprägung der Narbenbildung, bestimmte Rhythmusstörungen oder funktionelle Parameter des Herzens. Auch visuelle Erklärungen sind möglich: Heatmaps auf den MRT-Bildern zeigen, auf welche Regionen der Herzstruktur die KI besonders achtet.
Die Forscher versprechen ein weiteres Qualitätsmerkmal: MAARS habe bei den Tests keine systematischen Verzerrungen gegenüber bestimmten Alters- oder Geschlechtsgruppen gezeigt – ein häufiges Problem in der KI-basierten Medizin. Dennoch bleiben Einschränkungen: Die Datenbasis ist mit insgesamt knapp 840 Patienten über zwei Zentren hinweg begrenzt, die Zahl tatsächlicher plötzlicher Herztode im Studienzeitraum gering. Das mache die Modellvalidierung statistisch anspruchsvoll, so die Forscher.
Der klinische Einsatz sei noch Zukunftsmusik. Zwar ist der Code öffentlich zugänglich, doch die Integration in bestehende Krankenhaussysteme sowie die regulatorische Zulassung stünden noch aus. MAARS benötige hochwertige Bilddaten und umfangreiche Patienteninformationen – beides sei nicht überall verfügbar.
(mack)
Künstliche Intelligenz
Praxisanleitung: Wärmepumpe selbst kaufen und anschließen
Auf marinetraffic.com verfolge ich gespannt, wie das 400 Meter lange Containerschiff Ever Gifted die Malediven passiert, wie es das Kap der Guten Hoffnung umrundet, wie es mit seinen 15 Knoten wie Butter durch die Wellen des Atlantiks schneidet. Warum dieses Interesse? Weil in einem der Tausenden Container der Ever Gifted ein Paket mit einer Wärmepumpe unterwegs ist. Mit ihren 5 kW Heizleistung ist sie stark genug, um ein typisches Einfamilienhaus warm zu halten. Und das für nur 558 US-Dollar, umgerechnet 495 Euro. Hinzu kommen allerdings noch Seefracht, Zollgebühren und Mehrwertsteuer, sodass der Endpreis bei 929 Euro liegt.
- Tipps und Tricks zum Import einer Wärmepumpe direkt aus China
- Die Funktionsweise einer Wärmepumpe einfach erklärt
- Die beliebteste Wärmepumpe für Selbstbauer vorgestellt
Neben der Wärmepumpe selbst benötigen wir diverses Zubehör, um die Pumpe in Betrieb nehmen zu können. Das kostet noch einmal 600 Euro. Für 1500 Euro haben wir alles, was wir brauchen, um eine Wärmepumpe anzuschließen. Im Artikel gehen wir auf die Grundlagen ein: ie eine Wärmepumpe überhaupt funktioniert, welche Arten von Wärmepumpen es gibt und worauf man beim Kauf und bei der Planung einer Anlage achten muss.
Etwas mehr als einen Monat braucht ein Containerschiff wie Ever Gifted für die Reise von China nach Rotterdam.
Es ist auch wichtig zu wissen, dass dieser Artikel kein Projekt zum Nachbauen im klassischen Sinne ist, sondern eher eine Inspiration für Maker, die selbst an die Installation einer Wärmepumpe herangehen wollen. Es ist sicher kein Projekt für Anfänger, aber es ist für Menschen mit etwas handwerklichem Geschick, und das sind die meisten Maker, durchaus machbar.
Das war die Leseprobe unseres heise-Plus-Artikels „Praxisanleitung: Wärmepumpe selbst kaufen und anschließen“.
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Künstliche Intelligenz
Reddit-Crawler für Aktien in Python bauen: So geht es Schritt für Schritt
Am Aktienmarkt tauchen regelmäßig Unternehmen auf, deren Aktienwerte innerhalb kurzer Zeit stark zulegen, sich mitunter sogar vervielfachen. Leider erfährt man oft erst von ihnen, wenn es für einen Einstieg bereits zu spät scheint. Konkret hätte man allein in den vergangenen zwei Jahren mit Investitionen in vergleichsweise unbekannte Unternehmen wie Carvana (+1200 Prozent), Microstrategy (+1200 Prozent) oder Palantir (+900 Prozent) enorme Gewinne machen können.
Doch wie hätte man von diesen Aktien und ihrem Potenzial frühzeitig erfahren können? Eine Quelle, um interessante Risiko-Aktien aufzuspüren, ist der Subreddit r/wallstreetbets. Mit 19 Millionen Mitgliedern gehört das Forum zu den 50 größten auf Reddit. Die Nutzer diskutieren täglich in einigen Dutzend Beiträgen und oft Tausenden von Kommentaren über die neuesten Entwicklungen am Markt. Die umfangreichen Informationen aus dem Subreddit manuell zu erfassen und zu verarbeiten, kann bei der täglichen Menge an Beiträgen leicht zur Lebensaufgabe werden. Das muss aber nicht sein: Reddit erlaubt im Rahmen privater Projekte die automatisierte, kostenlose Durchsuchung seiner Server nach Inhalten.
- Auf dem Subreddit r/wallstreetbets diskutieren die Mitglieder kontinuierlich verschiedene Aktien.
- Anhand der Häufigkeit, mit der eine Aktie in den Gesprächen auftaucht, lässt sich ihre Popularität im Forum erkennen.
- Einen Reddit-Crawler als Python-Projekt kann man mithilfe einer Programmier-KI relativ leicht selbst erstellen. Er ermittelt, welche Aktien gerade im Gespräch sind. Das kann ein Ausgangspunkt sein, sich mit einer gefundenen Aktie und der Diskussion um sie näher zu befassen.
Der Artikel zeigt Schritt für Schritt, wie Sie so einen Python-Crawler erstellen. Wir programmieren den Crawler mit der KI Claude 4.0 Sonnet in Perplexity; die Prompts dafür lesen Sie im Artikel. Grundlage des Crawlers bildet eine Liste der an den größten US-Börsen notierten Unternehmen. Der Crawler durchsucht die Posts und Kommentare des Subreddits r/Wallstreetbets nach Übereinstimmungen mit den Aktiensymbolen der Liste. Dabei sucht er nur Aktiensymbole von Einzelaktien (ETFs sind nicht enthalten) und zählt, wie oft sie im Subreddit auftreten. Anschließend speichert er die Suchergebnisse in Dateien. Ein zweites Python-Skript erstellt aus diesen eine tabellarische Übersicht der Ergebnisse im Verlauf aller vergangenen Suchläufe.
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Künstliche Intelligenz
iX-Workshop: Netzwerkanalyse und Fehlersuche mit Wireshark
Langsame Verbindungen, ständige Unterbrechungen oder unerkannte Sicherheitslücken können den Betriebsablauf stark beeinträchtigen oder sogar zu Ausfällen führen. Mit Wireshark, einem Open-Source-Tool zur Netzwerkanalyse, können Administratoren den Netzwerkverkehr in Echtzeit überwachen, Sicherheitsrisiken identifizieren und Verbindungsprobleme diagnostizieren.
In dem praxisorientierten Workshop Netzwerkanalyse und Fehlersuche mit Wireshark erfahren Sie, wie Sie das Netzwerkanalyse-Tool Wireshark effizient einsetzen können. Sie lernen die Funktionsweise und Konfiguration von Wireshark kennen, entwickeln systematische Vorgehensweisen zur Fehleranalyse, verstehen die Bedeutung der Aufzeichnung von Netzwerkdaten und erfahren, wie Sie die Zuverlässigkeit Ihres Netzwerks steigern können.
Interaktive und praxisnahe Übungen
Der Workshop ist interaktiv gestaltet und beinhaltet praxisnahe Übungen in einer bereitgestellten Laborumgebung. Sie werden selbstständig Netzwerkdaten erfassen, Filter setzen, Analysen durchführen und Statistiken erstellen. Anhand konkreter Anwendungsszenarien vertiefen Sie dieses Wissen und verstehen beispielsweise, wie Sie Netzwerkprotokolle analysieren, Leistungsengpässe aufspüren und Auswirkungen von Paketstaus und Paketverlusten erkennen.
Ihr Trainer Henrik Wahsner ist ein erfahrener Experte in der Performanceanalyse und Fehlersuche in IP-Netzwerken. Als technischer Leiter der NETCOR GmbH kombiniert er tiefgehendes Fachwissen mit praxisnaher Expertise, die er in zahlreichen Kundenprojekten gesammelt hat.
Der nächste Workshop findet vom 27. bis 29. Oktober 2025 statt und richtet sich an Netzwerkadministratoren und technische Mitarbeiter, die für den Betrieb von Netzwerken verantwortlich sind. Er ist ideal für Einsteiger in die Arbeit mit Wireshark, aber auch für erfahrene Anwender, die ihr Wissen vertiefen möchten. Teilnehmer, die das Tool bereits nutzen, erhalten neue Perspektiven und Workflows für die Netzwerkanalyse.
Aufgrund des interaktiven Formats ist die Teilnehmerzahl auf 20 Personen begrenzt, um ausreichend Raum für den Austausch mit dem Trainer und den anderen Teilnehmern zu schaffen.
(ilk)
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