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Künstliche Intelligenz

KI-Update Deep-Dive: Wie CAIMed Diagnosen verbessern will


KI-Forschung trifft auf medizinische Anwendung

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Künstliche Intelligenz kann dabei helfen, genetische Variationen zu erkennen oder Bilddaten auszuwerten, und so Fachärztinnen und Ärzte bei der Diagnose von Krankheiten unterstützen. Genau hier setzt die Arbeit des niedersächsischen KI-Forschungszentrums CAIMed an. „CAIMed ist das niedersächsische Zentrum für künstliche Intelligenz und kausale Methoden in der Medizin“, erklärt Johannes Winter, Geschäftsführer von CAIMed, im Podcast. Das Besondere sei, „dass hier KI-Forschung, medizinische Forschung und Anwendung zusammenkommen.“


Eigenwerbung Fachdienst heise KI PRO

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An dem Zentrum sind die Medizinische Hochschule Hannover, die Universitätsmedizin Göttingen, das Helmholtz-Zentrum für Infektionsforschung in Braunschweig sowie die KI-Forschungszentren L3S in Hannover und CIDAS in Göttingen beteiligt. Ihr gemeinsames Ziel ist es, „KI-Methoden zu entwickeln und auch in die klinische Anwendung zu bringen“, sagt Winter. Die Finanzierung erfolgt durch das Niedersächsische Ministerium für Wissenschaft und Kultur mit Mitteln aus dem Programm zukunft.niedersachsen der VolkswagenStiftung.

Fokus auf personalisierte Medizin

CAIMed konzentriert sich auf drei medizinische Schwerpunkte. „Das sind im Wesentlichen die großen Volkskrankheiten“, sagt Winter. Dazu zählen die Onkologie, die Herz-Kreislauf- und Lungenmedizin sowie die Infektionsmedizin. Das Ziel ist eine personalisierte Gesundheitsversorgung. Während man aktuell oft noch mit generischen Behandlungsansätzen vorgehe, die Winter salopp als Vorgehen „mit der Schrotflinte“ beschreibt, zielt die personalisierte Medizin darauf ab, „maßgeschneiderte Diagnostik anzubieten, aber auch Therapieansätze.“

Ein konkretes Projekt befasst sich mit der Vorsorge von Gebärmutterhalskrebs. Statt herkömmlicher Laboruntersuchungen von Abstrichen setzt das Team auf „eine KI-basierte Zytologie, also eine Zellanalyse.“ Dabei werden die Abstriche digitalisiert und von einer KI auf Auffälligkeiten untersucht. Pathologen müssten dann „nicht mehr aufwendig jedes Bild, nach diesen Auffälligkeiten manuell untersuchen“, erläutert Winter den Vorteil der Zeitersparnis.

Ein weiteres Anwendungsfeld ist die Vorhersage einer nosokomialen Sepsis bei Kindern auf Intensivstationen. Eine Sepsis ist eine Blutvergiftung, die im Krankenhaus erworben werden kann. Ein KI-Modell soll diese „etwa sechs bis zwölf Stunden bevor die Sepsis ausbricht“ erkennen. „Je früher ich behandeln kann, desto besser ist es natürlich für das Kind“, betont Winter. Gleichzeitig werde klinisches Personal entlastet.

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KI-Update

KI-Update

Wie intelligent ist Künstliche Intelligenz eigentlich? Welche Folgen hat generative KI für unsere Arbeit, unsere Freizeit und die Gesellschaft? Im „KI-Update“ von Heise bringen wir Euch gemeinsam mit The Decoder werktäglich Updates zu den wichtigsten KI-Entwicklungen. Freitags beleuchten wir mit Experten die unterschiedlichen Aspekte der KI-Revolution.

Datenbasis und die Suche nach der Nadel im Heuhaufen

Für das Training solcher Modelle sind große und vielfältige Datenmengen notwendig. Laut Winter ist die Datenlage in Deutschland gut. „Wir haben genügend Daten“, sagt er und verweist auf Initiativen wie die Medizin-Informatik-Initiative. Die Herausforderung sei, eine „Balance zwischen Datenschutz und Datenschatz“ zu finden.

Um sicherzustellen, dass die KI-Systeme nachvollziehbar arbeiten, verfolgt CAIMed einen „Hybriden-KI-Ansatz“. Dabei werden datengetriebene Modelle wie große Sprachmodelle mit „Wissensdatenbanken, also abgesichertem Wissen“ kombiniert. Zum Einsatz kommen sogenannte „Retrieval Augmented Generation Ansätze“, bei denen ein Sprachmodell mit verlässlichen Datenquellen wie Krankenhausinformationssystemen verbunden wird.

Auch bei schwer zu diagnostizierenden Krankheiten wie Long-Covid soll KI helfen. In Niedersachsen existiert das größte Forschungscluster zu diesem Thema. KI-Modelle könnten hier Muster erkennen, die für das menschliche Auge schwer zu fassen sind. „Hier können wir die Nadel im Heuhaufen hoffentlich finden“, sagt Winter.

Der Mensch bleibt entscheidend

Trotz der technischen Möglichkeiten sieht Winter die KI als „Unterstützungssystem, ein digitaler Assistent“ für medizinisches Fachpersonal. Er warnt vor einem „De-Skilling“, also dem Verlust von Fähigkeiten, wenn sich junge Ärztinnen und Ärzte zu sehr auf die Technik verlassen. „Ich muss wirklich darauf achten, diese KI-Kompetenzentwicklung ernst zu nehmen“, mahnt Winter.

Deshalb sei der Ansatz von CAIMed, von Anfang an interdisziplinär zu arbeiten. In sogenannten Use Cases arbeiten Medizinerinnen, KI-Forschende und Ethiker gemeinsam an den Lösungen. „Von Beginn an müssen beide Welten (angewandte Medizin und Forschung) zusammenarbeiten“, erklärt Winter. Nur so könne man sicherstellen, dass die entwickelten Werkzeuge auch den Bedarf in der klinischen Praxis treffen.


(igr)



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Smarte Thermostate von Aqara, Bosch, Homematic IP, SwitchBot, Tado, TP-Link


Billiger heizen, komfortabler heizen, oder idealerweise beides: Das gelingt mit smarter Heiztechnik. Dazu gehören nicht nur smarte Thermostate, sondern auch weitere digitale Gehilfen, wie die c’t-Redakteure Urs Mansmann und Stefan Porteck im Podcast diskutieren.

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Logo mit dem Schriftzug "c't uplink – der Podcast aus Nerdistan"

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Den wöchentlichen c’t-Podcast c’t uplink gibt es …

Urs berichtet von monatlichen Verbrauchsübersichten, die manche Vermieter ihren Mietern erstellen müssen – was nur kaum jemand weiß. Urs erklärt, unter welchen Bedingungen man Anspruch auf diese Abrechnungen hat und was fernauslesbare Heizkostenverteiler damit zu tun haben.

Dann geht es natürlich auch um smarte Thermostate. Wir vergleichen sechs aktuelle Modelle, beschreiben Einbau, Nutzen sowie Funkinfrastrukturen und erklären, warum Matter enttäuscht. Wir diskutieren, unter welchen Bedingungen Geofencing, Fenstersensoren und Raumthermostate funktionieren. Und wir tauschen Erfahrungen und Tipps aus.

Die Systeme und Apps stoßen an ihre Grenzen, wenn man Thermostate und Sensoren verschiedener Hersteller mischen oder aufwendige Regeln nutzen möchte. Stefans Lösung: die Smart-Home-Plattform Home Assistant. Er beschreibt, wie man smarte Thermostate integriert, sie mit beliebigen Sensoren kombiniert und die Regeln implementiert.

Zwischendurch weisen wir auf einen neuen YouTube-Kanal von heise hin: c’t Phasenlage. Dort stellen wir Energiethemen wie Photovoltaik, Solarakkus, dynamische Stromtarife, Wärmepumpen und Smart Home miteinander verzahnt dar. Der Kanal richtet sich an technikinteressierte Einsteiger und Experten und bringt – wenn Host Jörg Wirtgen es hinkriegt – alle 14 Tage ein Video:

Zu Gast im Studio: Urs Mansmann, Stefan Porteck
Host: Jörg Wirtgen
Produktion: Tobias Reimer

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► Die c’t-Artikel zum Thema (Paywall):

Warum sich Smart-Home-Technik beim Heizen lohnt

Sechs smarte Heizkörperthermostate im Test

Smarte Thermostate mit Home Assistant ausreizen[Link auf

Ohne Cloud: Heizungen von Bosch, Buderus und Junkers überwachen und steuern[Link auf

Geld sparen mit monatlicher Verbrauchsübersicht für Heizung und Warmwasser

In unserem WhatsApp-Kanal sortieren Torsten und Jan aus der Chefredaktion das Geschehen in der IT-Welt, fassen das Wichtigste zusammen und werfen einen Blick auf das, was unsere Kollegen gerade so vorbereiten.

► c’t Magazin
► c’t auf Mastodon
► c’t auf Instagram
► c’t auf Facebook
► c’t auf Bluesky
► c’t auf Threads
► c’t auf Papier: überall, wo es Zeitschriften gibt!


(jow)





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Künstliche Intelligenz

Vibe-Coding nach dem Tiktok-Prinzip: So funktioniert Gizmo


Dank Vibe-Coding können auch Menschen ohne Programmierkenntnisse vollständige Apps erstellen. Möglich wird das durch den Einsatz von KI, die Ideen direkt in funktionierende Anwendungen umsetzt. Ein US-Start-up geht jetzt mit seiner App Gizmo noch einen Schritt weiter: Es hat eine eigene Plattform für den Vibe-Coding-Trend entwickelt, auf der sich interaktive Mini-Anwendungen direkt erstellen, liken und teilen lassen.

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Gizmo bietet App-Entwicklung im Tiktok-Fomat

Nutzer können interaktive Inhalte aus Text, Fotos, Ton und Berührungen erstellen. Diese erscheinen – ähnlich wie bei Tiktok oder Instagram-Reels – in einem vertikalen Feed. Im Gegensatz zu klassischen Kurzvideos können Nutzer die Inhalte hier aber nicht nur ansehen, sondern auch aktiv nutzen.

Je nach Art des jeweiligen „Gizmos” können Nutzer den Bildschirm antippen, wischen, zeichnen oder Elemente bewegen, um mit der Mini-App zu interagieren. Zum Angebot zählen unter anderem Rätsel, Memes und Animationen. Die Anwendungen lassen sich liken und kommentieren. Außerdem können Nutzer auch hier einen Remix aus bestehenden „Gizmos” erstellen.

Wie beim Vibe-Coding üblich beschreiben Nutzer in natürlicher Sprache, welche Anwendung sie erstellen möchten. Eine KI setzt diese Beschreibung in Quellcode um und erstellt eine funktionsfähige Mini-Anwendung. Den Begriff Vibe-Coding prägte Anfang 2025 Andrej Karpathy, der zuvor unter anderem die KI-Abteilung von Tesla leitete.

Gizmo unterstützt auch bei der Visualisierung, damit die Idee möglichst korrekt funktioniert und stabil läuft. Zusätzlich überprüft das Unternehmen die Inhalte mithilfe von KI sowie menschlichen Moderatoren, um die Sicherheit der Nutzer zu gewährleisten. Die Gizmo-App ist für iOS und Android verfügbar.

Die bisherigen Downloadzahlen sprechen für sich

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Das New Yorker Start-up Atma Sciences hat Gizmo entwickelt. Zum Team gehören unter anderem Rudd Fawcett, Brandon Francis, CEO Josh Siegel und CTO Daniel Amitay. Im vergangenen Jahr sammelte das Unternehmen in einer Seed-Finanzierungsrunde rund 5,5 Millionen US-Dollar von First Round Capital und weiteren Investoren ein. Die App erschien im Sommer 2025. Laut einer Analyse von Appfigures verzeichnet Gizmo inzwischen rund 600.000 Downloads. Etwa die Hälfte davon entfällt auf die USA. Allein im Dezember wurde sie rund 235.000 Mal heruntergeladen, was etwa 39 Prozent der Gesamtdownloads entspricht.

Dieser Beitrag ist zuerst auf t3n.de erschienen.


(jle)



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Nextcloud schaltet den ADA-Turbo: Deutliche Performance-Verbesserungen kommen


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This article is also available in
English.

It was translated with technical assistance and editorially reviewed before publication.

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Nextcloud hat mit der ADA-Engine (Accelerated Direct Access) eine grundlegend überarbeitete Datenzugriffsarchitektur vorgestellt. Die in PHP, Go und Rust implementierte Engine soll die Skalierbarkeit der freien Kollaborationsplattform auf ein neues Niveau heben. Die Neuentwicklung ist als Hommage an Ada Lovelace benannt, die erste Computerprogrammiererin der Geschichte.

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Die ADA-Engine berechnet Zugriffsdaten und Berechtigungen vorab, speichert sie im Cache und ermöglicht direkten Dateizugriff. Zudem pusht sie Daten aktiv zu Clients, um die Navigation responsiver zu gestalten.

Konkrete Leistungssprünge in Nextcloud Hub 26 Winter

In Aktion können Anwender die neue ADA-Engine erstmals mit Nextcloud Hub 26 Winter erleben, das am 18. Februar 2026 erscheinen soll. Die neue Version trennt Previews aus dem File Cache und reduziert so die Größe der File-Cache-Tabelle um 56 Prozent. Diese Metadaten-Abstraktionsschicht ist oft die größte Datenbanktabelle in Nextcloud-Installationen. Previews erhalten eine eigene Tabelle mit Ablaufmechanismus für ungenutzte Dateien.

Authoritative Mount Points beschleunigen das Laden von Ordnern mit Shares um 30 Prozent, im Beispiel von Nextcloud von 1,9 auf 1,3 Sekunden. Das Lean File System Setup verbessert die Shared-Folder-Retrieval um 60 Prozent, von 1,39 auf 0,44 Sekunden. Direkte S3-Downloads reduzieren die Serverlast massiv und beschleunigen das Laden von Thumbnails um den Faktor 2 bis 10.

Snowflake-IDs und Sharding für große Installationen

Eine zentrale Innovation sind Snowflake-IDs, ursprünglich von Twitter entwickelt. Diese 64-Bit-Identifikatoren lassen sich dezentral ohne Datenbankabfragen generieren und enthalten einen Zeitstempel mit Millisekundenpräzision, eine Server-ID und ein CLI-Flag. Sie ermöglichen Sharding, also die Aufteilung von Tabellen nach Benutzer- oder Datei-IDs über mehrere Nodes hinweg, was Wartezeiten reduziert. Die Snowflake-IDs sind bereits im Preview-Provider und External Sharing im Einsatz.

Für Installationen mit Millionen Nutzern implementiert Nextcloud zudem das Generator-Pattern zum Streaming großer Listen. Statt komplette Listen in den Speicher zu laden, was zu Out-of-Memory-Fehlern führen kann, werden die Daten schrittweise verarbeitet. Eine neue Mount-Points-Tabelle ersetzt die bisherigen Per-User-Caches und ermöglicht direkte Provider-Queries. Die Architektur ist ideal für geclusterte und Cloud-native Deployments wie Kubernetes geeignet.

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High-Performance-Backends für Files und Talk

Die in Rust und Go entwickelten High-Performance-Backends erhalten ebenfalls Updates. Das HPB Files 2.0 reduziert die PROPFIND-Anfragen für Updates um 80 Prozent durch gestaffelte Benachrichtigungen bei Multi-User-Änderungen und detailliertere Informationen für selective Sync. Das HPB Talk 2.0 führt Chat-Relay ein und senkt die Datenbanklast für große Räume und Anrufe. Bei mehr als 100 Teilnehmern sinken die Chat-bezogenen Anfragen um bis zu 80 Prozent.

Direkte S3-Downloads sind bereits im aktualisierten Desktop-Client implementiert. Clients laden dabei Token-geschützt direkt aus S3-kompatiblen Speichern und umgehen den Application-Server. Für die Web-Oberfläche und Previews folgen entsprechende Funktionen in späteren Releases. Die Speicherabstraktion bleibt dabei erhalten und unterstützt weiterhin POSIX, S3, IBM, FTP, WebDAV, Samba, NFS und SharePoint.

Sicherheit und Open-Source-Charakter bleiben erhalten

Trotz der tiefgreifenden Änderungen bleiben alle Sicherheitsfeatures erhalten oder werden verbessert: Server- und End-to-End-Verschlüsselung, ACLs, Passwort- und Ablaufmechanismen sowie Video-Verifikation. Auch KI-gestützte Erkennung verdächtiger Logins, Brute-Force-Schutz, Rate-Limiting, Audit-Logging, Erkennung sensibler Dateien und Smart Locking funktionieren weiterhin. Die ADA-Engine sorgt für konsistente Berechtigungen über alle Features hinweg, von Files über Talk bis zu Tasks. Detaillierte Informationen zu allen Änderungen finden sich im Nextcloud-Blog.

Und natürlich bleibt der Open-Source-Charakter von Nextcloud unangetastet, es handelt sich nicht um ein kommerzielles Pro-Feature. Die erste Beta von Nextcloud Hub 26 Winter ist seit Januar 2026 verfügbar. Nextcloud verspricht, dass weitere Anpassungen in kommenden Releases folgen, wobei die größten Auswirkungen bei großen Installationen zu erwarten sind. Geografisch verteilte Speicherlösungen sind mit ADA technisch machbar, erfordern aber noch erheblichen Entwicklungsaufwand.


(fo)



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