Podcast<em> Von Fall zu Fall </em>Folge 10<em> – Künstliche Intelligenz (</em><em>KI)</em>
Wie kann Künstliche Intelligenz (KI) den ärztlichen Alltag revolutionieren? Prof. Dr. Dominik Linz gibt spannende Einblicke in aktuelle und kommende KI-Anwendungen – von EKG-Analyse bis Spracherkennung. Hören Sie rein und entdecken Sie das Potenzial für Ihre Praxis!
Dr. med Claudia Zemmrich,
Fachärztin für Innere
Medizin und Kardiologie,
Berlin
Lassen Sie sich von der Internistin und Kardiologin Frau Dr. Claudia Zemmrich durch die Welt der DOAKs führen! In jeder Folge der Podcast-Serie Von Fall zu Fall erläutern Ihnen ausgewiesene Experten im Interview die Dos and Dont’s der Antikoagulationstherapie, oft anhand von anschaulichen Fallbeispielen. Informieren Sie sich heute über das Potenzial der KI für Ihren Praxisalltag!
Jetzt Podcast hören – und entdecken, wie KI Ihren Praxisalltag revolutionieren kann!
Folge 10: Von Fall zu Fall – Künstliche Intelligenz (KI)
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Prof. Dr. Dominik Linz,
Kardiologe und Professor für
Comprehensive Atrial Fibrillation
Management,
Universität Maastrich
Im Podcast erfahren Sie, wie KI bereits heute und künftig bei VHF♦︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎ eingesetzt werden kann. Prof. Dr. Dominik Linz erläutert:
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Früherkennung & Prognose: KI kann EKGs auswerten, VHF♦︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎ erkennen und das Risiko zukünftiger Episoden vorhersagen.
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Therapiemanagement: Digitale Tools wie Apps und Smartwatches unterstützen Patient:innen im Alltag.
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Einsatz im Praxisalltag: KI erleichtert die EKG-Analyse und die Erstellung von Arztbriefen.
Jetzt reinhören und erfahren, wie KI Ihre Arbeit erleichtern und die Patient:innenversorgung verbessern kann!
Bleiben Sie dran! Lösen Sie auch im nächsten Monat folgende spannenden Patient:innenfälle mit uns, die wir im Infocenter NOAK 360° für Sie bereitstellen!
Folge 11: Von Fall zu Fall– Schlaganfall unter Antikoagulation
Folge 12: Von Fall zu Fall– API-CAT
VHF♦︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎︎: nicht-valvuläres Vorhofflimmern
- Isaksen et al. Artificial intelligence for the detection, prediction, and management of atrial fibrillation. Erkennung, Vorhersage und Behandlung von Vorhofflimmern mithilfe künstlicher Intelligenz. Herzschrittmacherther Elektrophysiol. 2022;33(1):34-41. doi:10.1007/s00399-022-00839-x
- Khurshid et al. ECG-Based Deep Learning and Clinical Risk Factors to Predict Atrial Fibrillation. Circulation. 2022;145(2):122-133. doi:10.1161/CIRCULATIONAHA.121.057480
- Glover et al. Development of an AI co-pilot for decision support in oral anticoagulation management for atrial fibrillation using simulated patients. Heart 2024;110:A30.
- Hausärztinnen- und Hausärzteverband. Verfügbar unter https://www.haev.de/ Zugriff am 24.02.2025
- Cardiomatics. Fortschrittliche KI für schnelle EKG-Intepretation. Verfügbar unter https://www.cardiomatics.com/ Zugriff am 24.02.2025