Daten

Forschende der EPFL haben eine Technologie entwickelt, die auf Nanophotonik und Datenwissenschaft basiert, um Krebs-Biomarker in einem frühen Stadium zu erkennen und zu überwachen. Ihre Forschung wurde in Nature Communications veröffentlicht.

Digitale Zwillinge – eine geschickte Kombination aus künstlicher Intelligenz und persönlichen Daten – haben bereits begonnen, die Arbeitsweise der Gesundheitsversorgung zu revolutionieren. Aber sie werfen eine Menge ethischer und rechtlicher Fragen auf, insbesondere angesichts der riesigen Mengen an medizinischen Daten, die gesammelt werden müssen, um Algorithmen der künstlichen Intelligenz zu trainieren. Müssen wir uns also Sorgen über die Möglichkeit eines digitalen Klons machen? Wir haben mit Expertinnen aus verschiedenen Bereichen gesprochen, um das herauszufinden.

Eine heute in Nature veröffentlichte Studie zeigt, dass die NHS-App COVID-19 zur digitalen Kontaktverfolgung, die auf dem DP3T-Protokoll basiert, zwischen 300 000 und 600 000 COVID-19-Fälle in England und Wales verhindert hat. Die Forschenden nutzten Daten des NHS, um die epidemiologischen Auswirkungen solcher datenschutzfreundlichen Apps aufzuzeigen und zu quantifizieren, die nun weltweit zur Kontrolle der Pandemie eingesetzt werden.

Bäche und Flüsse – oder «fliessende Gewässer» – stossen nachts im Durchschnitt viermal mehr CO₂ aus als tagsüber, wie Forschende der EPFL aufzeigen konnten. Das ist wichtig, denn die meisten Schätzungen der globalen CO₂-Emissionen basieren auf Messungen, die während des Tages durchgeführt werden, was potenziell die Berechnung des globalen Kohlenstoffkreislaufs verzerrt.

EPFL-Forschende haben KI-gesteuerte Nanosensoren entwickelt, mit denen Wissenschaftlerinnen verschiedene Arten von biologischen Molekülen verfolgen können, ohne sie zu stören.