Wie künstliche Intelligenz (KI) RadiologInnen hilft, die Masse der Thorax-Bilder während der CoViD-19 Pandemie zu befunden, erklären zwei KI-Experten aus Wien und Barcelona. Die SARS-CoV-2 Pandemie wird die Rolle der KI stärken. Teil 5 der ESR-Livestream-Reihe.

Fehlende klinische Validierung verhindert bei den allermeisten neuroradiologischen DL-Algorithmen deren Implementieren in eine klinische Umgebung.

Ein Algorithmus zur automatischen Quantifizierung von Koronarverkalkungen erweist sich als robust für unterschiedliche CT-Untersuchungsarten.

Ein Beispiel, wie AI-Erfolge in der Presse übertrieben werden und die Frage nach dem Nutzen für Patientinnen und Patienten nicht gestellt wird.

Künstliche Intelligenz (KI) wird im Gesundheitswesen eine Riesenrolle spielen – schon jetzt geschehen Veränderungen in ungeahntem Tempo. Ihre Technikaffinität macht RadiologInnen zur idealen Schnittstelle von KI und Gesundheitssystem.

Für seine Forschung zur verbesserten Bewegungskorrektur in der MRT wurde Christoph Kolbitsch, Physikalisch-Technische Bundesanstalt, von der Stiftung Werner-von-Siemens-Ring ausgezeichnet.

Für das Deep-Learning-System 'deepc' wurden Franz Pfister und sein KI-Start-Up mit dem Eugen Münch-Preis in der Kategorie Praktische Anwendung ausgezeichnet.

Diagnostische Bildgebung ist einer der geförderten Schwerpunkte der neuen Professuren an der Uni Göttingen und der HAWK.

Mit Algorithmen erstellte Biomarkerprofile könnten helfen, unnötige Appendektomien bei Kindern und Jugendlichen zu vermeiden.

Kongresspräsident Professor Dr. med. Claus Zimmer (Klinikum rechts der Isar der TU München) zum Stand der Künstlichen Intelligenz in der Neuroradiologie