Federated Learning: Verbundlernen für die KI in der Medizin
Gemeinsame Nutzung von Trainingsdaten soll die KI-basierte Schlaganfall-Prognostik verbessern.
Artikel zum Schlagwort: Künstliche Intelligenz
Der verschwindende Radiologe
CoViD-19 und Digitalisierung zum Trotz: RadiologInnen müssen im klinischen Ablauf sichtbar bleiben und für die anderen ärztlichen Disziplinen persönlich ansprechbar sein. Das meint Adrian Brady, Mitautor zahlreicher Positionspapiere der European Society of Radiology.
Kontinuierlich lernende KI-Algorithmen für die Radiologie
„Das aktuell größte Risiko KI-basierter Anwendungen ist nicht, dass sie besser werden als der Mensch, sondern dass sich der Mensch mit qualitativ schwachen KI-Ergebnissen zufrieden gibt.“ Oleg Pianykh, Harvard Medical School, ruft damit die RadiologInnen auf, sich mit kontinuierlich lernenden KI-Systemen zu befassen.
Algorithmen teilen statt Daten
Alle Bilddaten verbleiben an ihrer ursprünglichen Institution – geteilt werden die Analyse-Algorithmen. Das ist der Ansatz der neuen 'Joint Imaging Platform' für die Analyse medizinischer Bilder.
RöKo Digital – Update: Künstliche Intelligenz in der Neuroradiologie
Startups möchten die Zukunftsvision der maschinellen Diagnostik wahr werden lassen. Ihre Software-Lösungen quantifizieren Hirnvolumina, charakterisieren Hirnläsionen und identifizieren ischämische Infarkte. Für die klinische Routinepraxis reicht das noch nicht, meint Michael Forsting, Universitätsklinikum Essen.
Charité: Plattform für KI in der Diagnostik
Startschuss Ende September 2020: Eine Plattform für KI-unterstützte Anwendungen in der bildbasierten medizinischen Diagnostik aufbauen – so lautet das Ziel des Projekts EMPAIA unter Leitung der Berliner Charité.
RöKo Digital – KI in der Onkologie
Algorithmen unterstützen zunehmend auch in der Onkologie menschliche BefunderInnen. Die automatisierte Verknüpfung von Bildgebungsbefunden etwa mit Labordaten wäre ein erster Schritt hin zu einem ‚Digitalen Tumorboard’.
Translationale bildgestützte Onkologie – Professur an Uni Duisburg-Essen besetzt
Krebs bekämpfen mit maschinellem Lernen: Prof. Dr. Dr. Jens Kleesiek hat die Professur für Translationale bildgestützte Onkologie an der Medizinischen Fakultät der Universität Duisburg-Essen angenommen.
Anwendungsbereiche Künstlicher Intelligenz in der Radiologie
Künstliche Intelligenz (KI) kann und wird die klinische Praxis in vielerlei Hinsicht verbessern – von der Terminvergabe bis zur Therapieplanung. Luis Martí-Bonmatí, La Fe Health Research Institute, Valencia, Spanien, sieht eine erfolgreiche Zukunft für die Verbindung von Mensch und Maschine.
RöKo Digital – KI: Praktische Anwendungen in der Radiologie
Für die Befundung der Thorax-CT hat man am Uniklinikum Freiburg zwei KI-basierte Anwendungen externer Anbieter implementiert.
