01. 12. 2021 | Computertomografie | CME-Kurs CME-Punkte: 3 Für: Ärzte Zertifiziert bis: 02. KI in der Radiologie: zuverlässiger Partner für die CT-Befundung. 2022 Zertifizierende Institution: Ärztekammer Nordrhein Dies ist Ihre Lerneinheit zum Artikel Die kardiale Computertomographie (CT) ermöglicht neben einer präzisen Quantifizierung des Koronarkalks zur Risikostratifizierung die nichtinvasive anatomische sowie funktionelle Beurteilung von Koronarstenosen und Plaquemorphologie und stellt somit ein in den heutigen Leitlinien zur Diagnostik der koronaren Herzerkrankung (KHK) etabliertes Verfahren dar. Längst ist künstliche Intelligenz (KI) Teil unseres Lebens – und doch stehen wir am Beginn einer neuen Epoche in der Herzbildgebung. Die Fortschritte in der Entwicklung der KI und die Anwendung auf dem Gebiet der kardialen CT bieten neben vielen Möglichkeiten der Bildverbesserung und -optimierung eine höhere diagnostische Genauigkeit der anatomischen und funktionellen Beurteilung der KHK. KI-Verfahren sind lernende Systeme, welche mittels komplexer Algorithmen, wie dem maschinellen Lernen (ML) zur automatisierten Detektion und Analyse relevanter Bilddatenmerkmale, eingesetzt werden und eine Charakterisierung von Behandlungs- und Krankheitsverläufen sowie die Risikostratifizierung ermöglichen.
11:33 - Im Gespräch: Dr. Jens Schaumberg, Chefarzt der Klinik für Neurologie an den Sana Kliniken Lübeck und Dr. Christian Dyzmann, Facharzt für Radiologie und Sektionsleiter Neuroradiologe an den Sana Kliniken Lübeck. Das Interview führte Corinna von Büdingen. Künstliche Intelligenz macht's möglich Komplettauswertung von komplexen Schlaganfall-CTs binnen Minuten für akute Therapieentscheidungen Eine Forschungsgruppe aus Oxford zeigt erneut, was mithilfe von künstlicher Intelligenz (KI) in der Medizin möglich ist. Denn die e-Stroke-Suite von Brainomix ist in der Lage, innerhalb von Minuten komplexe CT-Untersuchungen von Schlaganfallpatienten so zu analysieren, dass die Ergebnisse für die Behandlungsentscheidung genutzt werden können. Die Mission der Entwickler: Mithilfe von künstlicher Intelligenz das Potenzial von Bildgebungsverfahren voll auszuschöpfen. Ct künstliche intelligenz cf. Denn diese Auswertungen der Bildgebungsverfahren geben ÄrztInnen wichtige Informationen, die für eine Behandlung ohne Zeitverlust entscheidend sind.
Deshalb verbessert sich die Bildqualität mit jeder weiteren Aufnahme. " Dieser Artikel könnte Sie auch interessieren News • KI & Ultraschall Bessere und schnellere Ergebnisse durch Deep Learning Künstliche Intelligenz und lernfähige Algorithmen – diese Begriffe werden in der Medizin zunehmend prominenter. Das zeigt sich auch in den Vortragsprogrammen internationaler Fachkongresse. Dort rückt der mögliche Einsatz der neuen Technologie immer mehr in den Fokus – so auch auf der "Medical Imaging"-Konferenz der International Society for Optics and Photonics (SPIE), die vom 16. Künstliche intelligenz ct. -21. … "Die selbstlernende Software optimiert das sogenannte Bildrauschen, d. h. die grobkörnige Darstellung von Organen und Strukturen in den CT-Aufnahmen", nennt Prof. Dr. Ulf Teichgräber, Direktor des IDIR, einen entscheidenden Vorteil. Es profitieren nicht nur Patienten mit Kopf- oder Ganzkörper-Untersuchungen, sondern vor allem Betroffene von Herzerkrankungen oder Schlaganfällen, die eine exakte Diagnose in kurzer Zeit benötigen.
Die Treffsicherheit gibt Summers mit dem AUC-Wert (area under the curve) der ROC-Analyse (receiver operating characteristic) an, der Sensitivitt und Spezifitt kombiniert. Der Wert reicht von 0, 5 (reiner Zufall) bis 1 (sichere Diagnose). Die CT-Untersuchung erahnte den Typ-2-Diabetes hufig bereits vor der klinischen Diagnose. Der AUC-Wert betrug mehr als 2. 500 Tage vor der Diagnose 0, 79 (95-%-Konfidenzintervall 0, 76-0, 82). Er stiegt in den folgenden 2. 500 Tagen bis zur Diagnose auf 0, 81 (0, 77-0, 84) an. Dies ist noch weit von einer Diagnose entfernt, knnte aber Hinweise fr weitere Untersuchungen liefern. Ct künstliche intelligent transport. In den ersten 2. 500 Tagen nach der Diagnose des Typ-2-Diabetes stieg der AUC-Wert auf 0, 84 (0, 81-0, 86) und danach auf 0, 92 (0, 87-0, 96). In diesem Fall wrde das CT jedoch nur das besttigen, was die Bluttests bereits ergeben haben. Die Studie wird sicher nicht dazu fhren, einen Typ-2-Diabetes mittels eines CT zu diagnostizieren. Auch fr die Frherkennung gibt es geeignetere Methoden.
Anerkennung in Österreich: Für das Diplom-Fortbildungs-Programm (DFP) werden die von deutschen Landesärztekammern anerkannten Fortbildungspunkte aufgrund der Gleichwertigkeit im gleichen Umfang als DFP-Punkte anerkannt [§ 14, Abschnitt 1, Verordnung über ärztliche Fortbildung, Österreichische Ärztekammer (ÖÄK) 2013]. Weiterführende Themen Bitte loggen Sie sich ein, um Zugang zu diesem Inhalt zu erhalten Zugang erhalten Sie mit: Interdisziplinär Für Ihren Erfolg in Klinik und Praxis - Die beste Hilfe in Ihrem Arbeitsalltag Mit Interdisziplinär erhalten Sie Zugang zu allen CME-Fortbildungen und Fachzeitschriften auf * Sie können Interdisziplinär 14 Tage kostenlos testen (keine Print-Zeitschrift enthalten). KI unterstützt Radiologie bei CT-Befundung von COVID-19 | Management-Krankenhaus. Der Test läuft automatisch und formlos aus. Es kann nur einmal getestet werden. Weitere Produktempfehlungen anzeigen Innere Medizin Kombi-Abonnement Mit Innere Medizin erhalten Sie Zugang zu CME-Fortbildungen des Fachgebietes Innere Medizin, den Premium-Inhalten der internistischen Fachzeitschriften, inklusive einer gedruckten internistischen Zeitschrift Ihrer Wahl.
Bei der KI von Deep Insights handelt es sich um ein Convolutional Neuronal Network, das mit tausenden anonymisierten Bildern trainiert wurde. Es liefert stets eines von drei möglichen Ergebnissen: COVID-19, pathologischer Befund (worunter beispielsweise MERS und Lungenentzündungen fallen) oder normaler Befund. Grundsätzlich erkennt die KI COVID-19 auch auf einfachen Röntgenbildern, die in wesentlich mehr Kliniken und deutlich billiger angefertigt werden können; allerdings ist die Erkennungsrate bei einfachen Röntgen noch nicht so hoch. Radiologie: Knstliche Intelligenz erahnt Typ-2-Diabetes im CT. Mehr Bilder, bitte Deep Insights hat seine zur Unterstützung von COVID-19-Diagnosen gedachte KI gemeinsam mit der Wiener Firma LifeTec entwickelt und als Open Source veröffentlicht. Die Lizenz (GNU Affero General Public License v3. 0) erlaubt umfassende Modifikationen, Weiterverbreitung und kommerziellen Einsatz. Die hinter Deep Insights stehenden Brüder Hamilton und Aaron Kaplan rufen auch ausdrücklich dazu auf, ihre KI auszuprobieren und weiter zu verbessern.
Denn die KI-basierte Software kann in allen Krankenhäusern weltweit eingesetzt werden und den ÄrztInnen damit binnen Minuten sehr detailliert aufbereitete Untersuchungsergebnisse bereitstellen, die dann die Arbeitsabläufe bei der Versorgung von Schlaganfallpatienten optimieren, was am Ende Schlaganfall-Folgen vermindert und behinderungsfreies Überleben retten kann. Kontakt zu den Sana-Kliniken Lübeck Sana Kliniken Lübeck GmbH Kronsforder Allee 71-73 23560 Lübeck Mehr zum Thema Interview: Neuronal-gesteuertes Hand-Exoskelett Stroke-Card – standardisierte Schlaganfall-Nachbehandlung Neue Erkenntnisse zur neuronalen Plastizität nach einem Schlaganfall
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