Künstliche Intelligenz: Die Zukunft Der Radiologie - Spektrum Der Wissenschaft — Fellhorn | Bauernhofurlaub.De

July 8, 2024, 11:25 pm

Was ist in den nächsten Jahren zu erwarten? Artificial Intelligence in radiology What can be expected in the next few years? Der Radiologe volume 60, pages 64–69 ( 2020) Cite this article Zusammenfassung Klinisches/methodisches Problem Künstliche Intelligenz (KI) durchdringt immer mehr Felder der Radiologie. Ziel dieses Übersichtsartikels ist es, die zu erwartenden Entwicklungen in den nächsten 5 bis 10 Jahren zu zeigen sowie mögliche Vorteile und Risiken darzustellen. Radiologische Standardverfahren Aktuell wird jede Computertomographie (CT) mittels fest programmierter Algorithmen rekonstruiert. Pathologien werden vom Radiologen mit hohem zeitlichem Aufwand detektiert und mittels standardisierter Verfahren evaluiert. Methodische Innovationen KI kann bei all diesen Standardverfahren in der Zukunft Abhilfe schaffen. Künstliche Intelligenz in der Radiologie | SpringerLink. CT-Rekonstruktionen können mittels "generative adversarial networks" (GAN) deutlich verbessert werden. Histologien können mittels auf Radiomics oder Deep Learning (DL) basierter Bildanalyse bewertet und die Prognose des Patienten hoch individualisiert vorhergesagt werden.

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"Ein einziges Lungenscreening enthält 600 bis 800 Bilder", sagt Michael Forsting, Direktor des Instituts für Diagnostische und Interventionelle Radiologie und Neuroradiologie am Universitätsklinikum Essen. Künftig könnte diese Untersuchung zur Vorsorge an Millionen Patienten regelmäßig durchgeführt werden. "Die Bilder können sich Radiologen dann gar nicht mehr alle anschauen. " KI schafft das. Zudem gilt in vielen Bereichen heute noch das Vier-Augen-Prinzip: Zwei Radiologen müssen sich die Bilder unabhängig voneinander anschauen. Auf Radiologen-Kongressen wird nun schon diskutiert, ob Künstliche Intelligenz einen von zwei Radiologen ersetzen und damit viel Arbeit sparen kann. In Ländern wie China, sagt Forsting, gebe es gar nicht genug ausgebildete Ärzte, um jeden Patienten untersuchen zu können. Künstliche intelligenz in der radiologie videos. KI für die Radiologie könne da Abhilfe schaffen. Der Job des Radiologen werde trotzdem nicht wegfallen - sondern sich verändern, glaubt der Essener Experte. Das erwartet auch Ajay Agrawal, KI-Experte aus Kanada und Autor des Buches "Prediction Machines".

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J Med Internet Res 21:e12996 Article Borza D, Danescu R, Itu R et al (2017) High-speed video system for micro-expression detection and recognition. Sensors. PubMed Download references Author information Affiliations Institut für Diagnostische und Interventionelle Radiologie und Neuroradiologie, Universitätsklinikum Essen, Huflandstraße 55, 45147, Essen, Deutschland Johannes Haubold Corresponding author Correspondence to Johannes Haubold. Ethics declarations Interessenkonflikt J. Haubold gibt an, dass kein Interessenkonflikt besteht. Für diesen Beitrag wurden vom Autor keine Studien an Menschen oder Tieren durchgeführt. Für die aufgeführten Studien gelten die jeweils dort angegebenen ethischen Richtlinien. About this article Cite this article Haubold, J. Künstliche Intelligenz in der Radiologie. Künstliche intelligenz in der radiologie 1. Radiologe 60, 64–69 (2020). Download citation Published: 11 December 2019 Issue Date: January 2020 DOI: Schlüsselwörter Bildanalyse Deep Learning Radiomics Validierung Risiken Keywords Image analysis Deep learning Radiomics Validation Risks

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FDA- und CE-zertifiziert verwendet werden kann dabei z. PixelShine von AlgoMedica (). Diese Anwendung verspricht, bei gleicher Dosis das Bildrauschen im CT deutlich zu reduzieren. Letztlich soll dadurch die Strahlendosis, die für ein diagnostisch verwertbares CT benötigt wird, weiter reduziert werden. Smarte Datenerfassung: Künstliche Intelligenz gewinnt an Bedeutung in der Radiologie – kma Online. Weiterführende Hinweise " Guerbet und IBM Watson Health starten zweites KI-Projekt " in RWF Nr. 11/2019 " KI in radiologischen Diagnosesystemen: die wichtigsten rechtlichen Fragen " in RWF 09/2018

Letztlich muss der Einsatz dieser Anwendungen daher aktuell von der pauschalen Vergütung finanziert werden. Dies fördert entsprechend nicht die Versorgung durch Digitalisierung und Innovation in radiologischen Praxen. Auf der anderen Seite müssen KI-Anwendungen in die bestehenden Netzwerke integriert werden. Bei der Integration einzelner Anwendungen ist dies mit einem hohen organisatorischen und teils auch finanziellen Aufwand verbunden: Verträge müssen einzeln ausgehandelt werden, Server müssen in der Abteilung aufgebaut, integriert und gewartet werden. Integration von App-Stores Abhilfe kann dabei die zentrale Integration von App-Stores in das lokale Netzwerk schaffen. Künstliche Intelligenz in der Diagnostik: Müssen Radiologen um ihren Job fürchten?. Nutzer erhalten über die App-Stores Zugriff auf verschiedene KI-Anwendungen, wodurch nur noch einmalig der App-Store integriert werden muss und nicht jede individuelle App. Ein weiterer Vorteil dieser Variante ist, dass Apps unkompliziert und unverbindlich vorab getestet werden können. Beispiele für solche App-Stores gibt es mittlerweile viele, u. a. von Siemens Healthineers mit dem in integrierten App-Store oder von Nuance mit dem Nuance AI Marketplace.

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