European Congress of Radiology
Berichte vom European Congress of Radiology
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. Künstliche Intelligenz in der Radiologie: Wunsch oder Realität? | Radiologen Wirtschaftsforum. Sprecher:
Luis Martí-Bonmatí, La Fe Health Research Institute, Valencia, Spanien
Laufende KI-Projekte für die klinische Anwendung
Bildakquisition, Organsegmentierung und Erkennung von Gewebeeigenschaften – das wird der Hauptnutzen der KI für die Radiologie, meint Martí-Bonmatí. Die KI zeigt folgende Wirkungen:
Schnellere Untersuchungszeiten
Neuronale Netzwerke benötigen zur Bildrekonstruktion nur eine geringe Rohdatenmenge. Die Ergebnisse sind vergleichbar mit Rekonstruktionen aus der kompletten Datenmenge ohne KI-Anwendung ( Hyun CM et al. 2018). Vorteil: Werden weniger Bilddaten benötigt, verkürzt sich auch die MRT-Untersuchungszeit.
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Zusammenfassung In den letzten 30 Jahren haben die Entwicklungen der Informations- und Kommunikationstechnologie zu einem nachhaltigen Wandel in nahezu allen Lebens- und Berufsbereichen geführt. Mit dem Fortschritt der künstlichen Intelligenz (KI) erreichen wir nun eine völlig neue Dimension, die absehbar zu erheblichen Veränderungen auch im Arbeitsfeld Radiologie führen wird. Viele Fragen sind zu klären: Was bedeutet KI für die Zukunft von Radiologen und MTRA? Künstliche intelligenz in der radiologie.com. Welche Auswirkungen werden das MTA-Reformgesetz und die neue Berufsbezeichnung "Medizinische/r Technologin/e" haben? Brauchen wir ein neues Selbstverständnis von unserer Berufswelt? Wie müssen Ausbildungsinhalte angepasst werden, damit sich unser Beruf zukunftsfähig weiterentwickelt? Der Artikel gibt eine kurze Einführung in das Themenfeld "künstliche Intelligenz", skizziert den aktuellen Stand und beschreibt erste Lösungsansätze, wie sich die "digitale Transformation" auch für MTRA erfolgreich und sinnvoll umsetzen lässt. Schlüsselwörter: künstliche Intelligenz, KI, MTRA, Radiologie, digitale Transformation Abstract In the last 30 years, developments in information and communication technology have led to lasting changes in almost all areas of life and work.
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Wir suchen Kooperationspartner
Unsere Software Lösungen basieren auf tiefen neuronalen Netzen (Deep Neural Networks). Diese bestehen aus vielen Schichten künstlicher Neuronen und werden mit einer großen Menge an Beispielbildern und dazu gehörigen Diagnosen trainiert. Auf Grundlage dieses Trainings erkennt das neuronale Netz selbständig Muster und Gesetzmäßigkeiten in den Daten. Mithilfe dieses erlernten Wissens kann es nach Abschluss des Trainings für unbekannte Bilder einen Diagnosevorschlag machen. Da die Menge und Qualität an Trainingsdaten entscheidend für die Qualität der Software nach Abschluss des Trainings ist, sind wir immer auf der Suche nach Kooperationspartnern, die an einer intelligenten Bilderkennungslösung interessiert sind und Trainingsdaten zur Verfügung stellen können. Künstliche intelligenz in der radiologie video. Sprechen Sie uns einfach an! Vorträge, Teilnahme an Think Tanks, Panels, etc.
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Klingt logisch: In der Medizin wird oft das Vier-Augen-Prinzip verwendet. Warum nicht zwei durch einen Algorithmus ersetzen? Einen noch anderen Weg für Radiologen sieht Prof. Dr. Ernst J. Rummeny, Direktor des Instituts für Diagnostische und Interventionelle Radiologie am Klinikum rechts der Isar: "Er muss sich künftig in Stoffwechselvorgänge einarbeiten, um die Komplexität, die ein PET-Bild oder eine Hyperpolarisations-MRT bietet, auch interpretieren zu können. Die Schlüsse, die er daraus zieht, werden dann in Konferenzen, z. B. Tumorkonferenzen mit Chirurgen, Internisten und Pathologen diskutiert. Künstliche Intelligenz: Die Zukunft der Radiologie - Spektrum der Wissenschaft. Radiologen werden sich spezialisieren und immer tiefer in Biologie, Physiologie und Biochemie einarbeiten müssen. Zwar kann ein Physiologe oder Biochemiker den Stoffwechsel wohl noch besser beschreiben, aber der Radiologe wird diese Informationen im Kontext der Bilder interpretieren und diagnostisch einordnen müssen. " 7
Es scheint, als wüsste niemand so richtig, wohin die Reise geht. Aber spannend wird es auf jeden Fall.
2021. 0684 Entnommen aus MTA Dialog 9/2021
Mit KI ist es so eine Sache: Es fasziniert uns zu sehen, wie Computer und Maschinen ohne Zutun automatisch lernen. Doch es bestehen noch diverse Herausforderungen, die es zu meistern gilt. KI bietet auf jeden Fall viel Potenzial, wie beispielsweise eine bessere Diagnostik und damit einhergehend bessere und individuellere Therapien für den Patienten. Auf Seiten der Anwender im Krankenhaus fallen vor allem Arbeitszeitersparnis sowie Prozessoptimierung ins Gewicht. Künstliche Intelligenz in der Radiologie | SpringerLink. Besonders in der Radiologie kann KI gut unterstützen. Philips ist auf diesem Gebiet sehr weit und hat vor Kurzem eine KI-Plattform für die bildgebende Diagnostik auf den Markt gebracht: die IntelliSpace Al Workflow Suite, die Routineaufgaben automatisiert. "Mit der offenen, herstellerneutralen Plattform lassen sich Anwendungen für alle Modalitäten nahtlos in den Workflow integrieren. Das erleichtert den Transfer von KI in den Versorgungsalltag", erklärt Christian Backert, Business Marketing Manager Enterprise Diagnostic Informations bei Philips DACH.