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Die Studie besttigt allerdings die Bedeutung, die die zunehmende Akkumulation von Fettgewebe im Bauchraum fr die Erkrankung hat. © rme/
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. 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. Computertomografie | Künstliche Intelligenz in der kardialen Computertomographie | springermedizin.de. 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.
In den vergangenen Jahren hat das Deep Learning (DL) daher an Bedeutung gewonnen. "Im Allgemeinen war die Datenannotation einer der wichtigsten Aspekte der gesamten Entwicklung von Systemen mit DL", sagte Dr. Saori Koshino von der Graduate School of Medicine der Universität Tokyo. "Trotz dieser Fortschritte gibt es keinen Goldstandard für die Generierung von Annotationen im radiologischen Bereich. " Um einen solchen Standard zu schaffen, hat die Radiologin einen Algorithmus mit DL zur Früherkennung von Knochenmetastasen aus CT-Daten entwickelt. Ct künstliche intelligent agent. Sie hat auch untersucht, wie reale Daten für das Training des DL-Algorithmus automatisch aus PET/CT-Datensätzen generiert werden können. Koshino ist diese Forschung ein wichtiger Schritt zur Nutzung der KI für eine bessere und genauere Detektion von Knochenmetastasen unter Verwendung von CT-Daten. KI in der Vorhersage von Krankheitskosten Künstliche Intelligenz kann aber nicht nur der Medizin helfen, sondern auch der Ökonomie. Ein Team um Dr. Jae Ho Sohn vom Department of Radiology and Biomedical Imaging der University of California, San Francisco, hat einen Algorithmus entwickelt, der die zukünftigen Gesundheitsausgaben eines Patienten für fünf Jahre vorhersagen kann.
Weltweit gesehen ist das weiterhin die Ausnahme. Aufgrund dessen profitieren bislang die allerwenigsten Schlaganfall-PatientInnen von einer so genauen Diagnostik, die zur optimalen Behandlung führen soll. Selbst wenn die Krankenhäuser über modernste Bildgebungsverfahren verfügen, dauert eine solche Aufarbeitung der Bildgebung längere Zeit und bedarf einer hohen ärztlichen Expertise. Eine zeitliche Verzögerung ist jedoch kritisch, wenn es um Schlaganfälle geht, bei denen jede Sekunde zählt. In den Sana Kliniken in Lübeck im Einsatz In den Sana Kliniken Lübeck findet diese KI-basierte Auswertung von CT-Scans bereits Einsatz. Krankenhaus Dueren gem. GmbH - Künstliche Intelligenz im CT. Seitdem werden die PatientInnen nach Ankunft im Krankenhaus im Durchschnitt bei einem schweren Schlaganfall mit Hirnarterienverschluss nun wertvolle 8 Minuten früher minimalinvasiv mit der kathetergestützten Thrombektomie behandelt. Auf Grundlage einer früheren Studie könnten damit bis zu 15 Millionen Nervenzellen vor dem Untergang bewahrt bleiben. Die Technologie führt also dazu, dass mehr PatientInnen die richtige Therapie zur richtigen Zeit und am richtigen Ort bekommen können.
Was leistet dieser Prototyp aktuell? Prof. Daniel Sonntag: Die automatische Auswertung der Computertomografie-Bilder oder Röntgenbilder ist sensitiver als PCR-Tests. Wie man dieses Ergebnis im klinischen Alltag einsetzen soll, ist Gegenstand der aktuellen Debatte von Radiologen und Klinikern. Der Hauptvorteil der Point-of-Care-Tests ist die Spezifität, eines der Maße für die Funktionalität eines diagnostischen Tests. Sie gibt an, zu wie viel Prozent ein Corona-Test tatsächlich Patienten ohne Corona auch als negativ erkennt. Die Sensitivität dagegen gibt an, zu wie viel Prozent ein Corona-Test bei tatsächlich Infizierten die Krankheit auch positiv erkennt. Interpretierbare KI | c't | Heise Magazine. Auf einer der letzten internationalen Konferenzen im Dezember 2020 (Vienna Radiology Symposium) wurden Vergleichswerte diskutiert. Die Literatur gibt beim RT-PCR Test eine Sensitivität von 50–70% an. Deswegen müssten diese Tests eigentlich mehrfach wiederholt werden, vor allem, wenn der klinische Verdacht hoch ist. Im Gegensatz dazu ist die Sensitivität unseres Prototyps auf Röntgenbildern über 90%.
Also wird den Algorithmen die Lösungsfindung zwangsläufig überlassen. Leserbrief schreiben Auf Facebook teilen Auf Twitter teilen
Ethics declarations Interessenkonflikt C. Hoeschen gibt an, dass kein Interessenkonflikt besteht. Für diesen Beitrag wurden von den Autoren keine Studien an Menschen oder Tieren durchgeführt. Für die aufgeführten Studien gelten die jeweils dort angegebenen ethischen Richtlinien. About this article Cite this article Hoeschen, C. Einsatz künstlicher Intelligenz für die Bildrekonstruktion. Ct künstliche intelligent energy. Radiologe 60, 15–23 (2020). Download citation Published: 02 January 2020 Issue Date: January 2020 DOI: Schlüsselwörter Computertomographie Maschinelles Lernen Deep Learning Dosiseinsparungen Limitierungen Keywords Computed tomography Machine Learning Deep Learning Dose reduction Limitations