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Startseite J Jeff Buckley Hallelujah Übersetzung Erst jetzt habe ich gehört, dass es einen verborgenen Akkord gibt Den David gespielt hat und der Gott ehrt Aber Musik interessiert dich nicht wirklich, oder?
Jeff Buckley The original theme is from Leonard Cohen, but Jeff Buckley's interpretation points to beat the original. Das ursprüngliche Thema ist die Leonard Cohen, aber die Auslegung von Jeff Buckley verweist auf den Originalinhalt zu übertreffen. Stamm Übereinstimmung Wörter Jeff Buckley —yeah, I've heard of him. Jeff Buckley – von dem habe ich schon gehört. Literature Likes Jeff Buckley, Disturbed, Vivaldi. Übersetzung: Jeff Buckley – Hallelujah auf Deutsch | MusikGuru. Hört gern Jeff Buckley, Disturbed und Vivaldi. 1997 American Singer-Songwriter Jeff Buckley drowns during an evening swim in Wolf River Harbor. Der Musiker Jeff Buckley ertrank 1997 beim Schwimmen im Wolf River. WikiMatrix Did I mention that I have Jeff Buckley playing as I write? Habe ich schon erwähnt, dass Jeff Buckley läuft, während ich dies schreibe. " – Jeff Buckley – You and I" (in German). Übersetzungen Paul Géraldy: Du und Ich (Toi et moi). I turn off the music, interrupting Jeff Buckley's elegy "Grace. " Ich schalte die CD aus, unterbreche Jeff Buckleys Klagelied in »Brace«.
I heard there was a secret chord – Ich hörte, es gab einen geheimen Akkord That David played and it pleased the Lord – Dass David spielte und es dem Herrn gefiel But you don't really care for music, do you? – Aber Musik interessiert dich nicht wirklich, oder?
Das heißt, nicht nur Arzt und Patient können zu diesem Termin, sondern die Untersuchung passt auch am besten in den Ablauf der Praxis bzw. des Krankenhauses, sprich sie liegt in der Nähe von anderen Knieuntersuchungen. Dann braucht das Personal nicht das MR-Gerät umbauen und eine neue Spule einbauen, weil vorher beispielsweise eine Kopfuntersuchung gemacht wurde. Wenn die Probleme des Patienten bekannt und mit entsprechend guten Vorinformationen dokumentiert sind, kann KI auch helfen, die optimale Bildgebung auszuwählen. Das bedeutet, es wird nicht nur ein MR-Bild gemacht, sondern durch die Vorinformationen wählt das Gerät aus dem KIS oder dem Praxisinformationssystem gleich die ideale Einstellung in der entsprechenden Sequenz aus – individuell für genau diesen Patienten.
Login erforderlich Dieser Artikel ist Abonnenten mit Zugriffsrechten für diese Ausgabe frei zugänglich. Künstliche Intelligenz: Die Zukunft der Radiologie Radiologen verwenden immer häufiger Deep-Learning-Algorithmen, um Krankheiten in medizinischen Scans von Patienten zu identifizieren. Doch wer ist verantwortlich, wenn den Programmen ein Fehler unterläuft? Als Regina Barzilay mit Anfang 40 routinemäßig eine Mammografie durchführen ließ, zeigte das Bild weiße Flecken in ihrem Brustgewebe. Das kann auf eine Krebserkrankung hindeuten oder völlig harmlos sein – selbst den besten Radiologen fällt es oft schwer, den Unterschied zu erkennen. Barzilays Ärzte waren optimistisch und meinten, man müsse sich nicht sofort darum sorgen. »Ich hatte bereits Krebs, aber sie haben ihn nicht gesehen«, sagt Barzilay im Nachhinein. In den folgenden zwei Jahren unterzog sie sich einer zweiten Mammographie, einem MRT und einer Biopsie, die allesamt weiterhin unklare oder gar widersprüchliche Befunde lieferten.
Das Leben in der Radiologie erleichtern Durch die Anbindung der Plattform an das PACS können Daten standardisiert abgerufen werden, die für die behandelnden Ärzte einen Mehrwert haben. Die Zuordnung der Bilddaten an die passenden KI-Tools im Hintergrund läuft vollautomatisch ab, ohne dass sich Ärzte oder MTAs darum kümmern müssen. Der Radiologe bzw. die Radiologin erhält die Ergebnisse der KI-Analysen gleich zu Beginn zur Prüfung, wenn das Bild zur Befundung aufgerufen wird und kann dann selbst entscheiden, ob die Informationen in den weiteren diagnostischen Prozess einbezogen werden. Mehr Effizienz durch KI KI kann aber noch an anderen Stellen helfen, wo man es auf den ersten Blick nicht vermutet. Sie kann den kompletten Workflow in der Radiologie steigern: von der Terminvergabe über die Bildakquisition bis hin zur Befundung. Hat ein Patient beispielsweise Probleme im Knie und braucht ein MRT, kann KI-Unterstützung bereits bei der Terminplanung ansetzen. Es können alle Informationen herangezogen werden, die der Algorithmus über das Netzwerk zieht und mithilfe derer ein möglichst günstiger Termin gefunden werden kann.
Arbeitserleichterung für RadiologInnen KI-basierte Programme zur automatischen Segmentierung und Quantifizierung sind bereits verfügbar, z. B. für Prostatakrebs. Die Auswertung aggressiver Läsionen in einzelnen Organsegmenten ist möglich. Größe, Form, Kontrast- und Texturanalyse geben Aufschluss über Phänotyp, Invasion, Progression und andere Tumoreigenschaften. Verbessertes Krankheitsmanagement Die mit Hilfe der KI gewonnenen quantitativen Bildgebungsmarker ergänzen klinische Krankheitsdaten. Eine Kurzzeitstudie mit Lungenemphysemen zeigte bereits, wie gut die Bilddaten mit den klinischen Werten korrelieren (). Derzeit werden KI-Projekte für ein besseres Krebsmanagement durch das EU-Programm H2020 finanziert (siehe Referenzen). Hindernis für KI in der Routinepraxis: Reproduzierbarkeit Viele KI-Projekte zeigen vielversprechende Ergebnisse, sind aber selten global ausgerichtet. Ein Grund dafür ist ihre mangelnde Reproduzierbarkeit. In der klinischen Praxis schränkt die Variabilität zwischen Geräten, Institutionen und Protokollen die Reproduzierbarkeit der Ergebnisse und damit eine gut funktionierende KI ein.
6 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. 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.
von Dr. med. Marianne Schoppmeyer, Medizinjournalistin,, Nordhorn Ein zentrales Zukunftsthema in der Diagnostischen Radiologie ist der Einsatz der Künstlichen Intelligenz (KI), der das Berufsbild des Radiologen massiv verändern wird. Dies zeigen zwei aktuelle Beispiele. Präzisere Bildgebung Am Universitätsklinikum Jena werden dank KI ganz neue Wege beschritten. Die Radiologen setzen KI – nach eigenen Angaben weltweit erstmalig – in der radiologischen Routine ein, um CT-Bilder zu rekonstruieren. Damit ist es möglich, CT-Aufnahmen mit höherer Bildschärfe zu erzeugen als mit den bisher zur Verfügung stehenden Methoden der Bildrekonstruktion. Grundlage der eingesetzten KI ist ein neuronales Netzwerk, das aus Erfahrungen lernt. Beim Prozess des Deep Learnings lernen die künstlichen Neuronen des Netzwerks entsprechend ihrem biologischen Vorbild durch intensives Training. Deshalb verbessert sich die Bildqualität mit jeder weiteren Aufnahme. Diese selbstlernende Software verbessert – bei gleicher Strahlendosis wie bisher – das Bildrauschen, sodass mehr diagnostische Sicherheit bei weniger Strahlung möglich erscheint.
Was sagen Patienten zu dieser Entwicklung? Nach einer Umfrage der Technikberatung Bearing Point lehnen 63% der Befragten es ab, eine Diagnose ausschließlich durch die KI gestellt zu bekommen. Unter dem Vorwand, dass Arzt und Maschine zusammenarbeiten, sind 61% jedoch einverstanden. 3 Es zeigt sich, dass das Vertrauen in die Technik ausgebaut werden muss. Das heißt: Jegliche Software muss ausreichend getestet werden, denn Behandlungsfehler durch falsche Diagnosen sind verheerend, unabhängig davon wer Schuld hat. Wird alles daran gesetzt dies zu vermeiden, bietet es den Vorteil, dass sie weder gestresst noch abgenutzt werden kann. Ich habe es selbst erlebt. Pro Patient wird sich oft nicht mehr als 5min Zeit genommen. Selten aus Arroganz des Arztes, sondern oft weil er weiß, was in seinem Büro auf ihn wartet. Befundungen, Bürokratie, Blutuntersuchungen. Und dann noch schnell das Röntgenbild von Herrn Maier. Hoffentlich vorbefundet, denn das habe ich in meinem ersten Semester gelernt: Der Mensch ermüdet, Software nicht.