Künstliche Intelligenz hilft beispielsweise bei der Auswertung von CT- und MRT-Bildern. Die Radiologie arbeitet bereits mit künstlicher Intelligenz (KI). Selbstlernende Algorithmen vereinfachen die Auswertung von Aufnahmen und ermöglichen im Idealfall schnellere Befunde – und damit die Entlastung der Ärzte. Und Radiologen sind nicht die einzigen in der Medizintechnik, die profitieren können. Interpretierbare KI | c't | Heise Magazine. Start-ups haben für verschiedene Einsatzbereiche in Kliniken und Operationssälen Geschäftsmodelle auf KI-Basis entwickelt. Der 11. Medtech-Radar beschreibt, welche Potenziale künstliche Intelligenz in der Gesundheitsvorsorge hat. "Die Medtech-Branche befindet sich durch die Digitalisierung, die Veränderungen im Klinikmarkt und neue regulatorische Anforderungen in einem dramatischen Umbruch", sagt Joachim Schmitt, Geschäftsführer und Vorstandsmitglied des Bundesverbandes Medizintechnologie. Unternehmen müssen sich seiner Ansicht nach vom reinen Produktlieferanten zum Lösungsanbieter wandeln. "Dafür müssen sie sich gegenüber Start-ups und ihrer digitalen Expertise stärker öffnen. "
KI in der Bildgebung Was KI für die Radiologie leisten kann, skizzierte Professor Dr. Charles Kahn, Jr., stellvertretender Vorsitzender der Radiologischen Fakultät der Perelman School of Medicine der University of Pennsylvania, in seinem Vortrag: "Der Wert geht weit über die Erkennung von Anomalien auf Bildern hinaus. Ct künstliche intelligent design. Sie wird uns bei allem helfen – von der Auswahl der bildgebenden Verfahren und Protokolle über die Erstellung einer Diagnose bis hin zur Kommunikation dieser Diagnose an unsere überweisenden Kollegen und Patienten. " So werde sie den Arbeitsablauf und die Effizienz bei der täglichen Arbeit verbessern. "Durch die Automatisierung einiger der sich wiederholenden Aufgaben kann die KI unseren Workflow effizienter gestalten – was der Schlüssel zu einer besseren Patientenversorgung ist", sagte Kahn. Zur Wahrheit gehört aber auch, dass jeder Algorithmus qualitativ hochwertige, annotierte Daten zur Entwicklung braucht – und die sind schwer zu bekommen. Aus diesem Grunde sponsert die RSNA mit der jährlichen KI Challenge einen Wettbewerb unter Wissenschaftlern, bei dem es darum geht, Anwendungen zu entwickeln, die eine definierte Aufgabe nach festgelegten Leistungskriterien erfüllt.
Seine Erfahrung: Für den radiologischen Routinebetrieb ist das nicht besonders anwenderfreundlich. Umso willkommener ist auch hier der vielversprechende Einsatz des Computers. Das Verfahren ist übrigens anwendbar auf alle Organbereiche, vorausgesetzt der Computer ist entsprechend trainiert. Profil: Aufgewachsen in München, studierte Prof. Dr. Uwe J. Schöpf hier Medizin und absolvierte seine Facharztausbildung am Institut für Klinische Radiologie der Ludwig-Maximilians-Universität. 2001 verließ er Bayern, im Gepäck sein leidenschaftliches Interesse an kardio-thorakaler Bildgebung und im wahrsten Sinne des Wortes bereits ausgezeichnete Kenntnisse. Künstliche Intelligenz diagnostiziert COVID-19 anhand von CT | heise online. Schöpf siedelte an die Ostküste der USA um: Bis 2004 in Massachusetts als Radiologe am Brigham & Women's Hospital tätig, ist er inzwischen in Charleston Professor für Radiologie, Kardiologie und Kinderheilkunde und Direktor der Cardiovascular-Imaging-Abteilung der Medizinischen Universität South Carolina. 25. 01. 2020
Eine neue Lösung für die Patientenpositionierung von Siemens Healthineers verbessert die Bildgebung in der Computertomographie (CT): Der " FAST Integrated Workflow " besteht aus einer 3D-Kamera, Touch Panels und intelligenter Software. Das Programm errechnet, wie der Patient gelagert werden muss. Der Tisch des CTs fährt dann genau in die richtige Position. Diese Prozedur war bisher zeitintensiv und fehleranfällig; jetzt kann sie automatisiert und exakter erfolgen. So entsteht auf Anhieb ein gutes und genaues Bild des zu untersuchenden Organs. 95 Prozent aller Patienten nicht korrekt positioniert Laut Studien sind 95 Prozent aller Patienten für eine CT-Aufnahme nicht korrekt positioniert. Für einen CT-Scan muss der Patient sehr genau im Zentrum des Scanners liegen, um gute Bildqualität bei geringstmöglicher Dosis zu gewährleisten. Künstliche Intelligenz im CT » DN-News. Laut den Studien können bereits Abweichungen von wenigen Zentimetern Rauschen verursachen oder eine höhere Dosis erfordern. Bisher arbeitet das klinische Personal mit Lasermarkern, die auf den Körper projiziert werden.
Dafür wurden zahlreiche frühe COVID-19-Fälle aus China verwendet, beispielsweise aus dem Wuhan Tongji Hospital oder dem Zhongnan Hospital der Wuhan University", erklärt Prof. Dr. Ulf Teichgräber, Direktor des IDIR. Prozentuale Risikobewertung "Innerhalb weniger Sekunden kann eine prozentuale Risikobewertung für COVID-19 erstellt werden. Das KI-System kann Mitarbeiter bei Verdachtsfällen mit stark erhöhtem Risiko warnen, noch bevor der Befund erstellt wird. So werden die bereits etablierten und wirksamen Maßnahmen zum Schutz vor einer Ansteckung mit SARS-CoV-2 weiter verstärkt", so Teichgräber weiter. Ct künstliche intelligenz. Mit Künstlicher Intelligenz hat die Radiologie des Thüringer Uniklinikums bereits sehr gute Erfahrungen gemacht. "Seit einem Jahr setzen wir KI für die Bildrekonstruktion am CT in der radiologischen Routine ein und verringern dadurch das Bildrauschen und die Strahlenexposition. Mit dem KI-System für COVID-19 erweitern wir unsere Möglichkeiten einmal mehr", sagt Güttler.
Medtech-Radar dargestellt. Der Medienservice skizziert die Gesundheitsbranche der Zukunft.
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