So formuliert das Deutsche Forschungszentrum für künstliche Intelligenz: "Künstliche Intelligenz ist die Eigenschaft eines IT-Systems, "menschenähnliche", intelligente Verhaltensweisen zu zeigen. " Auf der Website des Europäischen Parlaments heißt es: "Künstliche Intelligenz ist die Fähigkeit einer Maschine, menschliche Fähigkeiten wie logisches Denken, Lernen, Planen und Kreativität zu imitieren. "
Die Treffsicherheit gibt Summers mit dem AUC-Wert (area under the curve) der ROC-Analyse (receiver operating characteristic) an, der Sensitivitt und Spezifitt kombiniert. Der Wert reicht von 0, 5 (reiner Zufall) bis 1 (sichere Diagnose). Die CT-Untersuchung erahnte den Typ-2-Diabetes hufig bereits vor der klinischen Diagnose. Der AUC-Wert betrug mehr als 2. 500 Tage vor der Diagnose 0, 79 (95-%-Konfidenzintervall 0, 76-0, 82). Künstliche Intelligenz: Verschiedene Einsatzbereiche in der Medizintechnik. Er stiegt in den folgenden 2. 500 Tagen bis zur Diagnose auf 0, 81 (0, 77-0, 84) an. Dies ist noch weit von einer Diagnose entfernt, knnte aber Hinweise fr weitere Untersuchungen liefern. In den ersten 2. 500 Tagen nach der Diagnose des Typ-2-Diabetes stieg der AUC-Wert auf 0, 84 (0, 81-0, 86) und danach auf 0, 92 (0, 87-0, 96). In diesem Fall wrde das CT jedoch nur das besttigen, was die Bluttests bereits ergeben haben. Die Studie wird sicher nicht dazu fhren, einen Typ-2-Diabetes mittels eines CT zu diagnostizieren. Auch fr die Frherkennung gibt es geeignetere Methoden.
Exakte Diagnose in kurzer Zeit " Die selbstlernende Software optimiert das sogenannte Bildrauschen, d. h. die grobkörnige Darstellung von Organen und Strukturen in den CT-Aufnahmen ", nennt Prof. Dr. Ulf Teichgräber, Direktor des IDIR, einen entscheidenden Vorteil. Es profitieren nicht nur Patienten mit Kopf- oder Ganzkörper-Untersuchungen, sondern vor allem Betroffene von Herzerkrankungen oder Schlaganfällen, die eine exakte Diagnose in kurzer Zeit benötigen. CTs ermöglichen mithilfe von Röntgenstrahlung detaillierte Querschnittsaufnahmen von Organen und Strukturen des menschlichen Körpers. Die Qualität der Aufnahmen ist dabei abhängig von verschiedenen Faktoren wie der Querschnittsdicke und der Strahlendosis. Ct künstliche intelligenz cf. "J e dünner die Schicht und je geringer die Strahlung, desto mehr Bildrauschen ist in der Aufnahme vorhanden ", beschreibt Güttler. Dank der KI hat jede CT-Aufnahme nun eine erstklassige Bildschärfe – und das bei der gleichen Strahlendosis wie bisher. Aktuell ist die Strahlenbelastung einer CT-Untersuchung in vielen Fällen vergleichbar mit der Strahlung während eines Langstreckenflugs. "
Besonders freuen würde sie sich über weitere anonymisierte CT- und Röntgen-Aufnahmen, um die KI weiterentwickeln zu können. Aaron Kaplan, Deep Insights (Bild: Daniel AJ Sokolov) Gleichzeitig weist Kaplan darauf hin, dass die KI keinen Arzt ersetzen kann: "Der Mensch muss letztlich aufgrund seines reichen Erfahrungsschatzes die richtige Diagnose erstellen. Die vorgestellte AI weiß z. B. nicht, ob der Patient gerade hustet und hohes Fieber hat. Deshalb kann und soll die Lösung nur ein weiteres Werkzeug im Werkzeugkasten der Mediziner sein. " Ein Nachteil eines CT ist, dass es nur in entsprechend ausgestatteten Kliniken erstellt werden kann – in die man während einer Pandemie ja eher nicht gehen möchte, wenn es nicht unbedingt sein muss. Im Unterschied zu einem Rachenabstrich ist ein CT allerdings schmerzfrei machbar, und es gibt binnen Minuten ein Ergebnis. Computertomografie | Künstliche Intelligenz in der kardialen Computertomographie | springermedizin.de. Die Kosten sind vergleichbar. ( ds)
Es wird nach Ansicht der Experten stark an Bedeutung gewinnen: "Die Anzahl von CT-Untersuchungen steigt stetig, ohne dass das klinische Personal entsprechend aufgestockt wird", erklärt Produktmanager Böttger. Medizin: KI hilft bei der Analyse von CT-Befunden. Künstliche Intelligenz soll also nicht nur die Bildqualität für eine sichere Befundung erhöhen und zugleich die Strahlenbelastung so gering wie möglich halten, sondern auch Effizienzsteigerungen bewirken und dazu beitragen, dass die Wartezeit von Patienten verkürzt wird. 25. 07. 2018 Katrin Nikolaus
Zu groß war die Sorge, in ein Fach einzusteigen, das es aufgrund der Fortschritte im Bereich der Artificial Intelligence vielleicht bald nicht mehr geben könnte. Inzwischen hat sich der Trend wieder umgekehrt, denn dazu wird es voraussichtlich nicht kommen. Grund sind die vielen zwischenmenschlichen Kompetenzen, die unabdingbare Voraussetzung für eine erfolgreiche radiologische Tätigkeit sind: Kommunikation mit Patienten und Zuweisern, interdisziplinäre Arbeitsweise und der ganzheitliche Blick auf die aktuelle Situation des Patienten und nicht nur auf ein spezifisches Bildmuster. "Das sind Fähigkeiten, die kein noch so guter Computer übernehmen kann, dazu brauchen wir nach wie vor fähige und gut ausgebildete Fachleute", ist Schöpf zutiefst überzeugt. Ct künstliche intelligenz. AI übernimmt die Zeitfresser Für ihn stellt künstliche Intelligenz eine hochpotente Möglichkeit dar, die Diagnosestellung mit den Mitteln einer immer weiter perfektionierten Bildauswertung gravierend zu verbessern. Wie kann man sich das konkret vorstellen?
Jährlich werden etwa 25. 000 Patienten mithilfe eines CTs am einzigen Uniklinikum in Thüringen untersucht. Quelle: Universitätsklinikum Jena 27. 04. 2019
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