Maschinelles Lernen in der Radiologie: welche neuen Möglichkeiten gibt es?

Maschinelles Lernen in der Radiologie - Nuance Dragon Medical
Maschinelles Lernen in der Radiologie

Künstliche Intelligenz (KI) und Datenanalyse sind aus unserem Leben nicht mehr wegzudenken. Sprachdialoge in Kundendienstsystemen, Online-Kaufempfehlungen, Facebook-Werbung: Künstliche Intelligenz Algorithmen begegnen uns inzwischen jeden Tag. Das maschinelle Lernen entwickelt sich immer stärker. Inzwischen ist ersichtlich, welches immense Potenzial darin speziell für den Einsatz im Gesundheitswesen steckt.

Tools, die schneller als jeder Mensch enorme Daten- und Bildmengen analysieren können. Sowie damit eine bessere Patientenversorgung ermöglichen, sind jetzt in unserer Reichweite. Derzeit werden beispielsweise Algorithmen entwickelt, die in der Lage sind, Haut- und Brustkrebs oder Netzhautschäden zu erkennen.

Künstliche Intelligenz formt die Zukunft der Radiologie

Auf der Jahreskonferenz der Radiological Society of North America (RSNA) in Chicago habe ich erfahren, welche vielfältigen Dimensionen sich der Radiologie durch maschinelles Lernen eröffnen. Seit ihren Anfängen vor gut hundert Jahren ist die Radiologie schon immer ein besonders fortschrittliches Fachgebiet. Damals eröffnete sie uns buchstäblich den Blick in den menschlichen Körper und veränderte damit die Medizin grundlegend.

Heute gehört die radiologische Bildgebung zu den effizientesten und am meisten genutzten Diagnosetools in der Medizin. In den USA macht sie fast 10 % der Behandlungskosten aus. Radiologie, maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz gemeinsam ermöglichen nun Tools, die lernen können, Lungenentzündungen, Lendenwirbelfrakturen, Lungenembolien und viele andere Erkrankungen zu erkennen. Und dem befundenden Arzt besonders kritische Fälle mit einer hohen Priorität zuzuweisen.

„Deep Learning in der medizinischen Bildanalyse und der klinischen Versorgung zu nutzen, ist eine der größten Herausforderungen in der künstlichen Intelligenz.“ Schreibt Tom Davenport in seinem Artikel auf Forbes.com.

Entscheidend ist, dass maschinelles Lernen Radiologen entlastet und nicht zusätzlich belastet, sondern sie mittels künstlicher Intelligenz, Spracherkennung und den modernen Tools zum Informationsaustausch aussagekräftige und praxisrelevante Daten erhalten.

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