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Künstliche Intelligenz erobert Radiologie

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Künstliche Intelligenz (KI) kann den Beruf des Radiologen an die Spitze der personalisierten Medizin stellen. Mit diesen Worten eröffnete der Direktor des Zentrums für klinische Datenforschung am Massachusetts General Hospital Keith Dreyer in den USA den weltgrößten Radiologenkongress RSNA 2016. Schon bald könnten Radiologen mithilfe neuer Anwendungen für die Bildanalyse präzise Diagnosen für sämtliche Körperteile erstellen, so Dreyer.

Er spielt auf erste KI-Anwendungen für Computertomografen (CT) und Magnetresonanztomografen (MRT) an, die zum Beispiel selbstständig mögliche Tumore identifizieren. Dabei handelt es sich derzeit noch um sehr einfache KIs, die die Massendaten und dazugehörigen Diagnosen der Geräte eines Herstellers – insofern die Kunden zustimmen - weltweit einholen, auswerten und daraus immer besser werdende Analyseergebnisse an die teilnehmende Kundschaft zurückgeben. Entsprechende Software befindet sich bei Herstellern wie Siemens und GE teilweise kurz vor der breiten Markeinführung.

Die Geschwindigkeit dieser Entwicklung habe in den vergangenen Jahren rasant zugenommen, so Dreyer. In seiner Keynote „When Machines Think: Radiology's Next Frontier" führte er die jüngsten Fortschritte auf neue künstliche neuronale Netzwerke und die Methode „Deep Learning" zurück. Dies ermögliche KI-Revolutionen, wie zum Beispiel in der Bilderkennung, die mit „Deep Learning" 2013 erstmals in Wettbewerben besser als Menschen abschnitt. Der Punkt, an dem das Maschinenlernen die gemeinsame Intelligenz aller Menschen übertrifft, die sogenannte Technologische Singularität, rücke damit erstmals in den sichtbaren Horizont.

 

 

 

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Foto: GettyImages/Faysal Ahamed

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