CareLit Fachartikel

KI, Deep Learning und Radiomics in der Teleradiologie

Franke, D. · Medizintechnik, Köln · 2020 · Heft 5 · S. 27 bis 30

Dokument
206317
CareLit-ID
Jahr
2020
Publikation
PDF
nein
Metadaten
DOI
–
zitierfähig

Bibliografische Angaben

Zeitschrift
Medizintechnik, Köln
Autor:innen
Franke, D.
Ausgabe
Heft 5 / 2020
Jahrgang 1
Seiten
27 bis 30
Erschienen: 2020-11-04 00:00:00
ISSN
0344-9416
DOI
–

Zusammenfassung

Selbstlernende Systeme spielen in der radiologischen Diagnostik künftig eine wichtige Rolle. Bilddaten liefern zahlreiche Informationen zu Krankheiten und Therapien, die vom menschlichen Auge kaum wahrgenommen werden oder unbeachtet bleiben. Vor allem Teleradiologen versprechen sich viel davon, weil sie bereits jetzt, ortsunabhängig, auf große Datenmengen zugreifen. Bevor Künstliche Intelligenz die Qualität der Befundung weiter verbessert und Teleradiologen von Routinearbeiten entlastet werden, müssen noch zahlreiche technische Herausforderungen gemeistert werden. Dazu zählen sowohl die Verfeinerung der Algorith…

Schlagworte

DIAGNOSTIK ENTWICKLUNG STUDIE UNTERNEHMEN ZUSAMMENARBEIT AUGE COMPUTER MEDIZIN PROSTATA TELERADIOLOGIE GESICHTSERKENNUNG INTERNET INTELLIGENZ ALGORITHMEN THERAPIE ZEIT