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Künstliche Intelligenz: Arteriosklerose aus Augenhintergrundfotos erkennen – Deutsches Ärzteblatt

Hillienhof, A. · Deutsches Ärzteblatt · 2022 · Heft 11 · S. 1 bis 1

Dokument
596132
CareLit-ID
Jahr
2022
Publikation
PDF
ja
Volltext
DOI
–
zitierfähig

Bibliografische Angaben

Zeitschrift
Deutsches Ärzteblatt
Autor:innen
Hillienhof, A.
Ausgabe
Heft 11 / 2022
Jahrgang 54
Seiten
1 bis 1
Erschienen: 2022-03-18 00:00:00
ISSN
2199-7292
DOI
–

Zusammenfassung

Ein interdisziplinäres Team der Universität Bonn und des Universitätsklinikums Bonn hat eine selbstlernende Software entwickelt, die Arteriosklerose bzw. eine periphere arterielle Verschlusskrankheit (paVK) anhand von Augenhintergrundfotos erkennen soll. Der Fundus ist gut durchblutet und lässt sich durch die Pupille fotografieren; hier setzen die Forschenden an. Insgesamt wurden 97 Augen von Betroffenen und 34 Aufnahmen gesunder Kontrollpersonen aufgenommen. Das neuronale Netzwerk wurde zuvor mit mehr als 80.000 Fundusfotos trainiert, auf denen verschiedene Erkrankungen bekannt waren. Im Ergebnis konnte der Alg…

Schlagworte

Arteriosklerose Augenhintergrund Ärzte Algorithmen Datensatz Augenlinse Schwangerschaft Kardiologie Neurologie Onkologie Urologie Geburt Deutsches Ärzteblatt