CareLit Fachartikel

Polypendetektion mit künstlicher Intelligenz

Andres Rademacher, Siegbert Faiss · Endo-Praxis · 2021 · Heft 01 · S. 37-42

Dokument
800801
CareLit-ID
Jahr
2021
Publikation
PDF
nein
Metadaten
DOI
ja
zitierfähig

Bibliografische Angaben

Zeitschrift
Endo-Praxis
Autor:innen
Andres Rademacher, Siegbert Faiss
Ausgabe
Heft 01 / 2021
Jahrgang 37
Seiten
37-42
Erschienen: 2021-02-01 00:00:00
ISSN
0177-4077

Zusammenfassung

ZusammenfassungDurch die Vorsorgekoloskopie lässt sich die Inzidenz und die Sterblichkeit des kolorektalen Karzinoms effektiv senken. Die Adenomdetektionsrate (ADR = engl. adenoma detection rate) stellt ein entscheidendes Qualitätskriterium der Vorsorgekoloskopie dar. Die Nutzung computerbasierender Assistenzsysteme in der Endoskopie bietet große Chancen, die Adenomdetektionsrate weiter zu steigern und für eine weitere Qualitätssicherung in der Endoskopie zu sorgen.Die theoretischen Grundlagen der künstlichen Intelligenz wurden bereits in den 1950er-Jahren gelegt, eine breite Anwendung ist jedoch erst jetzt durc…

Schlagworte

Endoskopie künstliche Intelligenz Deep Learning Polypendetektion Endo-Praxis