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Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen in der onkologischen Bildgebung = Artificial intelligence and machine learning in oncologic imaging

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Maschinelles Lernen (ML) hält gegenwärtig Einzug in viele Bereiche der Gesellschaft, so auch in die Medizin. Diese Transformation birgt das Potenzial, den ärztlichen Berufsalltag drastisch zu verändern. In der Interaktion zwischen den Disziplinen und Modalitäten der onkologischen Patientenverso...

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Main Authors: Kleesiek, Jens Philipp (Author) , Murray, Jacob (Author) , Strack, Christian (Author) , Prinz, Sebastian (Author) , Kaissis, Georgios (Author) , Braren, Rickmer (Author)
Format: Article (Journal)
Language:German
Published: 14 October 2020
In: Der Pathologe
Year: 2020, Volume: 41, Issue: 6, Pages: 649-658
ISSN:1432-1963
DOI:10.1007/s00292-020-00827-3
Online Access:Verlag, lizenzpflichtig, Volltext: https://link.springer.com/article/10.1007/s00292-020-00827-3
Verlag, lizenzpflichtig, Volltext: https://doi.org/10.1007/s00292-020-00827-3
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Author Notes:Jens Kleesiek, Jacob M. Murray, Christian Strack, Sebastian Prinz, Georgios Kaissis, Rickmer Braren
Description
Summary:Maschinelles Lernen (ML) hält gegenwärtig Einzug in viele Bereiche der Gesellschaft, so auch in die Medizin. Diese Transformation birgt das Potenzial, den ärztlichen Berufsalltag drastisch zu verändern. In der Interaktion zwischen den Disziplinen und Modalitäten der onkologischen Patientenversorgung wird dies besonders deutlich. Computer erbringen in mehreren Forschungsarbeiten in Kollaboration mit Menschen oder allein bereits bessere Ergebnisse in der Tumoridentifikation, ihrer Klassifikation sowie beim Erstellen von Prognosen und bei der Therapieevaluation als Menschen. Zudem können Algorithmen - z.B. künstliche neuronale Netze (KNN), die für viele der gegenwärtigen Errungenschaften im ML-Feld verantwortlich sind - dies reproduzierbar, schnell und kostengünstig erbringen. Es ist heute schon absehbar, dass die Anwendung künstlicher Intelligenz sich zu einem integralen Bestandteil des ärztlichen Handels entwickeln und Vorteile für die onkologische Diagnostik und Therapie bieten wird.
Item Description:Gesehen am 19.09.2024
Physical Description:Online Resource
ISSN:1432-1963
DOI:10.1007/s00292-020-00827-3

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