Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen in der onkologischen Bildgebung = Artificial intelligence and machine learning in oncologic imaging
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...
Gespeichert in:
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| Dokumenttyp: | Article (Journal) |
| Sprache: | Deutsch |
| Veröffentlicht: |
14 October 2020
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| In: |
Der Pathologe
Year: 2020, Jahrgang: 41, Heft: 6, Pages: 649-658 |
| ISSN: | 1432-1963 |
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| Online-Zugang: | 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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| 520 | |a 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. | ||
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