Angewandte KI im Gesundheitswesen (IAM-AI)

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In der Angewandten KI im Gesundheitswesen finden Computeralgorithmen des Maschinellen Lernens, Neuronale Netzwerke und Deep-Learning-Systeme ihre Anwendung.

Beim Maschinellen Lernen handelt es sich um einen Ansatz zur Datenanalyse, der den Aufbau und die Anpassung von Modellen beinhaltet, die es Programmen ermöglichen, durch Erfahrung zu "lernen". Maschinelles Lernen beinhaltet die Konstruktion von Algorithmen, die ihre Modelle anpassen, um ihre Fähigkeit zur Erstellung von Vorhersagen zu verbessern. Neuronale Netzwerke und Deep-Learning-Systeme, welche u.a. in der Bildanalyse Anwendung finden, verwenden eine Reihe von Funktionen, um ein Eingangssignal zu verarbeiten und über mehrere Stufen in die erwartete Ausgabe zu übersetzen. Ihr Aufbau wird häufig mit dem des menschlichen Gehirns verglichen. Ziel der Analysen in der Medizinforschung sind die Verbesserung der Vorhersage klinischer Phänotypen und von Behandlungsergebnissen, sowie eine verbesserten Patienten-Stratifizierung. Hierbei können Daten sowohl aus der medizinischen Routinediagnostik als auch Studiendaten Verwendung finden.

In der Angewandten KI im Gesundheitswesen werden die generierten Computer-Algorithmen als Vorläufer KI-basierter Medizingeräte betrachtet. Der Fokus liegt somit stets auf der Nähe zum Nutzer in der Klinik und berücksichtigt die Erklärbarkeit der verwendeten Modelle und ihrer Ergebnisse (Explainable AI).

IAM-AI ist Mitglied im bAIome .