Deep Learning

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News • Deep-Learning-Modell DeepNeo

KI erleichtert die Nachsorge nach Stent-OP

Die Nachsorge nach einer Stent-OP erfolgt derzeit per zeitaufwändigem OCT-Verfahren. Ein neues KI-Tool soll die Überwachung des Heilungsprozesses nach der Implantation automatisieren.

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News • KI-Segmentierung von Spinalganglien im MRT

Neue Einblicke ins periphere Nervensystem

Forscher haben ein KI-Modell zur automatischen Erkennung und Segmentierung von Spinalganglien in MRT-Bildern entwickelt. Das eröffnet neue Möglichkeiten, insbesondere in der Schmerzmedizin.

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News • Bei Menschen mit Typ-2-Diabetes

KI-Netzhaut-Screening zeigt Herz-Kreislauf-Risiko

Laut einer neuen Studie ermöglicht KI beim augenärztlichen Routine-Check, die Wahrscheinlichkeit für schwerwiegende kardiovaskuläre Ereignisse bei Menschen mit Typ-2-Diabetes einzuschätzen.

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News • Synthetische Bilddaten

KI-generierte Szintigrafien für bessere Diagnostik

Mithilfe generativer KI medizinische Bilddaten erzeugen: Forscher haben per GenAI künstliche Knochenszintigrafie-Aufnahmen erstellt, mit denen Diagnostik-Tools besser trainiert werden können.

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News • Optimierte Arbeitsabläufe

Die Rolle autonomer KI in der Krebsforschung von morgen

Eine neue Veröffentlichung prognostiziert, wie autonome KI-Agenten die Arbeitsabläufe in der Krebsforschung verändern werden - und den Forschern dabei mehr Zeit für das Wesentliche geben.

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News • Deep-Learning-Auswertung von CT-Scans

KI zeigt Schlaganfall-Zeitpunkt besonders genau

Ein Team aus Forschenden konnte jetzt durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) deutlich exakter bestimmen, zu welchem Zeitpunkt ein Schlaganfall stattgefunden hat.

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Artikel • Diversität in Trainingsdaten

Künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen: nicht immer fair

Machine Learning und KI spielen eine zunehmend wichtige Rolle in Medizin und Gesundheitswesen. Dies gilt vor allem in datenintensiven Fachgebieten wie Radiologie, Pathologie oder Intensivmedizin. Doch die Güte von Diagnostik und Entscheidungsfindung per KI ist nicht nur davon abhängig, wie ausgefeilt der zugrunde liegende Algorithmus ist – sondern auch von der Qualität der Trainingsdaten.

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