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Automatische Befunde: Wie Algorithmen die Radiologie unterstützen

Sehr geehrte Damen und Herren,

Algorithmen sind aus unserem modernen Leben nicht mehr wegzudenken. Sie sind so programmiert, dass sie Probleme automatisiert und ohne weitere menschliche Unterstützung lösen. Ein Projekt möchte nun mit maschinellem Lernen die Radiologie unterstützen. Wie dies genau aussehen soll, lesen Sie in unserem aktuellen Interview.

Eine lehrreiche Woche wünscht Ihnen

Elena Blume
Redaktion MEDICA.de

Grafik: 12. bis 15. November 2018, MEDICA - World Forum for Medicine in Düsseldorf

Inhalt

Thema des Monats: Personalisierte Krebsmedizin
Interview: Radiologie
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Personalisierte Krebsmedizin: Therapie nach Maß

Thema des Monats

Bild: gelbes Maßband, vor dem Kapseln liegen; Copyright: panthermedia.net/Jiri Hera
Jeder Mensch ist anders. Diese Tatsache spiegelt sich auch in seiner Gesundheit wider. Insbesondere eine Krebserkrankung kann von Mensch zu Mensch unterschiedlich aussehen und verlaufen. Dementsprechend benötigt jeder Patient idealerweise eine individuelle, auf ihn zugeschnittene Therapie. Aber wie realisierbar ist dieser Gedanke?
Lesen Sie mehr im Thema des Monats
Personalisierte Medizin - zielstrebig zur Heilung
Personalisierte Krebsmedizin: Therapie nach Maß
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Radiologie: maschinelles Lernen zur Unterstützung der Befundung

Interview

Bild: Junge Radiologin betrachtet Aufnahmen des Schädels und macht sich Notizen; Copyright: panthermedia.net/mark@rocketclips.com
Automatisierung stellt in vielen Arbeitsbereichen eine Erleichterung dar, aber ist sie auch eine Lösung für die Befundung von medizinischen Bilddaten? Kann ein Computer überhaupt zuverlässig genug arbeiten, um bei medizinischen Entscheidung mitzuwirken? Landshuter Forscher beschäftigen sich mit der Frage, wie lernende Algorithmen zuverlässiger arbeiten und Radiologen unterstützen können.
Radiologie: maschinelles Lernen zur Unterstützung der Befundung
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