access_time veröffentlicht 03.03.2019

Künstliche Intelligenz mit «deep learning»-­Methoden

Prof. Dr. med. Reto Krapf

Das hat uns gefreut

Künstliche Intelligenz mit «deep learning»-­Methoden

03.03.2019

1988 gab es im Inselspital keinen einzigen PC und eine einzige Fax-Maschine am Hauptempfang, mit der wir Manuskripte «in real time» austauschen konnten. Was für ein Hochgefühl! 30 Jahre später haben wir enorme Rechnerleistungen am Pult und in Form vernetzter Computer («clouds»).

«Dr. Watson» schlägt schon seit einigen Jahren u.a. auch die distinguiertesten Tumorboards. Diese Computer beginnen jetzt – entlang vorgegebener Arbeitsinstruktionen – mitzudenken und komplettieren damit die menschlich-ärztliche Intelligenz. Unter «deep learning», der künstlichen Intelligentsia (sozusagen), versteht man die digitalisierte Aufnahme und Analyse von Befunden, z.B. Gewebeschnitten, MRI-Bildern vom Gehirn, und die iterative Auswertung (mittels eines sog. «deep learning neural networks» [DNN]) bis charakteristische und diagnos­tische Einzelmuster reproduzierbar erkannt werden können.

Ein wichtiger Schritt dafür war die Google-Analyse mit «google brain» von 10 Millionen «YouTube»-Videos, die zur eineindeutigen Erkennung jeder Katze führten, auch wenn im Video nur winzige Teile davon erschienen oder fürs menschliche Auge gar nicht erkennbar waren. Heute werden diese ­Methoden in der Radiologie (z.B. viel schnellere Erkennung einer Hirnischämie), der Pathologie (Dia­gnose und Klassifikation neoplastischer Krankheiten, Erkennen von Metastasen), der Dermatologie (Hautkrebse, siehe Schlaglicht Dermatologie 2018 von Prof. A. Navarini [1]), Ophthalmologie (Interpretation von Fundusbefunden: Diabetes, Makulaveränderungen), Gastroenterologie (Polypendetektion), Kardiologie (Interpretation von Echokardiographie und EKG) eingesetzt [2]. Viele weitere werden folgen!

1 Swiss Med Forum 2019

2 Nature Med 2019

Verfasst am 28.01.2019

Prof. Dr. med. Reto Krapf

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