Deep lear­ning – Mit Daten gesund leben?

7. September 2018

Das Gesund­heits­we­sen ist eines der zentra­len Berei­che für Maschi­nel­les Lernen (ML). Deep Lear­ning findet vor allem Anwen­dung zur Analyse von Rönt­gen­bil­dern und in der Magne­t­­re­­so­­nanz- und Compu­ter­to­mo­gra­phie. Anony­mi­sierte Pati­en­ten­da­ten unter­stüt­zen die klini­sche Diagnos­tik wie auch Anwen­dun­gen in der Radio­lo­gie, Patho­lo­gie und Derma­to­lo­gie.

Derzeit erlau­ben ML – Tech­ni­ken bereits Brust­krebs, Herz­er­kran­kun­gen, Osteo­po­rose und erste Anzei­chen von Haut­krebs zu erken­nen. Es wird erwar­tet, dass in naher Zukunft entspre­chende Systeme in der Lage sind, früh­zei­tig Pande­mien zu erken­nen und recht­zei­tige Vorbeu­ge­maß­nah­men einlei­ten zu können. Darüber hinaus werden erste Service­ro­bo­ter für die Pfle­ge­un­ter­stüt­zung entwi­ckelt.

Voraus­set­zung und beson­dere Heraus­for­de­rung liegt in der Einhal­tung daten­schutz­recht­li­cher Vorschrif­ten, insbe­son­dere bei der Nutzung von Pati­en­ten­da­ten, aber auch in der Trans­pa­renz der Systeme und nicht zuletzt in der Anwen­der­ak­zep­tanz. Mehr hierzu im heuti­gen use case über die Bedeu­tung von Daten für die Phar­ma­zeu­ti­sche Indus­trie und für klini­sche Studien.

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