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Die Urologie

Erschienen in:

21.08.2020 | Prostatakarzinom | Leitthema

Künstliche Intelligenz

Was müssen Urolog*innen wissen?

verfasst von: A. Schreiber, H. Hahn, M. Wenzel, Prof. Dr. T. Loch

Erschienen in: Die Urologie | Ausgabe 9/2020

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Zusammenfassung

In den vergangenen 10 Jahren haben die Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) Durchbrüche erfahren, die der Informationstechnologie eine Vielzahl neuer Einsatzfelder eröffnete. Dabei spielt die KI besonders dort ihre Stärken aus, wo in großen, multiparametrischen Datenmengen Muster erkannt und Rückschlüsse, sowie Prognosen auf deren Basis gezogen werden müssen. Bei diesen Problemstellungen sind uns Computer in Sachen Präzision und Geschwindigkeit überlegen. Diese informationstechnologischen Fortschritte erreichen uns in einer Zeit, in der Innovationen in Diagnostik und Sensorik eine präzisere Patientenstratifikation ermöglichen und das medizinische Personal mit einer wachsenden Quantität und Qualität an Patientendaten konfrontieren. Die Urologie steht sinnbildlich für diese neue Komplexität der Medizin, in der vielschichtige Diagnostikkaskaden ein hohes Maß an Interdisziplinarität erfordern und, insbesondere in der Uroonkologie, die Therapiestrategien ausdifferenzierter werden und die Interpretation multipler klinischer und diagnostischer Daten erfordern. Hier werden Methoden der KI in Zukunft das medizinische Personal bei Diagnostik und Therapieentscheidung unterstützen und damit dem Ziel der Präzisionsmedizin näherkommen. Voraussetzung für den Erfolg KI-basierter Unterstützungstools wird die transparente Entwicklung und Validierung der Software, sowie die populationsbasierte Visualisierung von Entscheidungsparametern.

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Titel: Künstliche Intelligenz
Was müssen Urolog*innen wissen?
verfasst von: A. Schreiber
H. Hahn
M. Wenzel
Prof. Dr. T. Loch
Publikationsdatum: 21.08.2020
Verlag: Springer Medizin
Schlagwörter: Prostatakarzinom
Prostatakarzinom
Künstliche Intelligenz
Erschienen in: Die Urologie / Ausgabe 9/2020
Print ISSN: 2731-7064
Elektronische ISSN: 2731-7072
DOI: https://doi.org/10.1007/s00120-020-01294-7

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