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01.04.2021 | Diagnostik in der Onkologie | CME-Topic | Ausgabe 4/2021

best practice onkologie 4/2021

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen in der onkologischen Bildgebung

Zeitschrift:
best practice onkologie > Ausgabe 4/2021
Autoren:
Prof. Dr. Dr. J. Kleesiek, J. M. Murray, C. Strack, S. Prinz, G. Kaissis, R. Braren
zum Fragebogen im Kurs
Wichtige Hinweise

Wissenschaftliche Leitung

S. Schmitz, Köln
Dieser Beitrag erschien ursprünglich in Der Pathologe (2020) 41:649–658 https://​doi.​org/​10.​1007/​s00292-020-00827-3 und ist eine modifizierte Version eines Übersichtsbeitrags aus Der Onkologe (2020) 26:60–65 https://​doi.​org/​10.​1007/​s00761-019-00679-4
Die Teilnahme an der zertifizierten Fortbildung ist nur einmal möglich.

Zusammenfassung

Maschinelles Lernen (ML) hält gegenwärtig Einzug in viele Bereiche der Gesellschaft, so auch in die Medizin. Diese Transformation birgt das Potenzial, den ärztlichen Berufsalltag drastisch zu verändern. In der Interaktion zwischen den Disziplinen und Modalitäten der onkologischen Patientenversorgung wird dies besonders deutlich. Computer erbringen in mehreren Forschungsarbeiten in Kollaboration mit Menschen oder allein bereits bessere Ergebnisse in der Tumoridentifikation, ihrer Klassifikation sowie beim Erstellen von Prognosen und bei der Therapieevaluation als Menschen. Zudem können Algorithmen – z. B. künstliche neuronale Netze (KNN), die für viele der gegenwärtigen Errungenschaften im ML-Feld verantwortlich sind – dies reproduzierbar, schnell und kostengünstig erbringen. Es ist heute schon absehbar, dass die Anwendung künstlicher Intelligenz sich zu einem integralen Bestandteil des ärztlichen Handels entwickeln und Vorteile für die onkologische Diagnostik und Therapie bieten wird.

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