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Erschienen in: Die Chirurgie 3/2022

07.02.2022 | Künstliche Intelligenz | Aktuelles Thema

Prognosen aus der Retorte. Ein Danaergeschenk der künstlichen Intelligenz

Interdisziplinäre Datenanalyse in der präoperativen bildgebenden Diagnostik

verfasst von: Professor Dr. med. Dr. phil. Werner Golder

Erschienen in: Die Chirurgie | Ausgabe 3/2022

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Zusammenfassung

Der wachsende Einfluss der künstlichen Intelligenz auf die Radiologie führt nicht nur zu einem fundamentalen Wandel bei der Gewinnung der Diagnosen, sondern stellt auch eine Fülle zusätzlicher Informationen bereit. Viele Programme korrelieren die Parameter der Bildauswertung mit den Resultaten histologischer, molekularbiologischer und genetischer Untersuchungen und leiten daraus therapeutische und prognostische Aussagen ab, die der individualisierten Präzisionsmedizin dienen sollen. Diese Informationen gehen in den Befundbericht ein und stehen in vollem Umfang auch den Patienten zur Verfügung. Sie nehmen jedoch keine Rücksicht auf Einflussgrößen wie den Zeitabstand zwischen Diagnose und Behandlungsbeginn, Begleiterkrankungen sowie die Verfügbarkeit und Verträglichkeit von Medikamenten. Es ist abzusehen, dass die ergänzenden Aussagen der Expertensysteme die Gesprächskontakte zwischen Arzt und Patient erheblich beeinflussen werden.
Literatur
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Zurück zum Zitat Geras KJ, Mann RM, Moy L (2019) Artificial intelligence for mammography and digital breast tomosynthesis: current concepts and future perspectives. Radiology 293:246–259CrossRef Geras KJ, Mann RM, Moy L (2019) Artificial intelligence for mammography and digital breast tomosynthesis: current concepts and future perspectives. Radiology 293:246–259CrossRef
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Zurück zum Zitat Zhang W, Cai W, He B, Xiang W, Fang C, Jia F (2018) A radiomics-based formula for the preoperative prediction of postoperative pancreatic fistula in patients with pancreatoduodenectomy. Cancer Manag Res 10:6469–6478CrossRef Zhang W, Cai W, He B, Xiang W, Fang C, Jia F (2018) A radiomics-based formula for the preoperative prediction of postoperative pancreatic fistula in patients with pancreatoduodenectomy. Cancer Manag Res 10:6469–6478CrossRef
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Zurück zum Zitat Iwatate Y, Hoshino I, Yokota H et al (2020) Radiogenomics for predicting p53 status, PD-L1 expression and prognosis with machine learning in pancreatic cancer. Br J Cancer 123:1253–1261CrossRef Iwatate Y, Hoshino I, Yokota H et al (2020) Radiogenomics for predicting p53 status, PD-L1 expression and prognosis with machine learning in pancreatic cancer. Br J Cancer 123:1253–1261CrossRef
Metadaten
Titel
Prognosen aus der Retorte. Ein Danaergeschenk der künstlichen Intelligenz
Interdisziplinäre Datenanalyse in der präoperativen bildgebenden Diagnostik
verfasst von
Professor Dr. med. Dr. phil. Werner Golder
Publikationsdatum
07.02.2022
Verlag
Springer Medizin
Erschienen in
Die Chirurgie / Ausgabe 3/2022
Print ISSN: 2731-6971
Elektronische ISSN: 2731-698X
DOI
https://doi.org/10.1007/s00104-022-01591-1

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