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Erschienen in:

02.05.2024 | Zahnärztliche Radiologie und Röntgendiagnostik | Schwerpunkt

Künstliche Intelligenz in der medizinischen Bildauswertung

verfasst von: Dr. med. Daniela König, Ann-Marie Conrad, Dr. Dr. Robert Gaudin, Shankeeth Vinayahalingam, Nerses Wolf, Prof. Dr. Dr. Ralf Smeets, Prof. Dr. Dr. Martin Gosau

Erschienen in: Die junge Zahnmedizin | Ausgabe 3/2024

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Auszug

In den letzten zehn Jahren hat sich das Gebiet der Künstliche Intelligenz (KI) rasant entwickelt und zahlreiche neue Anwendungsmöglichkeiten eröffnet. Die Erwartungen an KI-Anwendungen sind heute so hoch wie nie zuvor. Der Einsatz von KI-basierten Verfahren bietet insbesondere im Gesundheitswesen große Chancen. Im Bereich der Medizin ergeben sich viele Anwendungsfelder, wie die Auswertung von medizinischen Bildern durch den Einsatz von maschinellem Sehen mit enormem Potenzial zur Verbesserung der Qualität und zur Zeitersparnis. …
Literatur
1.
Zurück zum Zitat Rohde FW, Wagner J, Reinhard P, Petschow U, Meyer A, Voß M, Mollen A (2021) Nachhaltigkeitskriterien für künstliche Intelligenz - Entwicklung eines Kriterien- und Indikatorensets für die Nachhaltigkeitsbewertung von KI- Systemen entlang des Lebenszyklus. Institut für ökologische Wirtschaftsforschung, Berlin Rohde FW, Wagner J, Reinhard P, Petschow U, Meyer A, Voß M, Mollen A (2021) Nachhaltigkeitskriterien für künstliche Intelligenz - Entwicklung eines Kriterien- und Indikatorensets für die Nachhaltigkeitsbewertung von KI- Systemen entlang des Lebenszyklus. Institut für ökologische Wirtschaftsforschung, Berlin
2.
Zurück zum Zitat Chen X et al (2022) Recent advances and clinical applications of deep learning in medical image analysis. Medical Image Analysis 79:102444 Chen X et al (2022) Recent advances and clinical applications of deep learning in medical image analysis. Medical Image Analysis 79:102444
3.
Zurück zum Zitat Falk Schwendicke RG, Krois J (2020) Künstliche Intelligenz in der Zahnmedizin - Wie kann KI uns nützen? ZM-Zahnärztliche Mitteilungen 22:40-46 Falk Schwendicke RG, Krois J (2020) Künstliche Intelligenz in der Zahnmedizin - Wie kann KI uns nützen? ZM-Zahnärztliche Mitteilungen 22:40-46
4.
Zurück zum Zitat Webster S, Fraser J (2024) Artificial intelligence and dental panoramic radiographs: where are we now? Evidence-Based Dentistry 25(1):43-44 Webster S, Fraser J (2024) Artificial intelligence and dental panoramic radiographs: where are we now? Evidence-Based Dentistry 25(1):43-44
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Zurück zum Zitat Liu X et al (2019) A comparison of deep learning performance against health-care professionals in detecting diseases from medical imaging: a systematic review and meta-analysis. The Lancet Digital Health 1(6):e271-e297 Liu X et al (2019) A comparison of deep learning performance against health-care professionals in detecting diseases from medical imaging: a systematic review and meta-analysis. The Lancet Digital Health 1(6):e271-e297
6.
Zurück zum Zitat Albano D et al (2024) Artificial intelligence for radiographic imaging detection of caries lesions: a systematic review. BMC Oral Health 24(1):274 Albano D et al (2024) Artificial intelligence for radiographic imaging detection of caries lesions: a systematic review. BMC Oral Health 24(1):274
7.
Zurück zum Zitat Esteva A et al (2019) A guide to deep learning in healthcare. Nature Medicine 25(1):24-29 Esteva A et al (2019) A guide to deep learning in healthcare. Nature Medicine 25(1):24-29
8.
Zurück zum Zitat You K et al (2023) Cxr-clip: Toward large scale chest x-ray language-image pre-training. International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention, Springer You K et al (2023) Cxr-clip: Toward large scale chest x-ray language-image pre-training. International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention, Springer
Metadaten
Titel
Künstliche Intelligenz in der medizinischen Bildauswertung
verfasst von
Dr. med. Daniela König
Ann-Marie Conrad
Dr. Dr. Robert Gaudin
Shankeeth Vinayahalingam
Nerses Wolf
Prof. Dr. Dr. Ralf Smeets
Prof. Dr. Dr. Martin Gosau
Publikationsdatum
02.05.2024
Verlag
Springer Medizin
Erschienen in
Die junge Zahnmedizin / Ausgabe 3/2024
Print ISSN: 2731-9016
Elektronische ISSN: 2731-9024
DOI
https://doi.org/10.1007/s13279-024-1881-9

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