Beim ACC.23/WCC wurde unter anderem individuelle kardiovaskuläre Risikoabschätzung mithilfe künstlicher Intelligenz vorgestellt.
Ein auf künstlicher Intelligenz beruhendes System für individuelle Ernährungs- und Bewegungsberatung führt zu ausgezeichneten Erfolgen bei der Gewichtsreduktion.
Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) spielt auch in der Onkologie eine immer größere Rolle. Sowohl für die Verbesserung von Vorsorgeuntersuchungen als auch für die Entscheidung der Therapiewahl kann KI in der Onkologie eingesetzt werden.
Statistisch gesehen geht jeder fünfte Stich beim Blutabnehmen daneben. Ein staubsaugergroßer Apparat könnte das besser schaffen.
Europaweit zum ersten Mal setzt man am Universitätsspital Genf (HUG) seit gut zwei Monaten auf künstliche Intelligenz (KI) von IBM Watson for Genomics. Dank der Implementierung eines Tools können riesige Mengen an genomischen Daten über Krebs schneller kategorisiert werden und dadurch helfen, eine präzisere Krebsbehandlung zu entwickeln.
Ein neuer Algorithmus könnte Patienten mit paroxysmalem Vorhofflimmern sogar im Sinus-Rhythmus identifizieren und damit die Suche nach der Nadel im Heuhaufen beenden.
Noch werden die Möglichkeiten der Digitalisierung in der Hämatologie und Onkologie zu wenig genützt. Ein Linzer Beispiel zeigt, wie KI den Arbeitsalltag erleichtern kann.
Computer, die selbstständig Bilder von CT und MRT verarbeiten, lesen und Diagnosen vorschlagen? Was vor ein paar Jahren noch utopisch klang, ist Realität. Künstliche Intelligenz war das große Schlagwort beim Europäischen Radiologie-Kongress (ECR) in Wien.
Künstliche Intelligenz: Mittlerweile lassen sich u.a. Diabetes oder kardiovaskuläre Erkrankungen anhand von Bildern der Netzhaut diagnostizieren bzw. prognostizieren.
Zahlreiche – freilich noch experimentelle – Anwendungen von künstlicher Intelligenz bei der Lungenbildgebung wurden auf dem Europäischen Radiologie-Kongress ECR 2019 vorgestellt.
Zunehmend unterstützen künstliche Intelligenz, Roboter und Devices die Kardiologen. Ärztliche Intelligenz und Intuition verlieren dadurch keineswegs an Bedeutung.
Künstliche Intelligenz hält Einzug in die Radiologie. Programme, die auf Deep Learning basieren, führen unter anderem bereits Lungenuntersuchungen im großen Stil durch.
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