-Definition und praktische Voraussetzungen
-Beispiele von Projekten in Bereichen Bildanalyse, Fernüberwachung von Patienten und prädiktiver Analysen im Gesundheitswesen
-Umgang mit Hürden wie Datenheterogenität, Skalierbarkeit und Kommunikationsaufwand, Datenschutz- und Sicherheitsrisiken und Einhaltung gesetzlicher
Vorschriften
-ntegration in bestehende Gesundheitssysteme
-Wie generative KI grundlegende Herausforderungen der KI im Gesundheitswesen bewältigen kann, darunter begrenzte Datenmengen und
Datenschutzbeschränkungen.
-Das Potenzial synthetischer medizinischer Bilder, fairere und generalisierbarere Modelle zu unterstützen und diagnostische Arbeitsabläufe in der Radiologie und
Onkologie zu verbessern.
-Aktuelle Einschränkungen und offene Herausforderungen bei der Bewertung generativer Modelle, darunter klinische Relevanz, Realismus und unbeabsichtigte
Artefakte.
-Biographiearbeit durch KI Unterstützung hilft Bewohnern von Pflegeheimen und Pflegenden.
-Erfahrungen beim Einsatz von KI in der Pflege und der Entwicklung einer Digitalen Pflegeanwendung.
-Kooperation mit Pflegeeinrichtungen und akademischen Institutionen
-Erfahrung und Ergebnisse für Patienten verbessern. Welche KI-Anwendungen gibt es und welche sind Perspektiven gibt es?
-Anwendungen in der präventiven Diagnostik, Radiologie, Notaufnahmen, Digital Twins und weitere.
-Optimierung der Behandlung, datengesteuerte Entscheidungen, prädiktive Analytics Herausforderungen mit Datenschutz und weitere Regulierungen, Umgang mit Gesundheitsdaten
-Lebensqualität ist ein komplexes, mehrdimensionales Konzept, das sich mit herkömmlichen Methoden nur schwer kontinuierlich erfassen lässt.
-Stimmbiomarker bieten eine vielversprechende Alternative, da die Stimmproduktion hochkomplex ist und empfindlich auf Veränderungen des körperlichen und
psychischen Gesundheitszustands reagiert.
-Ein maschinelles Lernmodell wurde entwickelt, um Stimmmerkmale zu analysieren und die Lebensqualität objektiv zu bewerten.
-Aufgrund der komplexen Datenstruktur wurde zusätzlich ein quantenbasiertes maschinelles Lernmodell untersucht, um tiefere Muster zu erfassen.
Diese Masterclass beleuchtet die transformative Kraft der künstlichen Intelligenz in der Gesundheitsversorgung. Wir diskutieren die aktuellen Anwendungen,
Herausforderungen und das zukünftige Potenzial von KI-Technologien, um die Patientenpflege und -verwaltung zu verbessern.
-Diagnoseunterstützung durch KI: Einsatz von KI zur verbesserten Diagnostik und Früherkennung von Krankheiten.
-Personalisierte Behandlungspläne: Nutzung von KI zur Erstellung individueller Behandlungsstrategien basierend auf Patientendaten.
-Optimierung von Betriebsabläufen: KI-gestützte Automatisierung administrativer und klinischer Prozesse.
-Fallbeispiele aus verschiedenen Bereichen: Onkologie, Augenheilkunde und Prädiktive Versorgung
-Datenschutz und ethische Überlegungen: Diskussion über die Sicherstellung des Datenschutzes und ethische Aspekte beim Einsatz von KI in der Gesundheitsversorgung.