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Nutzung von Graph-basierten Systemen für KI-Anwendungen in der Medizin

17. Mai 2021 @ 4:00 pm - 5:30 pm

Labordaten sind wertvoll aber komplex – wir unterstützen Ärzte in der Probenanforderung und Auswertung durch Kombination von Machine Learning mit medizinischem Forschungswissen. Dies ermöglicht eine gezieltere und frühere Erkennung von Krankheiten wie Fettstoffwechselerkrankungen, Gerinnungsstörungen und Anämien. Unser Graph-basiertes White Box Machine Learning ermöglicht es uns, die Ergebnisse genau zu erklären. Zudem können wir das Wissen einrichtungsübergreifend zur Verfügung stellen. Wir arbeiten auch daran komplexe, interdisziplinäre Diagnosepfade zu unterstützen. Zudem wollen wir unser System auch in unterversorgten Regionen zur Verfügung stellen. Im Beitrag zur Ringvorlesung wird ein Überblick über die Nutzung von Graph-basierten Systemen für die Medizin gegeben und dabei wird auch besonders auf das Thema Erklärbarkeit eingegangen. Zudem wird eine Demo vom System gezeigt sowie aktuelle Herausforderungen angesprochen und diskutiert (z.B. Standardisierung mit SNOMED).

Präsentation der Redner:

Im Rahmen der Vorlesungsreihe “Künstliche Intelligenz und Digitalisierung im Gesundheitswesen” werden in 11 spannenden und allgemein verständlichen Vorträgen die unterschiedlichsten Einsatzmöglichkeiten von KI zur Unterstützung der Diagnose und Therapie, des (Selbst-)Monitorings und der Nachsorge von Patientinnen und Patienten sowie zur Anwendung in der Pharmaindustrie beleuchtet. 12 Experten/innen aus Universitäten/Hochschulen und Unternehmen einen Einblick in ihre Forschung bzw. Arbeit und präsentieren die vielfältigen Einsatzmöglichkeiten von KI im Gesundheitswesen.

Link zur Anmeldung: https://www.th-ab.de/kursportal/kurs/ki02-ringvorlesung-kuenstliche-intelligenz-2021

Veranstalter

Kompetenzzentrum Künstliche Intelligenz der Technische Hochschule Aschaffenburg
E-Mail:
ki@th-ab.de

Veranstaltungsort

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