KI-Systeme in der med. Diagnostik. Funktionsweise, Möglichkeiten und Risiken

Facharbeit (Schule) aus dem Jahr 2024 im Fachbereich Informatik - Bioinformatik, Note: 1,6, , Veranstaltung: Internationale Betriebswirtschaft, Sprache: Deutsch, Abstract: Die Arbeit beschäftigt sich mit der Frage, ob KI-Systeme die Lösung für die medizinische Diagnostik ist. Deep Learning ist der modernste Ansatz des maschinellen Lernens. Der Erfolg von Deep Learning in vielen Anwendungen der Mustererkennung hat für Aufregung gesorgt und hohe Erwartungen geweckt, dass Deep Learning bzw. künstliche Intelligenz revolutionäre Veränderungen im Gesundheitswesen bewirken kann. Erste Studien zum Deep Learning bei der Erkennung oder Klassifizierung von Verletzungen haben gezeigt, dass die Leistung im Vergleich zu konventionellen Verfahren überdurchschnittlich ist und bei einigen Aufgaben sogar besser als die des Radiologen. Das Potenzial der Anwendung von Deep-Learning-basierter medizinischer Bildanalyse auf die computergestützte Diagnose (computer-aided-diagnosis, kurz CAD) sorgt für Optimismus. Stehen die Entwicklung und Implementierung von CAD- oder KI-Tools in der klinischen Praxis vor vielen Herausforderungen? Ja. In den nächsten Abschnitten wird über einige dieser Probleme berichtet und darüber informiert, was getan werden muss, um zuverlässige CAD-Tools zu entwickeln und in den klinischen Alltag zu integrieren, damit sie den Patienten effektiv helfen können.