Wie kann künstliche Intelligenz in der Bildgebung Patienten mit bronchialen und parenchymalen Lungenerkrankungen besser helfen?

Im Zuge der rasanten Entwicklung der Computertechnik ist künstliche Intelligenz heute zu einem wesentlichen Bestandteil des täglichen Lebens geworden. Auch die Bereiche Medizin und Lungengesundheit stellen in diesem Zusammenhang keine Ausnahme dar. Wissenschaftliche Forschung auf der Grundlage von Big Data durchzuführen, bedeutet nicht, einfach eine große Menge an Daten zu sammeln und dann den Maschinen die Arbeit zu überlassen. Wissenschaftler müssen vielmehr Probleme identifizieren, deren Lösung sich positiv auf die Versorgung der Patienten auswirken würde. In dieser Übersichtsarbeit wird die Rolle der künstlichen Intelligenz sowohl aus physiologischer als auch aus anatomischer Sicht erörtert. Ausgehend von der automatischen quantitativen Bewertung anatomischer Strukturen mithilfe der Bildgebung der Lunge betrachten wir die Themenbereiche der Erkennung von Krankheiten und der Einschätzung der Prognose auf der Grundlage von maschinellem Lernen. Die Bewertung der aktuellen Stärken und Einschränkungen wird es uns ermöglichen, einen breiteren Blick auf zukünftige Entwicklungen zu werfen.

Standort
Deutsche Nationalbibliothek Frankfurt am Main
Umfang
Online-Ressource
Sprache
Deutsch

Erschienen in
Wie kann künstliche Intelligenz in der Bildgebung Patienten mit bronchialen und parenchymalen Lungenerkrankungen besser helfen? ; volume:11 ; number:1 ; year:2023 ; pages:2-10 ; extent:9
Karger-Kompass Pneumologie ; 11, Heft 1 (2023), 2-10 (gesamt 9)

Schlagwort
Künstliche Intelligenz
Bildgebendes Verfahren
Maschinelles Lernen

Urheber
Hoang-Thi, Trieu-Nghi
Chassagnon, Guillaume
Tran, Hai-Dang
Le-Dong, Nhat-Nam
Dinh-Xuan, Anh Tuan
Revel, Marie-Pierre

DOI
10.1159/000528456
URN
urn:nbn:de:101:1-2023021523245996892241
Rechteinformation
Open Access; Der Zugriff auf das Objekt ist unbeschränkt möglich.
Letzte Aktualisierung
14.08.2025, 10:51 MESZ

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Beteiligte

  • Hoang-Thi, Trieu-Nghi
  • Chassagnon, Guillaume
  • Tran, Hai-Dang
  • Le-Dong, Nhat-Nam
  • Dinh-Xuan, Anh Tuan
  • Revel, Marie-Pierre

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