Machine Learning in der Medizin: Was können Lernalgorithmen und wie sicher sind sie?
Klaus Mainzer (mainzer@tum.de)
Additional contact information
Klaus Mainzer: Technische Universität München
Chapter Kapitel 31 in Künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen, 2022, pp 665-678 from Springer
Abstract:
Zusammenfassung Die KI-Forschung wurde immer schon durch medizinische Anwendungen wesentlich beeinflusst. Nach Anwendungen von wissensbasierten Expertensystemen in der klassischen (symbolischen) KI befeuert derzeit das Machine Learning mit Lernalgorithmen und neuronalen Netzen die Anwendungen in Diagnose und Therapie, aber auch die medizinische Grundlagenforschung bei der Entwicklung von Medikamenten und Impfstoffen gegen z. B. Corona-COVID-19. Wegen ihrer brisanten Anwendungen in der Medizin sind Normierung und Zertifizierung von KI-Systemen von entscheidender Bedeutung. Die Zukunft von KI-Systemen in der Medizin wird in der Verbindung von symbolischer KI mit der subsymbolischen KI des Machine Learnings in einer hybriden künstlichen Intelligenz gesehen, die sich an der natürlichen Intelligenz des Menschen orientiert.
Date: 2022
References: Add references at CitEc
Citations:
There are no downloads for this item, see the EconPapers FAQ for hints about obtaining it.
Related works:
This item may be available elsewhere in EconPapers: Search for items with the same title.
Export reference: BibTeX
RIS (EndNote, ProCite, RefMan)
HTML/Text
Persistent link: https://EconPapers.repec.org/RePEc:spr:sprchp:978-3-658-33597-7_31
Ordering information: This item can be ordered from
http://www.springer.com/9783658335977
DOI: 10.1007/978-3-658-33597-7_31
Access Statistics for this chapter
More chapters in Springer Books from Springer
Bibliographic data for series maintained by Sonal Shukla (sonal.shukla@springer.com) and Springer Nature Abstracting and Indexing (indexing@springernature.com).