Einsatz neuer Technologien: Künstliche Intelligenz in der medizinischen Entscheidungsfindung – Status quo und Perspektiven einer interdisziplinären Herausforderung

Gregor Duwe (), Dominique Mercier (), Crispin Balthasar Wiesmann (), Markus Junker (), Axel Haferkamp (), Andreas Dengel () and Thomas Höfner ()
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Gregor Duwe: Universität Mainz, Klinik und Poliklinik für Urologie und Kinderurologie
Dominique Mercier: Forschungsbereich Smarte Daten & Wissensdienste
Crispin Balthasar Wiesmann: Universität Mainz, Klinik und Poliklinik für Urologie und Kinderurologie
Markus Junker: Forschungsbereich Smarte Daten & Wissensdienste
Axel Haferkamp: Universität Mainz, Klinik und Poliklinik für Urologie und Kinderurologie
Andreas Dengel: Forschungsbereich Smarte Daten & Wissensdienste
Thomas Höfner: Abteilung für Urologie

Chapter Kapitel 36 in Technologien und Technologiemanagement im Gesundheitswesen, 2024, pp 699-731 from Springer

Abstract: Zusammenfassung Der vorliegende Beitrag beschäftigt sich mit den unterschiedlichen Anwendungsbereichen der Künstlichen Intelligenz in der Onkologie. Der Schwerpunkt liegt hierbei auf den Herausforderungen in dem technisch noch vergleichsweisen neuen Anwendungsbereich der medizinischen Therapieempfehlung. In den vergangenen Jahren wurden bereits diverse Anwendungen Künstlicher Intelligenz in der Medizin entwickelt, die hauptsächlich auf der Analyse von Bilddateien (z. B. in der Radiologie oder Pathologie) beruhen. Das primäre Ziel hierbei ist die Unterstützung der Ärzte in der alltäglichen Auswertung einer großen Anzahl an Befunde, um dessen Qualität zu erhöhen und Fehler zu reduzieren. Im Zentrum der Behandlung von Patienten mit Tumorerkrankungen steht die interdisziplinäre Therapieempfehlung. Diese hoch-komplexe Entscheidung beruht auf einer großen Anzahl an Informationen (sowohl der Patienten als auch der potenziellen Therapieoptionen), die in kürzester Zeit analysiert und richtig eingeordnet werden müssen. In diesem Beitrag beschreiben wir die technischen und medizinischen und Anforderungen einer Künstlichen Intelligenz, um diese noch wenig erforschte Herausforderung interdisziplinär anzugehen und potenzielle Lösungsansätze zu entwickeln.

Date: 2024
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DOI: 10.1007/978-3-658-43860-9_36

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