Stärkung der medizinischen Diagnose mit Schulungs-Ppt für maschinelles Lernen

Folie 1

Diese Folie veranschaulicht die Bedeutung des maschinellen Lernens in der medizinischen Diagnose. Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen haben sich in den letzten Jahren zu wichtigen Werkzeugen zur Lösung komplizierter Fragestellungen in den Disziplinen entwickelt. Insbesondere die durch maschinelles Lernen unterstützte Diagnose hat das Potenzial, das Gesundheitswesen zu revolutionieren, indem sie riesige Mengen an Patientendaten nutzt, um genaue und maßgeschneiderte Diagnosen zu stellen.

Folie 2

Diese Folie zeigt, wie maschinelles Lernen das Diagnosemodell basierend auf den Informationen, die klinische Daten liefern, verbessern kann. Die Informationen umfassen alles von klinischen Symptomen bis hin zu biochemischen Tests und bildgebenden Geräten.

Hinweise des Dozenten: Datentypen, die mithilfe von maschinellem Lernen für eine präzise medizinische Diagnose verwendet werden können, sind:

• Krankheitsdaten: Physiologische Messungen und Daten zu erkannten Krankheiten oder Symptomen sind Beispiele für Krankheitsdaten
• Umweltdaten: Informationen darüber, wie eine Person der Umwelt ausgesetzt ist, z. B. Rauchen, Sonnenbaden und Wetterbedingungen
• Genetische Daten: Die gesamte DNA-Sequenz einer Person oder ein wesentlicher Teil davon wird als genetische Daten bezeichnet

Folie 3

Auf dieser Folie werden die Vorteile des maschinellen Lernens in der medizinischen Diagnose aufgeführt, z. B. das Auffinden von Risikofaktoren, eine höhere Diagnoseeffizienz und die Reduzierung unnötiger Krankenhausbesuche.

Anmerkungen des Kursleiters:

• Risikofaktoren finden: Finden Sie heraus, welche Faktoren am engsten mit der Wahrscheinlichkeit einer Erkrankung verbunden sind
• Diagnoseeffizienz steigern: Krankheiten können früher und präziser diagnostiziert werden
• Reduzieren Sie unnötige Krankenhausbesuche: Krankenhausbesuche sollten nur dann durchgeführt werden, wenn der Patient tatsächlich medizinische Hilfe benötigt

Folie 4

Diese Folie beleuchtet Anwendungen des maschinellen Lernens in der medizinischen Diagnose. Zu diesen Anwendungen gehören Pathologie, Onkologie, Genetik und Genomik, Dermatologie und psychische Gesundheit.

Anmerkungen des Kursleiters:

• Pathologie: Angesichts des weltweiten Mangels an Pathologen gibt es gute Gründe dafür, maschinelles Lernen zur Weiterentwicklung dieser Disziplin einzusetzen. Aufgrund der Notwendigkeit, umfangreiche Datensätze zu analysieren, ist die Pathologie auch für Anwendungen der künstlichen Intelligenz profitabel. Maschinelles Lernen kann die Präzision der Blut- und Kulturanalyse verbessern, indem es die Quantifizierung von Gewebe und Zellen automatisiert, Krankheitszellen kartiert und interessante Bereiche auf einem medizinischen Objektträger markiert. Es kann auch dazu beitragen, Paradigmen für das Tumor-Staging zu entwickeln und die Geschwindigkeit des Profilscans zu erhöhen, um die Produktivität von medizinischem Fachpersonal zu steigern
• Onkologie: In der Onkologie ist die frühzeitige Erkennung eines bösartigen Tumors von entscheidender Bedeutung, weshalb diagnostische Genauigkeit und Präzision von entscheidender Bedeutung sind. Onkologen können maschinelles Lernen nutzen, um Krebs im Frühstadium zu erkennen. Medizinische Experten können somatische Mutationen mithilfe von Techniken wie DeepGene erkennen (eine somatische Mutation ist eine erworbene Veränderung im genetischen Code einer oder mehrerer Zellen).
• Genetik und Genomik: Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz (KI) sind wesentliche Bestandteile der präventiven Genetik. Wissenschaftler nutzen Algorithmen, um zu bestimmen, wie Medikamente, Chemikalien und Umweltvariablen die menschliche DNA beeinflussen
• Dermatologie: Ärzte gehen davon aus, dass der Einsatz von maschinellem Lernen in dieser Disziplin die Anzahl unnötiger Biopsien reduzieren wird, die Dermatologen durchführen müssen. Es stehen funktionale Implementierungen des maschinellen Lernens zur Verfügung, darunter ein Algorithmus, der Melanome mit größerer Präzision als ein Mensch von gutartigen Hautläsionen unterscheidet, sowie Tools, die die Entwicklung und Veränderungen von Hautmalen verfolgen. Es kann auch bei der Erkennung pathologischer Zustände und Algorithmen helfen, die biologische Marker für Akne, Nagelpilz und seborrhoische Dermatitis lokalisieren
• Psychische Gesundheit: Durch maschinelles Lernen kann künstliche Intelligenz einen revolutionären Einfluss auf die Forschung im Bereich der psychischen Gesundheit und die Effizienz der medizinischen Diagnostik haben. Personalisierte kognitive Verhaltenstherapie (CBT), unterstützt durch Chatbots und virtuelle Therapeuten, und die Prävention psychischer Erkrankungen mithilfe von Techniken des maschinellen Lernens können Hochrisikogruppen dabei helfen, soziale Isolation zu vermeiden. Es kann auch dabei helfen, Gruppen mit hohem Suizidrisiko zu identifizieren und ihnen Unterstützung und Hilfe zu bieten. Maschinelles Lernen wird zur Diagnose klinischer Depressionen, bipolarer Störungen, Angstzuständen und anderer psychischer Erkrankungen eingesetzt

Folie 5

Diese Folie beleuchtet Anwendungen des maschinellen Lernens in der medizinischen Diagnose. Zu diesen Anwendungen gehören Neurologie, Intensivpflege, Augenheilkunde, Diabetes und öffentliche Gesundheit.

Anmerkungen des Kursleiters:

• Neurologie: Die Einbeziehung maschinellen Lernens in die Sammlung, Verarbeitung und Interpretation von Forschungsdaten kommt den Neurowissenschaften und der Neurologie zugute. Innovative Technologien sind von entscheidender Bedeutung, um die Grenzen der neurologischen Forschung voranzutreiben, von der Verarbeitung von Scans über die Bereitstellung von Einblicken in das menschliche Gehirn bis hin zur Erkennung von Verhaltensmustern
• Intensivpflege: Auf der Intensivstation kann maschinelles Lernen Ärzten dabei helfen, Hochrisikopatienten zu identifizieren und sicherzustellen, dass keine frühen Anzeichen einer Verschlechterung ignoriert werden. Innovative Technologien können Ärzten Informationen über die Gesundheit ihrer Intensivpatienten bieten. Intensivmediziner haben beispielsweise herausgefunden, dass delirante Patienten durch den Einsatz von Technologie besser auf Licht (als auf Lärm) reagieren
• Augenpflege: Zu den neuesten Entwicklungen, die Gesundheitszentren nutzen, gehören KI-gesteuerte Sehtest-Tools, die dabei helfen, eine medizinische Point-of-Care-Diagnose auf der Grundlage von maschinellem Lernen für ophthalmologische Erkrankungen zu erstellen. Es hilft auch bei der Erkennung diabetischer Retinopathie und liefert Ärzten Erkenntnisse über die Behandlung durch die Auswertung von Patientendaten. Mit der Implementierung von maschinellem Lernen können auch hochpräzise Glaukom- und Katarakt-Screenings durchgeführt werden
• Diabetes: Maschinelles Lernen kann in diesem Bereich durch den Einsatz von Vektormaschinenmodellen und die Entwicklung neuronaler Netze für das Prä-Diabetes-Screening, die Einrichtung von Tools zur Steuerung der maßgeschneiderten Insulinabgabe und die Schaffung künstlicher Bauchspeicheldrüsensysteme hilfreich sein. Es kann dabei helfen, genetische und andere Indikatoren für Diabetes zu identifizieren und behandelbare Probleme bei Diabetikern vorherzusagen, um deren Lebensqualität zu verbessern
• Öffentliche Gesundheit: Mitarbeiter im Gesundheitswesen können maschinelles Lernen nutzen, um den Umfang der medizinischen Diagnostik zu erweitern und von der Untersuchung einzelner Fälle zur Überwachung von Gemeinschaften und zur Antizipation von Krankheitsausbrüchen überzugehen

Folie 6

Diese Folie zeigt die Spitzenreiter im Bereich der medizinischen Diagnose, die maschinelles Lernen implementiert haben. Dazu gehören Google Health, Corti, IBM Watson Health und MedX.

Anmerkungen des Kursleiters:

• Google Health: Google Health hat sich mit dem DeepMind-Team zusammengetan, um einen Algorithmus zur Brustkrebsdiagnose zu entwickeln. Das daraus resultierende System war ein großer Erfolg und übertraf menschliche Radiologen hinsichtlich der diagnostischen Präzision
• Corti: Corti ist eine KI-basierte Software, die Notärzte dabei unterstützt, Informationen aus Patienteninteraktionen zu extrahieren. Neben der Auswertung des Gesprächsinhalts zeichnet das System auch den Stimmton des Anrufers auf und analysiert Hintergrundgeräusche, um dem medizinischen Personal ein vollständiges Bild der Situation vor Ort zu vermitteln
• IBM Watson Health: Watson Health hat kürzlich ein innovatives Programm zur Früherkennung von Brustkrebs vorgestellt. Auch Biorasi, eine Plattform zur Optimierung der Arzneimittelherstellung, wurde vom Unternehmen entwickelt
• MedX: Dieses Unternehmen aus dem Silicon Valley revolutioniert das Gesundheitswesen mithilfe von Datenwissenschaft und prädiktiver Analyse. Anstatt sich auf den direkten Kontakt zwischen Ärzten und Patienten zu konzentrieren, bietet das Unternehmen Tools für intelligente operative Entscheidungen