Neue Methoden der Datenauswertung vereinfachen die Art, wie Krankheiten diagnostiziert und behandelt werden. Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen helfen dabei, Muster in medizinischen Daten zu erkennen und personalisierte Therapieempfehlungen zu entwickeln. So könnte zukünftig Krebs schneller erkannt, der Subtyp aufgeschlüsselt und die Erkrankung effektiver behandelt werden. Die Forschungsarbeit von Prof. Dr. med. Jakob N. Kather liegt an der Schnittstelle zwischen Medizin und Informatik. Mit seinem interdisziplinären Team in der Abteilung „Clinical Artificial Intelligence“ forscht er im Bereich der medizinischen Bildverarbeitung mittels Künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen. Dabei entwickelt er künstliche neuronale Netzwerke, um Bilddaten von menschlichen Tumoren zu verarbeiten und Tumormuster zu entschlüsseln. Durch das wiederholte Zeigen bestimmter Bilder lernt die Maschine, ein Bild von anderen zu unterscheiden. Die Grundlage dafür sind Daten und Algorithmen. Mit der Technologie wird neues Wissen auf der Basis von Erfahrungen generiert. Dafür wurde eine Software entwickelt, die Darmkrebs anhand von Mustern in Bildern erkennen und Behandlungsoptionen vorschlagen kann. Die KI kann hier wichtige Entscheidungshilfen liefern und die Diagnose und Behandlung in der Zukunft sicherer und einfacher machen. Damit Künstliche Intelligenz im Klinikalltag optimal unterstützen kann, ist eine fächerübergreifende Zusammenarbeit essentiell. Am Else Kröner Fresenius Zentrum für Digitale Gesundheit wird die Arbeit in interdisziplinären Forschungsteams ganz selbstverständlich gelebt. Forschende aus verschiedenen Fachbereichen der Technischen Universität Dresden, des Universitätsklinikums Carl Gustav Carus Dresden und weiterer Kooperationspartner arbeiten eng zusammen, damit innovative Ideen schneller in der Patientenversorgung ankommen.
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