Deep Learning in Kliniken

Vorhergesagte Netzhautdicke auf Basis von Fundus-Bildern. (Foto: Helmholtz Zentrum München) Neue Methode zur automatisierten Diagnose diabetesbedingter Augenkrankheit - Forscherinnen und Forscher haben eine neue Methode entwickelt, die die automatisierte Diagnose von Augenkrankheiten wie diabetischer Retinopathie effizienter macht. Da die Methode den Bedarf an teuren annotierten Daten für das Trainieren des Algorithmus reduziert, ist sie für Kliniken besonders attraktiv. Für den Anwendungsfall der diabetischen Retinopathie entwickelte die Forschungsgruppe einen Screening-Algorithmus. Künstliche Intelligenz und Deep Learning sind in den letzten Jahren für Kliniken immer interessanter geworden - beispielsweise zur automatisierten Auswertung medizinischer Bilddaten. Um Deep-Learning-Algorithmen beizubringen, Bilder korrekt auszuwerten und Diagnosen vorherzusagen, sind große Mengen an annotierten (mit Informationen versehenen) Daten notwendig. In Kliniken sind annotierte Daten jedoch oft rar, da das Hinzufügen der Informationen durch Fachkräfte sehr kostspielig ist.