GE HealthCare führt zum vierten Mal in Folge die Liste der US-amerikanischen Food and Drug Administration (FDA) für KI-gestützte Medizingeräte an – mit mittlerweile 100 in den USA gelisteten Zulassungen.
Mit einem eigenen KI-Forschungsbereich entwickelt das Institut für Radiologie, Nuklearmedizin und Molekulare Bildgebung am Herz- und Diabeteszentrum NRW (HDZ NRW), Bad Oeynhausen, jetzt Verbesserungen für die bildgebende Diagnostik, von denen Herzpatienten künftig profitieren können.
Interpretation und Vergleich der neuronalen Aktivität durch geometrisches Deep Learning
Künstliche Intelligenz kann die Auswertung von medizinischen Bilddaten verbessern. So können auf Deep Learning basierende Algorithmen die Lage und Größe von Tumoren feststellen.
Die DAMO Academy, eine Forschungsinitiative der Alibaba Group, hat eine auf KI-Technologien basierende Früherkennungsmethode entwickelt, die mit hoher Genauigkeit Bauchspeicheldrüsenkrebs erkennt.
Wie unterscheiden sich krebskranke von gesunden Zellen? Ein neuer Machine-Learning-Algorithmus namens „ikarus“ kennt die Antwort.
Studie nutzt KI auf Tausenden von Bildern des Augenhintergrunds, um die Sehfunktion von Glaukompatienten vorherzusagen.
Seit Mitte 2020 nutzt die Klinik für Radiologie der Charité – Universitätsmedizin Berlin einen Volumen-CT Aquilion PRISM mit der neuen KI-Technologie „AiCE“ (Advanced intelligent Clear Image Quality Engine).
Infizieren Viren eine Zelle, führt dies zu Veränderungen des Zellkerns, die mittels Fluoreszenzmikroskopie visualisiert werden können.
Ein neuer Deep-Learning-Algorithmus nutzt die Eigenschaften nicht-annotierter Bilddaten für effizientes, automatisiertes Screening von diabetischer Retinopathie.
Neue Methode ermöglicht automatisierte Diagnose diabetesbedingter Augenkrankheit.
