17.06.2021 • Whitepaper
Automatisiertes Screening von diabetischer Retinopathie
Ein neuer Deep-Learning-Algorithmus nutzt die Eigenschaften nicht-annotierter Bilddaten für effizientes, automatisiertes Screening von diabetischer Retinopathie.
Modalitätenübergreifender selbst-überwachter Workflow: Deep Learning braucht große Mengen annotierter Daten zur robusten Vorhersage. Der neue Algorithmus nutzt relevante Eigenschaften nicht-annotierter Bilddaten, um mit weniger Daten ähnlich robust Krankheiten zu identifizieren.
Die Augenheilkunde ist ein Feld, das derzeit als Pionier in der Applikation künstlicher Intelligenz in der Medizin gesehen werden kann, vor allem weil hier schon lange standardisiert sehr große Datenmengen aufgenommen werden. Dies ermöglicht die Anwendung von Deep- Learning-Algorithmen, welche es Computern ermöglichen, automatisiert Erkenntnisse aus großen Datenmengen zu ziehen, Muster zu erkennen, und Vorhersagen zu treffen. Lesen Sie mehr dazu im Whitepaper zum Download.
