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Are Activity Trackers ready for Deep Learning?

At the “REWORK Deep Learning in Healthcare Summit” Johanna Ernst from Oxford University presented her research on activity trackers to collect patient’s vitals as a basis for deep learning monitoring apps. The patient’s vital data correlates with his heart frequency, giving information on the success of a surgery. That is why, vitals can be used for…
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The future of Deep Learning in Healthcare

Which field in digital healthcare will be revolutionised Deep Learning first? Histo-Pathology? Radiology? Lung-, Breast or Skin-Cancer diagnostics? Mobile and Monitoring Apps? Or prediction and personalised medicine on the basis of Biobank-data? Our Feedback for some time has been, that Lung-, Breast and Skin-cancer-diagnosis has the highest potential for applications of AI, as the diagnosis…
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FUSE-AI präsentiert Anwendungsbeispiele für Künstliche Intelligenz auf der CeBIT

FUSE-AI hat sich erfolgreich zur Teilnahme am Hamburger Gemeinschaftsstand der CeBIT 2017 beworben. Der Gemeinschaftsstand CeBIT SCALE 11 bietet zahlreichen Start-ups aus dem Bereich Digital Future die ideale Plattform für Neukundenansprache. Außerdem besteht die Möglichkeit, sich untereinander zu vernetzen, Wissen und Erfahrungen auszutauschen und möglicherweise gemeinsame Projekte zu starten. Auf dem 8qm großen Stand in…
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FUSE bildet Konsortium mit Jenoptik und dem Universitätsklinikum Jena

FUSE GmbH hat mit Jenoptik Optical Systems GmbH und dem Universitätsklinikum Jena UKJ eine strategische Partnerschaft geschlossen. Ziel der Zusammenarbeit ist es, ein intelligentes Medizintechnikprodukt zu entwickeln. Dieses soll durch eine computer-basierte Befundung Ärztinnen und Ärzten eine medizinische Zweitmeinung bieten und sie so bei ihrer Arbeit unterstützen. „Durch den Einsatz künstlicher Intelligenz können wir die Versorgung von…
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Machine learning will produce big winners and losers in healthcare

Artificial Intelligence will revolutionize the health care system in many ways. For example: machine learning will change the workflow of one of the highest-paid doctors. Visit the following link to get a look at the full article: https://www.techrepublic.com/article/why-ai-is-about-to-make-some-of-the-highest-paid-doctors-obsolete/
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FUSE-AI im Interview mit StartupValleyNews

Sabine Elsässer von StartupValleyNews stieß während ihrer Recherche nach interessanten Inhalten aus der Startupszene auf FUSE-AI. Sie interessierte sich unter anderem für das Unternehmenskonzept, die Unternehmensgründung oder die bisher größten Herausforderungen. Das vollständige Interview unter: https://www.startupvalley.news/de/fuse-ai-kuenstliche-intelligenz-im-gesundheitsmarkt/
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Germany: A good location for AI-Development

In an Interview with Thomas Euler (Eck Consulting GmbH) Reinhard Karger (Spokesman of DFKI) reports on artificial intelligence and automation. Have a look at the article of Jeffrey Auerbach (Fuse GmbH) on the interview. Der Künstliche-Intelligenz-Standort Deutschland Reinhard Karger berichtet über K.I. und Automatisierung – im Interview mit dem Geschäftsführer der Eck Consulting GmbH, Thomas…
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Fuse-AI in Life Science Nord Newsletter

Fuse-AI is featured in the current issue LSN Newsletter. The cluster agency describes itself as follows: „Life Science Nord strengthens the value chain in the region and has established itself as one of the leading life science networks in Europe. In over 500 biotech/pharma and medical technology companies and numerous research institutes, 20,000 highly qualified…
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Data Monopoly = Resource Monopoly for AI

Journalism and Marketing tend to get carried away into Science Fiction prognoses and myths, when discussing artificial intelligence. This is an article by Fuse-AI Founder Maximilian Waschka, trying to bring the discussion back to a reasonable basis, looking at the significant questions in this concern: Who can develop AI? Should this development be controlled democratically?…
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Wie funktioniert eigentlich Künstliche Intelligenz?

In einem Film wird anhand von Bildern, auf denen Autos in verschiedenen Winkeln abgebildet sind, erklärt, wie ein Algorithmus trainiert wird. Das Ergebnis ist ein Algorithmus, der zukünftig Bilder von Autos selbst erkennt, ob das Auto z.B. von vorne, von hinten oder aus einem anderen Winkel fotografiert worden ist. Oder zu welcher Marke das Fahrzeug…
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