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Data Science as the Basis for AI Solutions
The higher the quality of the data, the more precise are AI results FUSE-AI's new AI-assisted radiology software Prostate.Carcinoma.ai has the aim to simplify and accelerate the detection of suspicious regions in prostate MRI analysis. In addition, FUSE-AI's AI backbone is applicable to automatic image and data recognition in medicine, pharmaceuticals, and biotechnology. The software…
We are proud to have a PhD student of the Nobel laureate in our team!
Svante Paabo, the PhD supervisor of our co-founder Dr. Sabrina Reimers-Kipping receives the Nobel Prize in Physiology / Medicine Sabrina worked in the Pääbo lab at the Max Planck Institute for Evolutionary Anthropology in Leipzig from 2006 - 2011. She did her PhD in biochemistry on physiological differences of the human and ancestral version of…
FUSE-AI takes off
09-13-2022 Global distribution launched at the G20 Digital Innovation Network The G20 Digital Innovation Network is a high-level forum for sharing knowledge, fostering discussion, and building partnerships between global innovation players. It aims to serve as a bridge for cooperation between different players at the global level.For the last meeting in Bali at the beginning…
FUSE-AI at the European Congress of Radiology in Vienna
07-28-2022 Matthias Steffen and Dr. Andreas Raguse (Radiology Consultant of FUSE-AI) visited the European Congress of Radiology (ECR) in Vienna. On July 15, they jointly received a market overview of software solutions for AI-based image recognition in radiological diagnostics at one of the most significant radiology congress. New and already available business contacts were keenly…
Unsere KI-Software hatte Premiere auf der RSNA in Chicago
06.12.2021 Auf dem größten internationalen Radiologie-Kongress, dem Jahrestreffen der Radiological Society of North America RSNA in Chicago (USA), konnten Radiolog*innen vom 28.11. - 02.12 2021 unsere KI-basierte Software „prostate.carcinoma.ai“ testen. Als integrierte KI-Softwarelösung wird sie ab Mitte 2022 die MRT-Befundung der Prostata vereinfachen und beschleunigen. In enger Zusammenarbeit mit Kliniken in Deutschland und der Schweiz entwickeln…
Fortschritte in unserer Produktentwicklung - Proof-of-Concept und retrospektive Studien
04.10.21 Auf dem Weg zum marktfähigen Produkt haben wir weitere wichtige Meilensteine erreicht: den Proof-of-Concept und den Start retrospektiver Studien. Zum Start der retrospektiven Studie mit dem Universitätsklinikum Jena übergab Leonard Wägele am 13. September 2021 einen Rechner mit unserer KI-Software „ProstateCarcinoma.ai“ an Dr. Daniel Nißler und Prof. Dr. Tobias Franiel, Leiter der onkologischen und uroradiologischen Bildgebung am Institut…
Auf der International Conference on Medical Imaging with Deep Learning
02.08.2021 Vom 7. bis 9. Juli 2021 war Lübeck Gastgeber der diesjährigen MIDL, auf der zahlreiche nationale und internationale Wissenschaftler*innen ihre aktuellen Arbeiten zum Einsatz von Deep Learning in der Medizin vorstellten. Nach London, Montreal und Amsterdam fand die internationale Konferenz nun in Norddeutschland online statt. Die MIDL bringt zum vierten Mal die Community von Deep-Learning-…
Ensemble-Learning: Mit mehreren KI-Models erreichen wir höhere Sensitivität in der Vorhersage
05.07.2021 Unsere Ansprüche an Prostate.carcinoma.ai sind hoch. Die Software soll die Prostata erkennen und vermessen, sie in verschiedene Zonen segmentieren und auffällige Bereiche markieren, die auf eine Läsion hinweisen können. Dafür trainieren unsere neuronalen Netze Tag und Nacht mit Deep Learning Methoden. Unmarkierte MRT-Bilder, annotierte MRT-Bilder und zahllose Metadaten durchlaufen verschiedene Algorithmen, wobei Models aus Vorhersagevariablen (Prädiktoren) generiert werden. Diese Models treffen dann eine Entscheidung, die im besten Fall mit den Befunden aus der Radiologie übereinstimmen. Eine große Menge an Trainingsdaten sind neben einem leistungsfähigen KI-Model die Grundvoraussetzung für eine hohe Erkennungsrate und einer niedrigen Falsch-Positiv-Rate.
Wir suchen weitere Radiologen für Annotation von Läsionen
Wir suchen Radiologinnen und Radiologen, die uns auf freiberuflicher Basis dabei unterstützen, Deep-Learning-Algorithmen mit anonymisierten Fällen von Prostata-MRT zusammen mit Expertenkommentaren zu trainieren. Das Ergebnis dieser Forschungs- und Entwicklungsaktivitäten ist ein Produkt, das Radiologen bei der Analyse von Prostata-MRT unterstützt, indem es automatisch erstellte Markierungen von potenziell bösartigen Läsionen liefert. Die Annotationen werden von FUSE-AI…
KI übertrifft Mediziner bei der Erkennung von Brustkrebs
Nachrichten über gute Vorhersageergebnisse von Künstlichen Intelligenzen bei der Auswertung medizinischer Bilder werden immer häufiger. So konnten beispielsweise Algorithmen verschiedene Hautkrankheiten ähnlich gut erkennen wie Dermatologen oder sogar Krebszellen in histologisch ausgewerteten Biopsien besser entdecken als Pathologen. In diese Reihe an Veröffentlichungen reiht sich nun ein im Januar 2020 erschienenes Nature Paper ein. Einem Konsortium…