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…

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. 

Die EU-Kommission hat angekündigt, zum 19. Februar 2020 ihre Strategie zum Umgang mit Künstlicher Intelligenz zu veröffentlichen. Ein Whitepaper gibt es dazu bereits. Unter anderem werden darin die Aspekte Verantwortlichkeit und Haftung aufgegriffen. Um dazu Position beziehen zu können, hat die Bitkom einen ersten Entwurf für eine Stellungnahme erstellt. Denn das Thema Künstliche Intelligenz gilt sowohl…

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…

Die auf Lerntechnik spezialisierte KI-Schmiede OpenAI hat beobachtet, dass mit sog. bestärkendem Lernen (Reinforcement Learning) komplexe Verhaltensweisen erzielt werden können. Die Grundlage des bestärkenden Lernens ist es, eine KI dafür zu belohnen, sich einem gesetzten Ziel zu nähern bzw. dafür zu bestrafen, wenn sie sich vom Zielzustand entfernt. Die Lösung wird dabei nicht vorgegeben. Der…

Bundesministerium für Gesundheit entscheidet Fast Track für Digitale Anwendungen im Digitalen Versorgungs Gesetz (DVG) Am 09. Juli fand das Get Started Health Network #11 im Bitkom Office in Berlin mit Julia Hagen (Director Regulatory & Politics, hih), Sophia Matenaar (Bundesministerium für Gesundheit) und Dr. Lars Hunze (Bundesministerium für Gesundheit) statt. Gegenstand der Veranstaltung war einerseits…

„Normen entwickeln diejenigen, die sie später anwenden.“ (DIN) Ziel einer DIN SPEC ist es, Standards, die sich bei einem Forschungsprozess entwickeln, auf den Markt zu bringen. Die DIN SPEC wird als „Vorläufer“ einer DIN-Norm gewertet. Unternehmen aus einem spezifischen Bereich haben die Chance, diese Standards oder Leitlinien mit zu entwickeln. Durch den Input aus verschiedenen…

Was bedeutet die neue Medical Device Regulation MDR für Start-ups, die Deep Learning basierte Medizinprodukte entwickeln? Vom 31. März bis zum 2. April 2019 wurden auf der Fachmesse MedtecLIVE in Nürnberg Innovationen aus der Medizintechnik vorgestellt und über die Zukunft der Branche diskutiert. Maximilian Waschka von FUSE-AI war mit seinem Beitrag „KI in der Radiologie“…

Die FUSE-AI Toolbox zur KI-gestützten Bildanalyse wurde maßgeblich erweitert und ermöglicht uns nun die Realisierung von Deep-Learning-on-the-Edge-Anwendungen. Dass bedeutet, dass KI-gestützte Bildverarbeitung direkt im Smartphone durchgeführt werden kann. Im Gegensatz zu rechenlastigen KI-Verfahren in der Cloud bieten Deep-Learning-on-the-Edge-Anwendungen drei Vorteile: Die Bildverarbeitung der Anwendungen sind schneller Bilddaten müssen zur Verarbeitung das Gerät nicht verlassen Die KI-Technologie…

Auf der Veranstaltung „Disrupt Yourself Camp - Wie erfinde ich mich neu im digitalen Wandel?“, die das Bucerius Lab der ZEIT-Stiftung am 12.04.2019 gemeinsam mit dem Buchautor und Berater Christoph Keese gestaltet haben, sollten die eigenen Chancen im digitalen Wandel ausgelotet werden. In den Räumen des Museums der Arbeit in Hamburg bot das Camp dazu Input…