"Hamburg goes digital": Machine Learning
Veranstaltung im Rahmen der Fortbildungsreihe des Ausschusses Digitalisierung und Strategien im Gesundheitswesen der Ärztekammer Hamburg und der Fortbildungsakademie der Ärztekammer Hamburg
Diese Veranstaltung fand am 26. Januar 2021 live statt; wir bieten Ihnen hier die Aufzeichnung. Für diese Online-Veranstaltung können Ärztinnen und Ärzte zwei Fortbildungspunkte erhalten. Hierzu beantworten Sie im Anschluss an das rund 90-minütige Video drei Multiple-Choice-Fragen.
Die Referenten:
Helge Kniep, Arzt und Dipl.-Ing und als Forscher in der Neuroradiologie des UKE tätig, referiert über Potential und Einsatzmöglichkeiten einer automatisierten und quantitativen Analyse medizinischer Bilddaten. Eine automatisierte und vergleichbare Analyse aller verfügbaren Daten durch die Extraktion von Bildmarkern und die Auswertung der Informationen durch Machine Learning Algorithmen können in Zukunft wichtige Entscheidungshilfen im klinischen Alltag liefern - etwa durch eine automatisierte Abschätzung der Schweregrade von Schlaganfällen, die Bestimmung von Tumorstadien, Malignitätsgraden und Mutationsstatus sowie das Erkennen von Therapieansprechen oder Progress.
Rüdiger Schmitz, Arzt und Physiker und als Forscher an der Klinik für Endoskopie sowie als Arzt in der Klinik für Innere Medizin I des UKE tätig, referiert zum Thema: Künstliche Intelligenz und maschinelles Sehen in und jenseits der Endoskopie: Techniken - Anwendungen - Herausforderungen. Ausgehend vom Beispielszenario der "automatisierten Polypenerkennung" geht es um die Techniken hinter "KI" und "maschinellem Sehen", um weitere Anwendungsfälle sowie Fallstricke und ihre Hintergründe.
Veranstaltung im Rahmen der Fortbildungsreihe des Ausschusses Digitalisierung und Strategien im Gesundheitswesen der Ärztekammer Hamburg und der Fortbildungsakademie der Ärztekammer Hamburg
Diese Veranstaltung fand am 26. Januar 2021 live statt; wir bieten Ihnen hier die Aufzeichnung. Für diese Online-Veranstaltung können Ärztinnen und Ärzte zwei Fortbildungspunkte erhalten. Hierzu beantworten Sie im Anschluss an das rund 90-minütige Video drei Multiple-Choice-Fragen.
Die Referenten:
Helge Kniep, Arzt und Dipl.-Ing und als Forscher in der Neuroradiologie des UKE tätig, referiert über Potential und Einsatzmöglichkeiten einer automatisierten und quantitativen Analyse medizinischer Bilddaten. Eine automatisierte und vergleichbare Analyse aller verfügbaren Daten durch die Extraktion von Bildmarkern und die Auswertung der Informationen durch Machine Learning Algorithmen können in Zukunft wichtige Entscheidungshilfen im klinischen Alltag liefern - etwa durch eine automatisierte Abschätzung der Schweregrade von Schlaganfällen, die Bestimmung von Tumorstadien, Malignitätsgraden und Mutationsstatus sowie das Erkennen von Therapieansprechen oder Progress.
Rüdiger Schmitz, Arzt und Physiker und als Forscher an der Klinik für Endoskopie sowie als Arzt in der Klinik für Innere Medizin I des UKE tätig, referiert zum Thema: Künstliche Intelligenz und maschinelles Sehen in und jenseits der Endoskopie: Techniken - Anwendungen - Herausforderungen. Ausgehend vom Beispielszenario der "automatisierten Polypenerkennung" geht es um die Techniken hinter "KI" und "maschinellem Sehen", um weitere Anwendungsfälle sowie Fallstricke und ihre Hintergründe.