{"title":"Wie kann künstliche Intelligenz in der Bildgebung Patienten mit bronchialen und parenchymalen Lungenerkrankungen besser helfen?","authors":"Trieu-Nghi Hoang-Thi, Guillaume Chassagnon, Hai-Dang Tran, Nhat-Nam Le-Dong, A.T. Dinh-Xuan, Marie-Pierre Revel","doi":"10.1159/000528456","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Im Zuge der rasanten Entwicklung der Computertechnik ist künstliche Intelligenz heute zu einem wesentlichen Bestandteil des täglichen Lebens geworden. Auch die Bereiche Medizin und Lungengesundheit stellen in diesem Zusammenhang keine Ausnahme dar. Wissenschaftliche Forschung auf der Grundlage von Big Data durchzuführen, bedeutet nicht, einfach eine große Menge an Daten zu sammeln und dann den Maschinen die Arbeit zu überlassen. Wissenschaftler müssen vielmehr Probleme identifizieren, deren Lösung sich positiv auf die Versorgung der Patienten auswirken würde. In dieser Übersichtsarbeit wird die Rolle der künstlichen Intelligenz sowohl aus physiologischer als auch aus anatomischer Sicht erörtert. Ausgehend von der automatischen quantitativen Bewertung anatomischer Strukturen mithilfe der Bildgebung der Lunge betrachten wir die Themenbereiche der Erkennung von Krankheiten und der Einschätzung der Prognose auf der Grundlage von maschinellem Lernen. Die Bewertung der aktuellen Stärken und Einschränkungen wird es uns ermöglichen, einen breiteren Blick auf zukünftige Entwicklungen zu werfen.","PeriodicalId":402207,"journal":{"name":"Kompass Pneumologie","volume":"59 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-01-17","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Kompass Pneumologie","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.1159/000528456","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
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Abstract
Im Zuge der rasanten Entwicklung der Computertechnik ist künstliche Intelligenz heute zu einem wesentlichen Bestandteil des täglichen Lebens geworden. Auch die Bereiche Medizin und Lungengesundheit stellen in diesem Zusammenhang keine Ausnahme dar. Wissenschaftliche Forschung auf der Grundlage von Big Data durchzuführen, bedeutet nicht, einfach eine große Menge an Daten zu sammeln und dann den Maschinen die Arbeit zu überlassen. Wissenschaftler müssen vielmehr Probleme identifizieren, deren Lösung sich positiv auf die Versorgung der Patienten auswirken würde. In dieser Übersichtsarbeit wird die Rolle der künstlichen Intelligenz sowohl aus physiologischer als auch aus anatomischer Sicht erörtert. Ausgehend von der automatischen quantitativen Bewertung anatomischer Strukturen mithilfe der Bildgebung der Lunge betrachten wir die Themenbereiche der Erkennung von Krankheiten und der Einschätzung der Prognose auf der Grundlage von maschinellem Lernen. Die Bewertung der aktuellen Stärken und Einschränkungen wird es uns ermöglichen, einen breiteren Blick auf zukünftige Entwicklungen zu werfen.