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KI-Anreicherungsmethoden für Medizintechnik Erweiterung der Funktionalität von KI im Gesundheitswesen

Das Institut für Medizintechnik arbeitet gemeinsam mit Shenkar (Fakultät für Industrietechnik und Management) an der Spitze der Innovation im Bereich der Gesundheits-KI. Diese Zusammenarbeit konzentriert sich auf das Design, die Entwicklung, die Implementierung und die Durchführung von Experimenten mit neuesten KI-Technologien, einschließlich Maschinenlernmodellen (ML), automatisiertem Maschinenlernen (AutoML) und anderen. Ziel ist es, die Fähigkeiten von KI im Gesundheitswesen zu verbessern und damit die Entscheidungsprozesse zu optimieren sowie die Funktionalitäten von KI-Systemen im Sektor zu erweitern.

Digitales Bild Dataengineering

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Innovation von KI-Verfahren zur Anreicherung von klinischen Entscheidungsprozessen

KI-Methoden sind weit verbreitet und werden in verschiedenen Diensten und Anwendungen eingesetzt, insbesondere in der Medizintechnik. Die Zunahme von Daten, gepaart mit der Notwendigkeit, die Daten von Anomalien, Fehlern, Nullwerten, Verzerrungen und anderen Unregelmäßigkeiten zu bereinigen, stellt eine erhebliche Herausforderung bei der Analyse von qualitativ hochwertingen Daten dar, um genaue Vorhersagen zu treffen. Dieser Prozess wird zukünftig im Gesundheitssektor, wo Entscheidungen lebensrettend sein können, zunehmend wichtig. In einem solchen Kontext kann jede verwendete Information und jede verwendete Methode eine tiefgreifende Auswirkung haben.

Datennetz

Die Zusammenarbeit zwischen Prof. Dr. Fabian Ille, Leiter des Kompetenzzentrums für biomedizinische Weltraumforschung und Medizintechnik, Vincent Salvadori vom Institut für Medizintechnologie und Dr. Oded Koren, der die Spezialisierung "Management digitaler Systeme" an der Shenkar (School of Industrial Engineering & Management) leitet, ist darauf ausgerichtet, bahnbrechende Fortschritte im Bereich der KI zu erzielen. Ihre Ziele umfassen die Innovation neuer KI-Modelle durch die Anwendung von AutoML-Domänen sowie die Erforschung von Initiativen im Bereich der Quantencomputing. Das oberste Ziel ist es, die Analyse und Vorhersagemodelle von Daten durch innovative Klassifizierungsmethoden, Clustering-Verfahren, Kombinationsfunktionalitäten und darüber hinaus zu verbessern.

Diese Zusammenarbeit zeichnet sich durch das Design, die Implementierung und der experimentellen Auswertung mit verschiedenen Forschungsdatensätzen aus, um die Wirksamkeit und die Fortschritte dieser neuen Techniken im Vergleich zu den traditionellen KI/ML-Methoden, die derzeit verwendet werden, zu bewerten. Ziel ist es, die Vorhersagen und Ergebnisse von KI/ML-Modellen zu verfeinern und somit das Vertrauen in Entscheidungsprozesse im Bereich der Medizintechnik zu stärken. Letztendlich strebt diese Initiative danach, überlegene KI-Modelle zu entwickeln, die den Bedürfnissen und Bestrebungen der Gemeinschaft der Medizintechnik dienen, Innovation und Präzision im Gesundheitswesen vorantreiben.

Prof. Dr. Fabian Ille

Leiter CC Bioscience and Medical Engineering

+41 41 349 36 15

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