+++ Vom 17. bis 19. April in Berlin wird es u.a. auch darum gehen, welche Rolle Big Data, Deep Learning und Künstliche Intelligenz (KI) zukünftig im Gesundheitswesen spielen werden +++
Inwiefern können sie Ärzte bei ihrer täglichen Arbeit unterstützen? Und welche Perspektiven bieten KI-gestützte Systeme in der medizinischen Forschung? Besonders dem Thema Künstliche Intelligenz wird sich die conhIT in Teilen widmen. Im Rahmen des Kongresses werden Experten beispielsweise der Frage nachgehen, inwiefern Algorithmen und personalisierte Medizin die Therapiequalität verbessern. In der Session Intelligente Technologie im Krankenhaus Konvergenz von Medizintechnik und IT werfen die Speaker einen Blick in die Zukunft und stellen Lösungen vor, bei denen sich die Weiterentwicklung der klassischen IT durch Künstliche Intelligenz, Robotik, Ubiquitous Computing und Sensorik zeigt.
Deep Learning als Teil einer integrierten klinischen Intelligenz
Die Anwendungsfelder für Künstliche Intelligenz sind dabei vielfältig. So sehen Experten eine gute Einsatzmöglichkeit für KI im Bereich der Pathologie. Die Übergänge zwischen gutartig und bösartig sind hier fließend, und auch die menschliche Interpretation ist oft schwammig. Solche Einschätzungen wird ein Computer auch liefern können. Doch KI allein ist nicht die Lösung, auch Terminologien und Ontologien sind weiterhin wichtig.
KI eines der Trendthemen im Startup-Café auf der conhIT
Auch das Startup-Café, das erstmals auf der conhIT jungen Unternehmen eine Plattform zur Präsentation bietet, widmet sich in einigen Pitches dem Thema KI. Infermedica aus Polen beispielsweise präsentiert Lösungsansätze, wie intelligente Chat Bots und Symptomchecker bei der Diagnose eingesetzt werden können, um die bestmögliche Therapie für den Patienten zu definieren. Das Startup Minttihealth hingegen möchte Big Data Analysen und KI-Anwendungen einsetzen, um möglichst vielen Menschen auf der Welt, Zugang zu einer guten medizinischen Versorgung zu ermöglichen. Dabei setzen die chinesischen Entwickler beispielweise auf mobile EKG-Geräte. Diese messen nicht nur kontinuierlich die Herzfrequenz und setzen eigenständig Notrufe ab, sondern bieten auch Online-Diagnosen von einem rund um die Uhr verfügbaren Ärzteteam. Die anonymisierten Patientendaten werden zudem für Big Data-Analysen genutzt, um die Prävention von Herzerkrankungen voranzutreiben.
