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Erschienen in:

2020 | OriginalPaper | Buchkapitel

21. KI in Gesundheit und Medizin

verfasst von : Rüdiger Buchkremer, Bart de Witte, David Matusiewicz

Erschienen in: Künstliche Intelligenz in Wirtschaft & Gesellschaft

Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden

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Zusammenfassung

In diesem Beitrag wird auf Basis von Studien und aktuellen Fachpublikationen eine Übersicht über den Einsatz von künstlicher Intelligenz in der Medizin gegeben. Zunächst wir eine quantitative thematische Einordnung von Fachpublikationen vorgenommen. Nachfolgend werden Einordnungen der KI in der Systemmedizin, der Dermatologie, der Kardiologie, der Onkologie und der Medikamentenentwicklung vorgestellt. Im Anschluss wird über das Verhältnis Mensch vs. Maschine, exponentielle Technologien, KI, ML, Blockchain, VR, Geschäftsmodelle/Plattformökonomien, Krankenhaus und Versorgungsstrukturen, Faktor Mensch, neue Dreiecksbeziehung: Patient-Arzt-Maschine, Open Data, Open AI berichtet.

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Arnaout, R., & Mofrad, M., et al. (2018). Fast and accurate view classification of echocardiograms using deep learning. npj Digital Medicine 1(6). https://doi.org/10.1038/s41746-017-0013-1.

Ärztezeitung online (2018). KI statt Arzt – oder Hilfe für den Arzt? https://www.aerztezeitung.de/praxis_wirtschaft/digitalisierung_it/kuenstliche_intelligenz/article/978620/symptomchecker-lupe-ki-statt-arzt-hilfe-arzt.html. Stand 2018, Abfrage 0109/2019.

Attia, Z., Noseworthy, P. S., & Lopez-Jimenez, F. (2019). An artificial intelligence-enabled ECG algorithm for the identification of patients with atrial fibrillation during sinus rhythm: A retrospective analysis of outcome prediction. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(19)31721-0.

Brinker, U. H., Buchkremer, R., Kolodziejczyk, M., et al. (1993). Carbenes in constrained systems I: 1,3 C-H, Insertion reaction of adamantylidene within the β-Cyclodextrin cavity. Angew Chemie Int Ed English, 32, 1344–1345. https://doi.org/10.1002/anie.199313441.CrossRef

Buchkremer R (1993) Carbenes within constrained systems. State University of New York, Binghamton.

Carocho, M., & Ferreira, I. C. F. R. (2013). A review on antioxidants, prooxidants and related controversy: Natural and synthetic compounds, screening and analysis methodologies and future perspectives. Food and Chemical Toxicology, 51, 15–25. https://doi.org/10.1016/j.fct.2012.09.021.CrossRef

Clark, M. M., Hildreth, A., Batalov, S., et al. (2019). Diagnosis of genetic diseases in seriously ill children by rapid whole-genome sequencing and automated phenotyping and interpretation. Science Translational Medicine. https://doi.org/10.1126/scitranslmed.aat6177.CrossRef

Cram, D. J., Tanner, M. E., & Thomas, R. (1991). The taming of cyclobutadiene. Angewandte Chemie International Edition in English, 30, 1024–1027. https://doi.org/10.1002/anie.199110241.CrossRef

Hosny, A., Parmar, C., Quackenbush, J., et al. (2018). Artificial intelligence in radiology. Nature Reviews Cancer, 18, 500–510.CrossRef

IBM Researchers (2017). IBM researchers bring AI to radiology. https://www.youtube.com/watch?v=XLb0xUe80uo, Stand 2017, Abfrage 07/2018.

Kalevski, S. K., Haritonov, D. G., & Peev, N. A. (2007). Alcaptonuria with lumbar disc prolapse: case study and review of the literature. Spine J, 7, 498. https://doi.org/10.1016/j.spinee.2006.06.399.CrossRef

Matusiewicz, D., Aulenkamp, J., & Werner, J. (2019). Effekte der digitalen Transformation des Krankenhauses auf den Wandel des Berufsbildes Arzt. In J. Klauber, M. Geraedts, J. Friedrich, & J. Wasem (Hrsg.) Krankenhausreport 2019 – das digitale Krankenhaus (S. 101–114). Heidelberg: Springer.

Matusiewicz, D., & de Witte, B. (2019). Risikofaktor Mensch – Ist die Maschine der bessere Arzt? In V. Oubaid (Hrsg.) Der Faktor Mensch – Personalmanagement und Patientensicherheit (S. 13–30). Berlin: MWV.

Minsky, M. (1961). Steps toward artificial intelligence. Proc. IRE.

Patel, V. L., Shortliffe, E. H., Stefanelli, M., et al. (2009). The coming of age of artificial intelligence in medicine. Artificial Intelligence in Medicine, 46, 5–17. https://doi.org/10.1016/j.artmed.2008.07.017.CrossRef

Poplin, R., Varadarajan, A. V., et al. (2018). Prediction of cardiovascular risk factors from retinal fundus photographs via deep learning. Nature Biomedical Engineering. https://doi.org/10.1038/s41551-018-0195-0.CrossRef

Porumb, M., & Ladanza, E, et al. (2020). A convolutional neural network approach to detect congestive heart failure. https://doi.org/10.1016/j.bspc.2019.101597.

Vinyals, O., Toshev, A., Bengio, S., & Erhan, D. (2015). Show and tell: A neural image caption generator. Proc IEEE Comput Soc Conf Comput Vis Pattern Recognit 07. 12. June: 3156–3164. https://doi.org/10.1109/cvpr.2015.7298935.

Weng, S. F., Reps, J., & Ka, J. et al. (2017). iCan machine-learning improve cardiovascular risk prediction using routine clinical data? https://doi.org/10.1371/journal.pone.0174944.

Titel: KI in Gesundheit und Medizin
verfasst von: Rüdiger Buchkremer
Bart de Witte
David Matusiewicz
Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden
Buch: Künstliche Intelligenz in Wirtschaft & Gesellschaft
Print ISBN: 978-3-658-29549-3

Electronic ISBN: 978-3-658-29550-9

Copyright-Jahr: 2020
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-658-29550-9_21