Auftakt zum Workshop Entscheidungsunterstützung 2.0 was leistet künstliche Intelligenz in der Medizin
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- Alma Krüger
- vor 7 Jahren
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1 Auftakt zum Workshop Entscheidungsunterstützung 2.0 was leistet künstliche Intelligenz in der Medizin Cord Spreckelsen Institut für Medizinische Informatik RWTH Aachen 1
2 Rückblick ConhIT-Satellitenworkshops der GMDS-AG WBS Thema 2010: Wissensbasierte Systemkomponenten in Krankenversorgung und Lehre Ziel: Identifikation von Best Practices Thema 2011: Wissensbasierte Entscheidungsunterstützung zwischen Forschung und Medizinprodukt Ziel: Erfahrungsaustausch & Empfehlungen zum "Routineeintritt" medizinischer WBS 2
3 Rückblick Thema 2012: Medizinische Entscheidungsunterstützung - Kollaborationsansätze und Wissensrepositorien Ziel: Standardisierungs-/Kollaborationsansätze im deutschsprachigen Raum sichtbar machen und stärken Thema 2013: Professionalisierung computerbasierter Entscheidungsunterstützung in der Medizin - Methoden, Standards, Plattformen Ziel: Professionalisierungsansätze medizinischer Entscheidungsunterstützung darstellen & bewerten 3
4 Rückblick Thema 2014: Klinische Entscheidungsunterstützung zwischen evidenzbasierten Leitlinien und maschinellem Lernen Ziel: Nutzung maschinellen Lernens und NLP im Kontext klinischer Entscheidungsunterstützung diskutieren Thema 2015: Evidenzbasierte Entscheidungsunterstützung: Digitale Patientendaten treffen auf digitales Wissen Ziel: Datengetriebene, evidenzbasierte Entscheidungsunterstützung adressieren 4
5 Workshop Motivation Singularity-Diskussion über die zukünftige Rolle der künstlichen Intelligenz (Artificial Intelligence - AI) Artificial Narrow Intelligence (ANI) Anwendungen in Spezialfeldern (Go, Mammographiebefundung) Artificial General Intelligence (AGI) Semantisches Allgemeinwissen, breite Problemlösefähigkeit Artificial Superintelligence (ASI) Ultrahumane Intelligenz 5
6 Workshop Motivation New-Generation Decision-Support Systems [Parodi et al. 2016] Systems Medicine Data-driven Precision Medicine Liquid biopsy IBM Watson Oncology DeepMind Health Illumina GRAIL 6
7 Programmübersicht 13:30: Begrüßung und Vorstellung 13:40: C. Spreckelsen (Aachen): Med. Entscheidungsunterstützungssysteme: Literaturreview :05: M. Staudigel (Erlangen) : Der Ausbau der klinischen Entscheidungsunterstützung am UK Erlangen vom Workaround zur vollwertigen Integration. 14:30: B. Moreno (Berlin), V. Wennekes Neagu (Freiburg): Entscheidungsunterstützung für zeitkritische Ereignisse. 7
8 Programmübersicht 14:55: X. Kortum (Braunschweig/Wolfenbüttel): A questionnaire data oriented visualization tool for assisting pre-diagnostics based on machine learning Uhr Diskussion und Zwischenresümee 15:30: Kaffeepause. 16:00: M. Boeker (Freiburg): TNM Ontology: Design und Anwendungsmöglichkeiten einer Formalisierung der TNM Klassifikation 8
9 Programmübersicht 16:25: P. Hadwiger und Dr. B. Moreno (Berlin): Technology Enhanced Learning: Vermittlung entscheidungsunterstützender Verfahren i.d. Lehre 17:10: S. Kraus (Erlangen) Arden Syntax als Standard für klinische Entscheidungsunterstützung Aktuelle Entwicklungen und Forschungsarbeiten 17:15: K.-P. Adlassnig (Wien) Daten, Wissen und Transparenz in der klinischen Entscheidungsunterstützung :00: Abschlussdiskussion 9
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