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Gesundheit-Infos-247.de - Gesundheit Infos, Gesundheit News & Gesundheit Tipps - rund ums Thema Gesundheit !
Künstliche Intelligenz revolutioniert Hautkrebserkennung
Veröffentlicht am Mittwoch, dem 09. Januar 2019 von Gesundheit-Infos-247.de
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Künstliche Intelligenz revolutioniert Hautkrebserkennung
PR-Gateway: Harmloses Muttermal oder gefährliches Melanom? Deep Learning unterstützt Dermatologen
BAD BIRNBACH, Deutschland. "Künstliche Intelligenz" (KI) ist derzeit in aller Munde. Um auf diesem Gebiet eine führende Rolle einzunehmen, müssen sich Unternehmen laut Experten auf drei Schlüsselaspekte der KI konzentrieren: die neuesten Erkenntnisse in der Programmierung, die Bedeutung von Daten und die Art, wie KI in bestehende Arbeitsabläufe einbezogen wird. Diese Schlüsselaspekte vereint FotoFinder Systems schon heute. Als Pionier integriert das Hightech-Unternehmen KI führend in die Technologie zur Hautkrebsdiagnostik. Mit der neuen Expertensoftware Moleanalyzer pro sind Dermatologen in der Lage, Muttermale mit KI zu bewerten. Validierungsergebnisse bestätigen eine extrem hohe Genauigkeit.
Hightech trifft Facharztkompetenz
Der Moleanalyzer pro bietet Ärzten die Möglichkeit, ihre Diagnose mit verschiedenen Bewertungstechniken abzusichern. Dabei ist es erstmals möglich, die Facharztkompetenz mit KI zu kombinieren und zusätzlich per Mausklick eine Zweitmeinung von renommierten internationalen Hautkrebs-Experten einzuholen.
KI in der Dermatoskopie
Der Moleanalyzer pro arbeitet mit Deep-Learning: Dabei wird die menschliche Fähigkeit, aus Beispielen und Erfahrungen zu lernen, auf den Computer übertragen. Dazu wurde das "Convolutional Neural Network" (CNN) mit der derzeit größten Datensammlung dermatoskopischer Bilder inklusive dazugehöriger Diagnose trainiert. Die kontinuierliche "Fütterung" gelingt dank langjährigen und wertvollen Kooperationen mit Ärzten weltweit. Somit ist die Expertensoftware mit wachsender Erfahrung und ihren eigenen, autonom erstellten Regeln in der Lage, zwischen gut- und bösartigen Läsionen zu unterscheiden. Ergebnis ist ein Score, der bei der Risikobewertung sowohl von melanozytären als auch nicht-melanozytären Hautläsionen Unterstützung leistet. In Kürze wird dieser KI-Score für Ärzte auch auf mobilen Endgeräten verfügbar sein.
Validiert, präzise, selbstlernend
Laut der repräsentativen Studie "Man against machine"* zeigte der Deep-Learning-Algorithmus eine beeindruckend hohe Sensitivität, indem er 95% der malignen Hauttumoren korrekt als bösartig ausmachte. In der Vergleichsgruppe erkannten die Experten - bestehend aus 58 Hautärzten aus 17 Nationen - 86,6% der Läsionen zutreffend als bösartig. Der Algorithmus zeigte außerdem eine zuverlässige Spezifität, indem er 82,5% der benignen Naevi exakt als gutartig identifizierte, während die Experten 71,3% als gutartig ermittelten.
Artificial Intelligence meets human experience
So faszinierend die Künstliche Intelligenz ist, sie kann die menschliche in Sachen Hautkrebs nicht ersetzen. Am Ende entscheidet der Arzt, was zu tun ist. Bei Zweifeln bietet der Moleanalyzer pro einen Zweitmeinungsservice international renommierter Hautkrebs-Spezialisten zur Absicherung der Diagnose.
* "Man against machine: diagnostic performance of a deep learning convolutional neural net-work for dermoscopic melanoma recognition in comparison to 58 dermatologists", by H.A. Haenssle et al. Annals of Oncology. doi:10.1093/annonc/mdy166
Über FotoFinder Systems
Das bayerische Familienunternehmen entwickelt medizinische Bildsysteme seit 1991. Schwerpunkt sind die Hautkrebsdiagnostik durch Automatisches Total Body Mapping und digitale Dermatoskopie sowie die Haardiagnostik und Psoriasis-Dokumentation. Daneben werden FotoFinder Systeme auch in der Ästhetik verwendet. Niederlassungen in Italien, Spanien, Großbritannien und den USA sowie ein globales Netz von Distributoren ermöglichen eine weltweite Präsenz. Gefertigt wird ausschließlich in Bad Birnbach, Deutschland. FotoFinder wurde als Top-Unternehmen Niederbayerns im Bereich Innovation ausgezeichnet und ist Gewinner des Bayerischen Exportpreises sowie des Red Dot Design Awards. Weitere Informationen auf www.fotofinder.de.
FotoFinder Systems GmbH
Elena Zinner
Industriestraße 12 12
84364 Bad Birnbach
presse@fotofinder.de
+49 (0)8563 977 200
www.fotofinder.de
(Weitere interessante Italien News, Italien Infos & Italien Tipps gibt es hier.)
Zitiert aus der Veröffentlichung des Autors >> PR-Gateway << auf http://www.freie-pressemitteilungen.de. Haftungsausschluss: Freie-PresseMitteilungen.de / dieses News-Portal distanzieren sich von dem Inhalt der News / Pressemitteilung und machen sich den Inhalt nicht zu eigen!
Harmloses Muttermal oder gefährliches Melanom? Deep Learning unterstützt Dermatologen
BAD BIRNBACH, Deutschland. "Künstliche Intelligenz" (KI) ist derzeit in aller Munde. Um auf diesem Gebiet eine führende Rolle einzunehmen, müssen sich Unternehmen laut Experten auf drei Schlüsselaspekte der KI konzentrieren: die neuesten Erkenntnisse in der Programmierung, die Bedeutung von Daten und die Art, wie KI in bestehende Arbeitsabläufe einbezogen wird. Diese Schlüsselaspekte vereint FotoFinder Systems schon heute. Als Pionier integriert das Hightech-Unternehmen KI führend in die Technologie zur Hautkrebsdiagnostik. Mit der neuen Expertensoftware Moleanalyzer pro sind Dermatologen in der Lage, Muttermale mit KI zu bewerten. Validierungsergebnisse bestätigen eine extrem hohe Genauigkeit.
Hightech trifft Facharztkompetenz
Der Moleanalyzer pro bietet Ärzten die Möglichkeit, ihre Diagnose mit verschiedenen Bewertungstechniken abzusichern. Dabei ist es erstmals möglich, die Facharztkompetenz mit KI zu kombinieren und zusätzlich per Mausklick eine Zweitmeinung von renommierten internationalen Hautkrebs-Experten einzuholen.
KI in der Dermatoskopie
Der Moleanalyzer pro arbeitet mit Deep-Learning: Dabei wird die menschliche Fähigkeit, aus Beispielen und Erfahrungen zu lernen, auf den Computer übertragen. Dazu wurde das "Convolutional Neural Network" (CNN) mit der derzeit größten Datensammlung dermatoskopischer Bilder inklusive dazugehöriger Diagnose trainiert. Die kontinuierliche "Fütterung" gelingt dank langjährigen und wertvollen Kooperationen mit Ärzten weltweit. Somit ist die Expertensoftware mit wachsender Erfahrung und ihren eigenen, autonom erstellten Regeln in der Lage, zwischen gut- und bösartigen Läsionen zu unterscheiden. Ergebnis ist ein Score, der bei der Risikobewertung sowohl von melanozytären als auch nicht-melanozytären Hautläsionen Unterstützung leistet. In Kürze wird dieser KI-Score für Ärzte auch auf mobilen Endgeräten verfügbar sein.
Validiert, präzise, selbstlernend
Laut der repräsentativen Studie "Man against machine"* zeigte der Deep-Learning-Algorithmus eine beeindruckend hohe Sensitivität, indem er 95% der malignen Hauttumoren korrekt als bösartig ausmachte. In der Vergleichsgruppe erkannten die Experten - bestehend aus 58 Hautärzten aus 17 Nationen - 86,6% der Läsionen zutreffend als bösartig. Der Algorithmus zeigte außerdem eine zuverlässige Spezifität, indem er 82,5% der benignen Naevi exakt als gutartig identifizierte, während die Experten 71,3% als gutartig ermittelten.
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* "Man against machine: diagnostic performance of a deep learning convolutional neural net-work for dermoscopic melanoma recognition in comparison to 58 dermatologists", by H.A. Haenssle et al. Annals of Oncology. doi:10.1093/annonc/mdy166
Über FotoFinder Systems
Das bayerische Familienunternehmen entwickelt medizinische Bildsysteme seit 1991. Schwerpunkt sind die Hautkrebsdiagnostik durch Automatisches Total Body Mapping und digitale Dermatoskopie sowie die Haardiagnostik und Psoriasis-Dokumentation. Daneben werden FotoFinder Systeme auch in der Ästhetik verwendet. Niederlassungen in Italien, Spanien, Großbritannien und den USA sowie ein globales Netz von Distributoren ermöglichen eine weltweite Präsenz. Gefertigt wird ausschließlich in Bad Birnbach, Deutschland. FotoFinder wurde als Top-Unternehmen Niederbayerns im Bereich Innovation ausgezeichnet und ist Gewinner des Bayerischen Exportpreises sowie des Red Dot Design Awards. Weitere Informationen auf www.fotofinder.de.
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Elena Zinner
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