Fortschritte in der KI im Gesundheitswesen – Spotlight von Nathan Wang

Künstliche Intelligenz entwickelt sich schnell zu einem der Schlüsselfaktoren für Fortschritte in der Gesundheitsbranche. Vor dem RE•WORK – KI im Gesundheitswesen Summit Boston, fragten wir Nathan Wang – Deep Learning/Medical Imaging Researcher bei Johns Hopkins University seine Gedanken zu diesem Thema. Hier ist, was er zu sagen hatte:

Was ist Ihrer Meinung nach der wichtigste Fortschritt für KI im Gesundheitswesen?

In den letzten Jahren hat das Fachgebiet große Fortschritte bei der Modellinterpretierbarkeit gemacht. Als Forscher hilft uns die Fähigkeit, die „Begründung“ hinter unserer KI intuitiv zu erfassen, dabei, robustere und genauere Modelle zu erstellen. Wir hoffen, dass Kliniker und Patienten irgendwann mehr Vertrauen in diese KI-Systeme haben können.

Was wird Ihrer Meinung nach die größte Errungenschaft der KI für die Gesundheitsversorgung und die Patientenergebnisse sein?

Ich denke, dass die Krönung der KI noch bevorsteht. Ich glaube, wenn Deep Genomics und Radionics an Bedeutung gewinnen, wird KI eine noch größere Rolle spielen als heute.

Was sind einige der jüngsten Erfolge aus einem KI-Projekt, an dem Sie arbeiten? Vor welchen Herausforderungen standen Sie dabei? Wie haben Sie sie überwunden?

Meine Arbeit bei Johns Hopkins umfasst die Deep-Learning-basierte intraoperative Bildanalyse, insbesondere die Unterscheidung zwischen krebsartigem und nicht krebsartigem Gewebe in der menschlichen Hirnrinde anhand von Bildern der optischen Kohärenztomographie (OCT). Eine große Herausforderung für mich bestand darin, ein KI-Modell zu entwerfen, das sich gut auf Daten von Patienten außerhalb des Trainingssatzes übertragen lässt. Obwohl tiefe Netzwerke hervorragend darin sind, verborgene Muster zu extrahieren, sind die am einfachsten zu erlernenden Muster nicht immer korrekt. Daher ist es wichtig, verschiedene Methoden zur Datennormalisierung und -transformation einzusetzen. In meinem Projekt habe ich festgestellt, dass Bildtexturen in einem Ensemble-Lernschema sehr nützlich sind, sodass sowohl Deep Learning als auch klassische Mustererkennungstechniken zusammenarbeiten.

Wie tief wird KI in fünf bis zehn Jahren im klinischen Arbeitsablauf verankert sein? Was werden dann einige zukünftige Trends sein?

Ich gehe davon aus, dass KI Experten immer stärker im klinischen Arbeitsablauf von der Diagnose bis zur Behandlung unterstützen wird. KI hat sich nicht nur bei der Frühdiagnose und dem Screening als geschickt erwiesen, sondern auch bei der Vorhersage langfristiger Prognosen. Durch eine rechtzeitige Behandlung, die mit KI präziser und effizienter gestaltet werden kann, können die Menschen ein längeres und gesünderes Leben erwarten.

Worauf freuen Sie sich am meisten, wenn Sie beim AI Healthcare Summit sprechen?

Die Relevanz und Wirkung von KI im Gesundheitswesen spiegelt sich deutlich in der beeindruckenden Jury aus Expertenrednern aus verschiedenen Branchen und Forschungsbereichen wider. Ich freue mich darauf, aus erster Hand etwas über die Spitze der KI in benachbarten Bereichen zu erfahren und an inspirierenden Gesprächen teilzunehmen, die meine Forschungsrichtung positiv beeinflussen würden.

Möchten Sie mehr erfahren?

Nathan wird auf der kommenden Veranstaltung sprechen KI-Gipfel im Gesundheitswesen am 13. und 14. Oktober 2022 in Boston, MA. Begleiten Sie ihn und viele andere KI/ML- und Deep-Learning-Experten, um mehr über die neuesten Trends und Möglichkeiten im Gesundheitswesen zu erfahren.

Die Frühbucherpässe enden am Freitag, den 2. September. so Buchen Sie noch heute Ihren Platz.

Verwenden Sie den Rabattcode: UNITEAI für 20 % Rabatt.

Für weitere Informationen kontaktieren [E-Mail geschützt] .