Sprechstunde

über alles was uns krank macht

Posts Tagged ‘Künstliche Intelligenz

Das Ende der Welt wie wir sie fotografieren: virtuell-virtueller-without virtue

leave a comment »


https://youtu.be/K_jWJ7Z-tKI

Bei manchen Aufnahmen war es gar nicht so schwer den Himmel auszumaskieren und einen neuen reinzukriegen. Der Anfänger hat sich meist dadurch verraten, dass er den Rest des Fotos nicht an die neue Lichtstimmung angepasst hat.

Jeder digitale Fotograf hat schon an ausgebleichten, überbelichteten oder dem Wetter geschuldet scheußlichem Himmel herumgespielt.

Adobe hat nun ein Feature in seine Creative Cloud gepackt, das das alles mittels AI automatisiert.

Klass, bei dem miesen Familienfoto hat man nun im Handumdrehen einen dramatischen Himmel drinnen. Jetzt warte ich nur auf die nächste App, die auch den Vordergrund austauscht.

Written by medicus58

25. September 2020 at 10:43

Kann Sebastian Kurz den Arzt ersetzen?

leave a comment »


Die Frage ist etwa so intelligent, wie jene, die die Oberösterreichischen Nachrichten am 18. Juni um 0:05 ihren Lesern stellte und aktuell als Antwort ein eindeutiges Unentschieden bekam:
Soll die Technik in der Medizin Ärzte ersetzen?
Das Interesse an der Frage hielt sich offenbar in Grenzen, weil bis heute am 30. Juni 19 um 11:30 gerade mal 16 Stimmen eindrudelten.

Sollte sich der Herausgeber hier einen Klick-Boom für seine Werbeabteilung versprochen haben, dann war das wohl eine Fehlkalkulation. Zu so vielen Klicks bringt es dieser Blog auch in 24h und Gott-sei-Dank muss ich davon nicht leben.

Auch die Pro und Contra Argumente sind von eher schlichter Tiefe, weil eh, EDV und Roboter sind viel besser als wir, nur so ganz ohne dem Onkel Doktor, dann doch nicht …

Dabei plumpsen die beiden Redakteurinnen in die übliche Falle in Gesundheits- und Sozialpolitischen Diskussionen: Es geht immer um die Kosten und für ein sowohl als auch fehlt das Budget. Auch scheint sich niemand ernsthaft die Frage zu stellen, weshalb gerade in den letzten Jahren die Medien voll von AI ersetzt Arzt (Künstliche Intelligenz oder AI my ass), wer hier lobbyiert. Wir Ärzte scheinen uns nur auf den Trend zu schwingen, um ein paar Impact Punkte und mediale Aufmerksamkeit zu generieren, wenn wir mit den Wölfen heulen.

Erinnern Sie sich noch an die Schlagzeilen vor ein paar Tagen:

Hautkrebs: Computer erkennt besser als Ärzte
Das CNN (neuronale Netz) habe weniger Fälle schwarzen Hautkrebses übersehen und besitze daher eine „höhere Sensibilität als die Hautärzte“, erklärte der Hauptautor der Studie, Holger Hänßle von der Universität Heidelberg.

Originalarbeit:
Man against machine: diagnostic performance of a deep learning convolutional neural network for dermoscopic melanoma recognition in comparison to 58 dermatologists

Das neuronale Netzwerk wurde mit 100.000 Fotos (!!) trainiert und schnitt gegen die Dermatologen, die ebenso nur Fotos via Mail zur Beurteilung bekamen, besser ab, wobei die Dermatologen erst in einer zweiten Runde „close-up Fotos“ zu sehen bekamen.
Neben den in der Arbeit zugegebenen Mängeln (informelle und risikolose Befundung via Fragebogen, manche klinisch relevante Diagnosen fehlten, Beispiele von Kaukasiern) gehen die Autoren aber nicht darauf ein, dass die Befundung eines Fotos auch in der Dermatologie etwas anderes ist als die direkte Begutachtung der Haut, und man sich wohl kaum verlassen wird können, dass die Aufnahmequalität in der Routine völlig artefaktfrei zu bewerkstelligen sein wird.

Und wenn das alles außer Acht gelassen wird, würde es in Zukunft heißen, dass Sie als Patient unters Messer kämen, weil ein neuronales Netz (in diesem Fall von Google) sie diagnostiziert hat. Natürlich kann man fordern, dass diese Fälle zukünftig schon auch noch von einem Dermatologen gesehen werden sollten, nur ändert dies wiederum die Vortestwahrscheinlichkeit gewaltig und kaum ein Arzt, dem man vorher erfolgreich erklärt hat, er wäre „dümmer“ als der Computer würde die Verantwortung eines Widerspruchs auf sich nehmen wollen.

Also entweder PC oder Arzt, beides zusamen wird weder finanziell noch klinisch funktionieren …. aber vielleicht kann es der Basti

Übrigens eine der 16 Stimmen auf den OÖ stammte von mir, sonst wäre die Mehrheit für den Ersatz der Ärzte gewesen ….

Written by medicus58

30. Juni 2019 at 12:45

Veröffentlicht in Gesundheitssystem

Tagged with , ,

Künstliche Intelligenz oder AI my ass

leave a comment »


Artificial Intelligence scheint ja auch in der Medizin gerade der heißeste Scheiß zu sein, aber was ich gerade auf der SMS App meines Android entdeckt habe machte mich sprachlos. Aber dafür scheint das ja auch programmiert worden zu sein.

Wenn mein Gegenüber auch so was installiert hat, können sich die zwei Handys mal ein Date vereinbaren und ich spritz mir in Ruhe das Botox, damit ich später meinem AI geschönten Selfie ähnlich schaue.

Written by medicus58

19. Januar 2019 at 12:19

Warum die 24h-Pflege nicht sobald durch Künstliche Intelligenz ersetzt wird

with 6 comments


Während manche Kammerfunktionärin heute die Medien mobilisiert, damit bei uns auch über 70-Jährige noch ihren Kassenvertrag behalten dürfen (und für die tägliche Arbeit andere einstellen können) 
Mit 70 soll Schluss sein? Das Nachspiel zum Schlusspfiff 
haben in einer aktuellen Umfrage unter 3400 US-amerikanischen Ärzten 7 von 10 angegeben, ihren Familienangehörigen nicht zu raten, auch den Beruf des Arztes anzustreben.

Desillusionierung mit der beruflichen Praxis, Elektronische Gesundheitsakten, Bürokratie und neue Abrechnungssysteme (Pay-for-Performance-Reimbursement) werden als Ursachen für eine zunehmende Verschlechterung der Gesundheitsversorgung und des Patient-Arzt-Verhältnisses genannt. 
61% der Befragten lehnen die elektronische Patientenakte ob ihrer schlechten Funktionalität, Verlässlichkeit und fehlenden Interoperabilität als frustrierend für Patienten und Ärzte ab.

In wenigen Tagen (25.-30.11.) öffnet der RSNA in Chicago wieder seine Hallen. Diese Veranstaltung der Amerikanischen Radiologischen Gesellschaft ist mit (2017) 52.657 Teilnehmern einer der größten Kongresse überhaupt.
Radiologen zählen weltweit zu den am besten honorierten Fachärzten und Einsparungen lassen sich im Dienstleistungsbereich nur durch Personalreduktion realisieren. Kein Wunder, dass jedes Hilfsmittel freudig begrüßt wird, das verspricht Radiologen durch Algorithmen zu ersetzen. 

Über sieben Jahre ist es her, da habe ich mich hier erstmals mit den Pflegehelferinnen aus dem Osten beschäftigt und mich später auch einmal mit den Nutznießern dieses Systems auseinandergesetzt: 
Die Abkassierer der 24-Betreuung sind unter uns 
Während das Brutto-Einkommen von 24h-Pflegerinnen eher knapp am Steuerfreibetrag liegt, verdienen Radiologen in den USA, der Schweiz und Norwegen jenseits der 300.000 $ pro Jahr. 
Zugegeben, bei uns in Österreich ist das deutlich weniger, aber für jeden eingesparten Facharzt kann sich „das Gesundheitssystem“ noch immer mehr als eine handvoll Pflegerinnen leisten. Wen wundert es da, dass gerade am heurigen RSNA die einschlägigen Angebote boomen. Ob man nun als Arzt seinen Angehörigen raten soll eine Pflegerinnenausbildung zu machen oder doch in die IT-Industrie zu wechseln, soll vorerst einmal offen gelassen werden.Für die Patienten scheint es auch Vorteile zu haben, denn  der diagnostische Teil der Medizin bleibt ihnen i.d.R. verborgen. Kongressveranstalter sollten jedenfalls gewarnt sein, denn die 1996 erreichte Traummarke von über 61.000 Teilnehmern beim damaligen RSNA werden sie wohl nie mehr erreichen. Ja, und wer nun glaubt, dass das alles nix mit unserem Gesundheitssystem zu tun hat, der sei auf meinen Artikel vor weniger als einem Jahr erinnert:
Gesundheit: Zwischen den Zeilen des Regierungsprogramms 
Die Digitalisierung und Telemedizin werden dazu verstärkt eingesetzt; eHealth Anwendungen und Angebote erleichtern den Menschen den Zugang und helfen zukünftig, die Gesundheitskompetenz in der Gesellschaft zu erhöhen
 
(AI=Artificial Intelligence= KI) 

Scientific and Educational Presentations

AI algorithm could decrease number of thyroid biopsies 
Sunday, November 25 | 10:55 a.m.-11:05 a.m. | SSA12-02 | Room S406B 
In this presentation, researchers will describe how the use of an artificial intelligence (AI) algorithm could obviate the need for many biopsies performed on thyroid nodules.

Free-text reports boost AI performance in chest x-rays 
Sunday, November 25 | 11:55 a.m.-12:05 p.m. | SSA12-08 | Room S406B 
A team from the U.S. National Institutes of Health will describe how using free-text radiological reports in training an artificial intelligence (AI) framework can improve performance in classifying multiple results on chest radiographs.

AI taps prognostic power of CT lung cancer screening 
Monday, November 26 | 10:30 a.m.-10:40 a.m. | SSC03-01 | Room E451A 
By analyzing CT lung cancer screening exams, an artificial intelligence (AI) algorithm can predict the likelihood of five other major diseases, researchers from California will report in this presentation.

Deep learning elevates mammography CAD performance 
Monday, November 26 | 11:10 a.m.-11:20 a.m. | RC215-13 | Arie Crown Theater 
Mammography computer-aided detection (CAD) software based on deep learning can perform comparably to radiologists in detecting breast cancer and at a higher level than traditional mammography CAD applications, according to Dutch researchers.

AI speeds up DBT reading time, helps find more cancers 
Monday, November 26 | 11:20 a.m.-11:30 a.m. | RC215-14 | Arie Crown Theater 
In this talk, researchers will report that the concurrent use of artificial intelligence (AI) software while interpreting digital breast tomosynthesis (DBT) screening exams leads to higher radiologist accuracy and much faster reading times.

Deep learning can spot findings early on chest x-rays 
Monday, November 26 | 11:40 a.m.-11:50 a.m. | SSC09-08 | Room E450A 
Researchers from artificial intelligence software developer Qure.ai will share how their deep-learning algorithms can identify some abnormalities on chest radiographs even before they can be visualized by radiologists.

Portable automated x-ray system targets tuberculosis 
Monday, November 26 | 11:50 a.m.-12:00 p.m. | SSC09-09 | Room E450A 
In this talk, researchers will present a portable x-ray system and machine-learning image analysis application designed to make it easier to diagnose tuberculosis in developing and underdeveloped nations.

AI enables CT screening for osteoporosis fracture risk 
Monday, November 26 | 3:00 p.m.-3:10 p.m. | SSE14-01 | Room E353C 
Artificial intelligence (AI) algorithms could enable screening for the risk of osteoporosis-attributed bone fracture by analyzing CT scans that are already being performed for other purposes, according to researchers from Switzerland.

Deep learning may yield sharply lower dose from DBT 
Monday, November 26 | 3:00 p.m.-3:10 p.m. | SSE23-01 | Room S502AB 
In this scientific session, a multi-institutional team of researchers will share how deep-learning technology could lead to nearly 80% lower radiation dose to patients from digital breast tomosynthesis (DBT) studies.

Deep learning spots urgent results on radiology reports 
Tuesday, November 27 | 10:30 a.m.-10:40 a.m. | SSG06-01 | Room N230B 
Deep learning and natural language processing can automatically detect urgent findings on free-text radiology reports, U.S. researchers will report in this scientific presentation.

AI can detect 5 conditions on chest x-rays 
Tuesday, November 27 | 10:30 a.m.-10:40 a.m. | SSG13-01 | Room S404AB 
An artificial intelligence (AI) algorithm system can be highly accurate for detecting five specific findings on chest radiography studies, according to South Korean researchers.

Machine learning bests CAD-RADS for risk assessment 
Tuesday, November 27 | 10:40 a.m.-10:50 a.m. | SSG02-02 | Room S104B 
In this talk, researchers will report that machine learning performs better than the Coronary Artery Disease Reporting and Data System (CAD-RADS) for predicting death and coronary events on coronary CT angiography.

AI combs radiology reports for urgent findings 
Tuesday, November 27 | 10:40 a.m.-10:50 a.m. | SSG06-02 | Room N230B 
In this presentation, researchers will share another approach based on artificial intelligence (AI) for automatically flagging radiology results that need to be urgently communicated to referring physicians.

AI algorithm can triage suspected spine fracture cases 
Tuesday, November 27 | 10:50 a.m.-11:00 a.m. | SSG08-03 | Room S102CD 
A team of researchers from California found that an artificial intelligence (AI) algorithm can assess for the presence of spine fractures on CT exams, serving as a triage tool in the acute trauma setting.

Deep-learning algorithms need real-world testing 
Tuesday, November 27 | 11:20 a.m.-11:30 a.m. | RC305-11 | Room S406B 
Researchers from Boston will show why it’s important for deep-learning algorithms to be tested on real-world cases prior to being deployed in clinical practice for image analysis tasks.

AI can prescreen brain MRIs as normal or abnormal 
Tuesday, November 27 | 3:00 p.m.-3:10 p.m. | SSJ18-01 | Room E451B 
Artificial intelligence (AI) can prescreen brain MRI studies and triage abnormal exams for neuroradiologists, according to researchers from New York.

Machine learning reduces MRI scanning times 
Tuesday, November 27 | 3:30 p.m.-3:40 p.m. | SSJ18-04 | Room E451B 
In this presentation, researchers will show how a machine learning-based image reconstruction algorithm can sharply lower scanning times for brain and lumbar MRI studies.

Deep-learning networks help classify breast density 
Wednesday, November 28 | 10:40 a.m.-10:50 a.m. | SSK02-02 | Room E451B 
Deep-learning networks can help classify breast tissue density, according to researchers from NYU Langone Medical Center.

In-house data train breast cancer detection algorithm 
Wednesday, November 28 | 11:20 a.m.-11:30 a.m. | SSK02-06 | Room E451B 
Researchers from California will share how deep-learning algorithms for breast cancer detection can be trained using an in-house image database.

Deep learning bolsters interpretation of chest x-rays 
Wednesday, November 28 | 11:20 a.m.-11:30 a.m. | SSK05-06 | Room N227B 
Researchers from South Korea will present their deep-learning algorithm for the automatic detection of major thoracic abnormalities on chest radiographs.

AI-based CAD can improve breast cancer detection 
Wednesday, November 28 | 11:30 a.m.-11:40 a.m. | SSK02-07 | Room E451B 
Computer-aided detection (CAD) software based on artificial intelligence (AI) can increase radiologist breast cancer detection rates, according to this scientific presentation.

Algorithm accurately detects changes on chest x-rays 
Wednesday, November 28 | 11:40 a.m.-11:50 a.m. | SSK05-08 | Room N227B 
In this talk, researchers will report that a machine-learning algorithm can perform better than radiologists in detecting changes in findings on serial chest radiographs.

AI algorithm can triage routine abdominal CT exams 
Thursday, November 29 | 10:20 a.m.-10:30 a.m. | RC608-07 | Room E451B 
A Swiss team will describe how an artificial intelligence (AI) algorithm can identify acute findings on routine abdominal CT scans, enabling radiologists to prioritize reading of these urgent exams.

Written by medicus58

4. November 2018 at 13:07

%d Bloggern gefällt das: