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- Ersteller Komandant Mark
- Erstellt am
KI als Unterstützung bei Hautkrebsdiagnose
Bei der Hautkrebsdiagnose kommt heute bereits künstliche Intelligenz (KI) zum Einsatz. Ihre Treffsicherheit beim Ergebnis konnte nun dadurch verbessert werden, dass menschliche Entscheidungen – etwa jene von Wiener Forschern – einbezogen werden.
Dafür wird in der KI das Verstärkungslernen integriert. So konnte die Rate der von Dermatologen gestellten korrekten Hautkrebsdiagnosen um zwölf Prozentpunkte gesteigert werden. Ziel der Studie war zu erheben, ob menschliche Präferenzen das Potenzial haben, die auf KI basierende Entscheidungsunterstützung bei der Hautkrebsdiagnose zu verbessern. Die Studie ist in der Fachzeitschrift „Nature Medicine“ erschienen.
Als Mittel zum Zweck untersuchten Wiener Forscherinnen und Forscher der MedUni Wien das Verstärkungslernen (Reinforcement Learning). Auch Auswirkungen menschlicher Entscheidungen sind nun im System integriert. Das geschah konkret über „Belohnungstabellen“, die die positiven und negativen Folgen klinischer Bewertung aus Sicht der Ärzte widerspiegelten, erläuterte Forscher Harald Kittler.
Diagnose Hautkrebs deutlich genauer
Auf dieser Grundlage wurden Ergebnisse der KI-Diagnose nicht nur mit richtig oder falsch bewertet, sondern abhängig von den Auswirkungen der Diagnose bzw. der daraus folgenden Entscheidungen mit einer bestimmten Anzahl von Plus- oder Minuspunkten „belohnt“ bzw. „bestraft“.
wien.orf.at
Bei der Hautkrebsdiagnose kommt heute bereits künstliche Intelligenz (KI) zum Einsatz. Ihre Treffsicherheit beim Ergebnis konnte nun dadurch verbessert werden, dass menschliche Entscheidungen – etwa jene von Wiener Forschern – einbezogen werden.
Dafür wird in der KI das Verstärkungslernen integriert. So konnte die Rate der von Dermatologen gestellten korrekten Hautkrebsdiagnosen um zwölf Prozentpunkte gesteigert werden. Ziel der Studie war zu erheben, ob menschliche Präferenzen das Potenzial haben, die auf KI basierende Entscheidungsunterstützung bei der Hautkrebsdiagnose zu verbessern. Die Studie ist in der Fachzeitschrift „Nature Medicine“ erschienen.
Als Mittel zum Zweck untersuchten Wiener Forscherinnen und Forscher der MedUni Wien das Verstärkungslernen (Reinforcement Learning). Auch Auswirkungen menschlicher Entscheidungen sind nun im System integriert. Das geschah konkret über „Belohnungstabellen“, die die positiven und negativen Folgen klinischer Bewertung aus Sicht der Ärzte widerspiegelten, erläuterte Forscher Harald Kittler.
Diagnose Hautkrebs deutlich genauer
Auf dieser Grundlage wurden Ergebnisse der KI-Diagnose nicht nur mit richtig oder falsch bewertet, sondern abhängig von den Auswirkungen der Diagnose bzw. der daraus folgenden Entscheidungen mit einer bestimmten Anzahl von Plus- oder Minuspunkten „belohnt“ bzw. „bestraft“.
KI als Unterstützung bei Hautkrebsdiagnose
Bei der Hautkrebsdiagnose kommt heute bereits künstliche Intelligenz (KI) zum Einsatz. Ihre Treffsicherheit beim Ergebnis konnte nun dadurch verbessert werden, dass menschliche Entscheidungen – etwa jene von Wiener Forschern – einbezogen werden.
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