Informationstechnologie und Künstliche Intelligenz in der Radiologie
Zusammenfassung
Die Zukunft neu denken!
Künstliche Intelligenz hat längst auch Einzug in die Welt der Radiologie gehalten und stellt das radiologische Team vor neue Herausforderungen. Die große Stärke der KI liegt insbesondere in der schnellen, präzisen und qualitativ hochwertigen Verarbeitung und Auswertung großer Datenmengen. Dabei soll die KI den MTR assistieren und entlasten und als sinnvolle Kooperation zwischen Mensch und Maschine eingesetzt werden − in der kollektiven Intelligenz!
Die Autoren nehmen Sie als Leser mit auf eine Themenreise, die von Grundlagen der IT über Big Data bis hin zum Deep Learning führt. Spannende Experteninterviews mit renommierten KI-Spezialisten der Radiologie schlagen die Brücke zur Praxis. Zur Lernzielkontrolle schließt jedes Kapitel mit einem gezielten Fragenkatalog ab.
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Schlagworte
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- I–XXX Titelei/Inhaltsverzeichnis I–XXX
- 1–8 1 IT-Grundlagen 1–8
- 1.1 Digitalisierung: die Darstellung der analogen Welt in Nullen und Einsen
- 1.2 Zahlensysteme
- 1.3 Logikgatter
- 1.4 PC-Grundlagen
- 1.4.1 Die drei Hauptkomponenten des Computers
- 1.4.2 Kommunikation zwischen den Grundkomponenten (Bus)
- 1.4.3 Speichertechnologie
- Prüfen Sie Ihr Wissen zum Kapitel „IT-Grundlagen“
- 9–16 2 Betriebssysteme 9–16
- 2.1 Klassifizierung von Betriebssystemen
- 2.1.1 Unterscheidung von Betriebssystemen nach Betriebsart
- 2.1.2 Unterscheidung von Betriebssystemen nach der Anzahl gleichzeitig laufender Programme
- 2.1.3 Unterscheidung von Betriebssystemen nach Anzahl der Nutzer
- 2.1.4 Unterscheidung von Betriebssystemen nach Anzahl der verwalteten Prozessoren
- 2.2 Thread, Multithreading und Hyperthreading (Begriffsklärung)
- 2.3 Cluster-, Multiprozessor- und Multicore-Systeme
- 2.4 Einblick: Cloud-Computing
- 2.4.1 Anbieter
- 2.4.2 Chancen
- 2.4.3 Risiken
- 2.5 Internet versus Intranet
- Prüfen Sie Ihr Wissen zum Kapitel „Betriebssysteme“
- 17–24 3 Netzwerkgrundlagen 17–24
- 3.1 Client-Server-Architektur
- 3.1.1 Der Server
- 3.1.2 Der Client
- 3.1.3 Der Hostrechner
- 3.2 Netzwerkkommunikation: das OSI-Modell
- 3.3 Netzwerktechnik: Begriffserläuterungen
- Prüfen Sie Ihr Wissen zum Kapitel „Netzwerkgrundlagen“
- 25–30 4 Gefahren im Internet und Gegenmaßnahmen 25–30
- 4.1 Schad-Software
- 4.1.1 Viren
- 4.1.2 Würmer
- 4.1.3 Trojaner
- 4.2 Gegenmaßnahmen
- 4.2.1 Firewall
- 4.2.2 Intrusion Detection Systems (IDS)
- 4.2.3 Sorgsamer Umgang mit Passwörtern
- 4.2.4 Wachsamkeit
- 31–34 5 Datenschutz und Datensicherheit 31–34
- 5.1 Datenschutz
- 5.2 Datensicherheit
- 5.2.1 Vertraulichkeit
- 5.2.2 Integrität
- 5.2.3 Verfügbarkeit
- Prüfen Sie Ihr Wissen zu den Kapiteln „Gefahren im Internet und Gegenmaßnahmen“ und „Datenschutz und Datensicherheit“
- 35–44 6 IT-Gesamtarchitektur im Krankenhaus 35–44
- 6.1 Krankenhausinformationssystem (KIS)
- 6.1.1 Health Level 7 (HL7)
- 6.1.2 FHIR-Standard
- 6.1.3 DICOM
- 6.1.4 CDA
- 6.1.5 Vendor Neutral Archive (VNA)
- 6.2 IT-Gesamtarchitektur in der Radiologie
- 6.2.1 RIS
- 6.2.2 PACS
- 6.2.3 Datenaustausch im Netzwerk
- 6.3 MTR und die IT in der Radiologie
- 6.3.1 Anmeldung und Authentifizierung
- 6.3.2 Authentifizierungsverfahren
- 6.3.3 Active Directory
- 6.3.4 Remote Scanning
- Prüfen Sie Ihr Wissen zum Kapitel „IT-Gesamtarchitektur im Krankenhaus“
- 45–58 7 Interviews 45–58
- 7.1 Einleitung
- 7.2 Interview mit Tina Hartmann
- 7.3 Interview mit Prof. Dr. Adrian Krzizok
- 7.4 Interview mit Ayman El Masoudy
- 7.5 Interview mit Michael Wiertz
- 7.6 Interview mit Univ.-Prof. Dr. med. Michael Forsting
- 59–68 8 Big Data und Data Science 59–68
- 8.1 Big Data im Gesundheitswesen
- 8.2 Big Data in der Radiologie
- Prüfen Sie Ihr Wissen zum Kapitel „Big Data und Data Science“
- 69–84 9 Künstliche Intelligenz 69–84
- 9.1 Definition
- 9.2 Geschichte
- 9.3 KI in der Medizin
- 9.4 KI in der Radiologie
- 9.5 KI und MTR
- 9.6 Entwicklung und Zulassung von KI-Systemen
- 9.7 Chancen und Risiken
- 9.8 Aus- und Weiterbildung
- 9.9 Regulierung von KI/Ethik
- Prüfen Sie Ihr Wissen zum Kapitel „Künstliche Intelligenz“
- 85–102 10 Machine Learning, Deep Learning und neuronale Netze 85–102
- 10.1 Maschinelles Lernen
- 10.2 Das Zielmaß
- 10.3 Overfitting
- 10.4 Validierung und Test
- 10.5 Neuronale Netze
- 10.6 Training
- 10.7 Convolutional Neural Networks
- 10.8 Deep Learning
- 10.9 Andere Arten des ML
- Prüfen Sie Ihr Wissen zum Kapitel „Machine Learning, Deep Learning und neuronale Netze“
- 103–122 11 How to do ML 103–122
- 11.1 Das generelle Vorgehen
- 11.2 Die Fragestellung
- 11.3 Vorgehensweise
- 11.4 Ethikvotum
- 11.5 Praktische Voraussetzungen
- 11.6 Daten
- 11.7 Annotierungen
- 11.8 Vorverarbeitung
- 11.9 Modellarchitektur
- 11.10 Training
- 11.11 Validierung
- 11.12 Ergebnisse
- 11.13 Deployment
- 11.14 Publikation
- Prüfen Sie Ihr Wissen zum Kapitel „How to do ML“
- 123–132 12 Produktentwicklung und Zulassung von KI-Lösungen in der medizinischen Bildgebung 123–132
- 12.1 Künstliche Intelligenz in der medizinischen Bildgebung – bereit für die klinische Routine?!
- 12.1.1 Brustkrebs-Screening und Mammografie
- 12.1.2 Tuberkulose-Screening und Thoraxröntgen
- 12.1.3 Bestimmung des Knochenalters in der Kinderradiologie
- 12.1.4 Detektion von Lungenrundherden mit Thoraxröntgen
- 12.1.5 KI zur Quantifizierung und Verlaufsprognose für Covid-19 mit Thorax-CT
- 12.1.6 KI-Lösungen als Heilmittel für die klinische Routine?
- 12.2 Ein Paradigmenwechsel – die Entwicklung KI-basierter Medizinprodukte
- 12.2.1 Die regulatorische Strategie als wichtiges Erfolgskriterium
- 12.2.2 AI-Rad Companion – eine wachsende Produktfamilie von KI-Anwendungen in der Bildgebung
- 12.3 Ausblick
- 133–136 13 KI – ein Blick nach vorn 133–136
- 13.1 Wo lauern die Gefahren?
- 13.2 Von der Gegenwart in die Zukunft
- 13.3 Und wie geht es weiter?
- 13.4 Wenn wir in die Glaskugel schauen könnten
- 13.5 Und was ist mit den MTR?
- 13.6 Was wir heute schon wissen
- 13.7 Kurzum
- 137–138 Verzeichnis der Abbildungen 137–138
- 139–142 Literatur 139–142
- 143–144 Lösungen Multiple-Choice-Fragen 143–144
- 145–148 Danksagung 145–148
- 149–154 Stichwortverzeichnis 149–154
