A new era in Machine Learning

DIM-GP in medizinischen Anwendungen

Pi probaligence GmbH

Anomalieerkennung

Live Signal Data Anlaysis

Maschinelles Lernen spielt eine entscheidende Rolle bei der Identifizierung von Anomalien in der Medizin, indem es seine Fähigkeit nutzt, große Datensätze zu analysieren und Muster zu erkennen, die für menschliche Experten möglicherweise schwer zu erkennen sind.
DIM-GP-Modelle können elektronische Gesundheitsakten (EHRs) und andere klinische Daten analysieren, um ungewöhnliche Muster in der Patientengeschichte, dem Medikamentenverbrauch oder den Ergebnissen diagnostischer Tests zu identifizieren.

Gradientenbasierte Sensivität

Mit STOCHOS die kritischen Faktoren ermitteln

Die Sensitivitätsanalyse ist eine Technik, die in verschiedenen medizinischen Anwendungen eingesetzt wird, um die Auswirkungen von Änderungen oder Unsicherheiten bei Eingabeparametern auf die Ergebnisse von Modellen oder Simulationen zu bewerten. Diese Analyse hilft, die Robustheit und Zuverlässigkeit von Modellen zu verstehen und macht sie zu einem wertvollen Werkzeug in der medizinischen Forschung und Entscheidungsfindung.

Unsere Referenzen im Gesundheitswesen

We help accelerating the usage of Machine Learning in the field of medicine

Maschinelles Lernen (ML) spielt eine entscheidende Rolle bei der Revolutionierung der Medizin und läutet eine neue Ära der personalisierten und datengesteuerten Gesundheitsversorgung ein. Durch den Einsatz hochentwickelter Algorithmen und Rechenleistung analysieren ML-Algorithmen große Mengen medizinischer Daten, gewinnen wertvolle Erkenntnisse und tragen zu verschiedenen Aspekten der Gesundheitsversorgung bei. Ein Schlüsselbereich ist die Diagnose und Prognose von Krankheiten, wobei ML sich durch die Interpretation medizinischer Bilder wie Röntgen- und MRT-Aufnahmen auszeichnet, um Muster zu identifizieren, die auf Erkrankungen wie Tumore oder Anomalien hinweisen.

ML hilft auch bei der Vorhersage von Patientenergebnissen, indem es elektronische Gesundheitsakten analysiert und Risikofaktoren und Behandlungsreaktionen identifiziert, die auf individuelle Profile zugeschnitten sind. Darüber hinaus unterstützt es Arzneimittelentwicklungsprozesse durch die Durchsicht umfangreicher biologischer und chemischer Daten und beschleunigt so die Identifizierung potenzieller therapeutischer Verbindungen.

 

Zusätzlich zu seinen diagnostischen und prognostischen Fähigkeiten verbessert ML den Gesundheitsbetrieb durch die Optimierung der Ressourcenzuweisung, die Rationalisierung von Patientenabläufen und die Verbesserung prädiktiver Analysen zur Krankheitsprävention. Tragbare Geräte und Internet-of-Things-Sensoren (IoT), die in ML integriert sind, ermöglichen eine kontinuierliche Patientenüberwachung und Früherkennung von Gesundheitsproblemen und stärken sowohl Patienten als auch Gesundheitsdienstleister.

Daneben müssen aber auch Herausforderungen wie Datenschutz, Modellinterpretierbarkeit und ethische Überlegungen angegangen werden. Dennoch ist die fortschreitende Integration von ML in die Medizin vielversprechend und trägt zu einer Zukunft bei, in der die Gesundheitsversorgung nicht nur effizienter und präziser, sondern auch besser auf die individuellen Bedürfnisse jedes Patienten abgestimmt ist.

PI nimmt am Forschungsprojekt EPWUF-KI teil

Entlastung der Pflege im Bereich der Wundbehandlung am Beispiel des Diabetischen Fußsyndroms durch ein hybrides KI-System

ZIM-Kooperationsprojekt Smart Injury Prevention

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