Künstliche Intelligenz in der Gesundheitsindustrie - Pathologie und Dermatologie
Innovationsprozess und Technologiemanagement
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Studienarbeit aus dem Jahr 2022 im Fachbereich Ingenieurwissenschaften - Wirtschaftsingenieurwesen, Note: 1,3, Hochschule Fresenius Idstein (Wirtschaftsingenieurwesen Engineering und Automatisierung (M.Eng.)), Veranstaltung: Innovationsprozess und Technologiemanagement, Sprache: Deutsch, Abstract: KI (künstliche Intelligenz), Algorithmen, Maschinelles Lernen, Deep Learning, Neuronale Netze und Computer Vision waren vor einigen Jahren noch Begriffe, die ausnahmslos zu Science-Fiction gezählt wurden; mittlerweile sind einige im Alltag in der praxisnahen Anwendung vieler Menschen und Unternehme...
Studienarbeit aus dem Jahr 2022 im Fachbereich Ingenieurwissenschaften - Wirtschaftsingenieurwesen, Note: 1,3, Hochschule Fresenius Idstein (Wirtschaftsingenieurwesen Engineering und Automatisierung (M.Eng.)), Veranstaltung: Innovationsprozess und Technologiemanagement, Sprache: Deutsch, Abstract: KI (künstliche Intelligenz), Algorithmen, Maschinelles Lernen, Deep Learning, Neuronale Netze und Computer Vision waren vor einigen Jahren noch Begriffe, die ausnahmslos zu Science-Fiction gezählt wurden; mittlerweile sind einige im Alltag in der praxisnahen Anwendung vieler Menschen und Unternehmen fester Bestandteil. Massive repräsentative gesammelte Datensätze bilden hierbei den Nährboden einer Vielzahl KI-basierter Anwendungen. Sie sind das essentielle Fundament analytischer Prozesse, die qualitativ hochwertige Antworten, Prognosen und Diagnosen erst ermöglichen. Das Wissen, Anwendungen aber auch daraus entstehende Geschäftsmodelle verändern sich durch angewandte KI-Technologien, so dass u.a. Lebensbedingungen und bisherige Prozesse eine erhebliche Verbesserung erfahren. Der Einfluss von KI im europäischen Gesundheitssystem hat in den vergangenen Jahren ¿ neben Megatrends wie dem demografischen Wandel, Stärkung der Resilienz und Digitalisierung ¿ stetig an Bedeutung gewonnen. Beginnend bei Prävention über Diagnose, Therapie, Behandlung und Genesung finden zunehmend innovative digitale Technologien ihren Einsatz in smarten medizinischen Ökosystemen, die Patienten und Mediziner im Rahmen der Gesundheitsversorgung unterstützen können. KI gilt gerade in der Krebsbekämpfung als Hoffnungsträger, denn 18 Mio. Menschen p.a. erkranken weltweit an Krebs, davon ca. 500.000 in Deutschland, wobei 200.000 an Krebs versterben. Abbildung A 3 zeigt die vielfältigen Krebserkrankungen bei Frauen und Männern ¿ neben Herz-Kreislauferkrankungen, die häufigste tödliche Erkrankung weltweit. Aktive Krebsprävention und Diagnose kann demnach einen hohen positiven Einfluss auf das Wohlbefinden von Menschen ausüben. Diese Arbeitet analysiert den Einfluss von KI in der Medizin ¿ schwerpunktmäßig der Bilddiagnostik ¿ in den Fachdisziplinen Dermatologie und Pathologie bei der Identifizierung und Diagnose von Krebserkrankungen. Folgende Forschungsfragen leiten die vorliegende Arbeit: Wie kann KI die Gesundheit und Gesundheitssektor beeinflussen, begleiten und unterstützen? Welche Herausforderungen und Voraussetzungen bestehen für KI-Anwendungen im Gesundheitssektor? Wie kann KI in Pathologie und Dermatologie eingesetzt werden? Wie kann KI eine Krebsdiagnose begleitend unterstützen?
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