Künstliche Intelligenz in der Medizin und Medizintechnik

Die Digitalisierung in der Medizin und Medizintechnik schreitet extrem rasch voran und zahlreiche Anwendungen von künstlicher Intelligenz sind bereits heute in der klinischen Routine angekommen. Um einerseits das Potential dieser Methoden auszuschöpfen und andererseits aber auch die Grenzen zu erkennen benötigen Mitarbeiter im Gesundheitswesen zumindest Grundkenntnisse dieser neuen Techniken.

Einsteiger können bei unserem Workshop lernen, wie man ein neuronales Netz für eine Problemstellung aus der Bilderkennung konzipiert, es trainiert und kritisch validiert. Angeleitet durch unser Team erhalten Sie auf interaktive Weise einen praktischen Einblick in die automatische Erkennung von Erkrankungen mittels Deep-Learning. Im Workshop vermitteln wir technischen Grundkenntnisse, stellen Ihnen die erforderlichen Werkzeuge zur Verfügung und begleiten Sie beim Training Ihres ersten Neuronalen Netzes. Erfahren Sie im Praxisimpuls, wie "IMAGE Information Systems" Computer Vision im Bereich der Medizintechnik einsetzt. Erkunden Sie mit uns die aufregenden Möglichkeiten als auch die Tücken der Deep-Learning Technologie gleichermaßen.

Zielgruppe

Entwickler*innen aus der Medizintechnik, sowie Ärzt*innen aus allen Fachbereichen. Die Prinzipien sind auf andere Branchen übertragbar. Informatik Kenntnisse sind von Vorteil, aber nicht zwingend erforderlich. Sie wollen lernen, ein Computer Vision Problem aus Bereichen der Bildklassifikation, -lokalisation oder -segmentierung zu lösen.

Die Teilnahme ist kostenlos. Die Zertifizierung durch die Ärztekammer Schleswig-Holstein ist beantragt.

 

Agenda

13:00 Uhr Begrüßung und Vorstellung des Workshops (Prof. Dr. rer. nat. Thomas Martinetz, Direktor des Instituts für Neuro-und Bioinformatik, Prof. Dr. Jörg Barkhausen, Direktor der Klinik für Radiologie und Nuklearmedizin)

13:10 Uhr Vorstellungsrunde der Teilnehmer

13:30 Uhr Vorstellung des Workshops, Hautkrebs erkennen mit Deep-Learning (Christoph Linse, Institut für Neuro- und Bioinformatik, Universität zu Lübeck)

14:00 Uhr Praxisimpuls: Praktische Bilderkennung bei IMAGE Information Systems (Dr. Arpad Bischof, Managing Director, IMAGE Information Systems)

Beginn des Praxisteils geleitet durch Christoph Linse, Institut für Neuro- und Bioinformatik, Universität zu Lübeck

14:30 Uhr Praktische Übung: Datenvorverarbereitung

15:00 Uhr Impulsvortrag: Neuronale Netze

15:15 Uhr Praktische Übung: Der erste Kontakt - Neuronale Netze

Pause

16:00 Uhr Impulsvortrag: Training und Validierung

16:15 Uhr Praktische Übung: Training und Validierung

17:00 Uhr Tipps und Tricks, freies Programmieren

18:00 Uhr Abschluss und Feedback

 

Anmeldung

 

Kontakt

Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Kiel