Maschinelles Lernen in der biomedizinischen Bildgebung – ein Gespräch mit Prof. Dr. Julia Schnabel
21 Minuten
Beschreibung
vor 3 Wochen
Wie kann die Künstliche Intelligenz Herausforderungen in der
Radiologie überwinden, Zusammenhänge in der Biomedizin erkennen und
Arzt und Patient unterstützen? In dieser Folge sprechen wir mit
Prof. Dr. Julia Schnabel, Leiterin des Instituts für maschinelles
Lernen in der biomedizinischen Bildgebung bei Helmholtz Munich.
Gemeinsam mit ihrem interdisziplinären und internationalen Team
forscht die Professorin der Technischen Universität München am
Prinzip der künstlichen neuronalen Netzwerke und nutzt Daten, um
automatisierte Frühwarnsysteme für die Erkennung von Krankheiten zu
entwickeln. Im Gespräch erläutert sie, warum Vernetzung und
Automatisierung im Gesundheitssystem nicht nur die Forschung,
sondern auch die Versorgung verbessern kann und was die Geschichte
der Datenforschung mit den aktuellen Nobelpreisen zu tun hat.
Radiologie überwinden, Zusammenhänge in der Biomedizin erkennen und
Arzt und Patient unterstützen? In dieser Folge sprechen wir mit
Prof. Dr. Julia Schnabel, Leiterin des Instituts für maschinelles
Lernen in der biomedizinischen Bildgebung bei Helmholtz Munich.
Gemeinsam mit ihrem interdisziplinären und internationalen Team
forscht die Professorin der Technischen Universität München am
Prinzip der künstlichen neuronalen Netzwerke und nutzt Daten, um
automatisierte Frühwarnsysteme für die Erkennung von Krankheiten zu
entwickeln. Im Gespräch erläutert sie, warum Vernetzung und
Automatisierung im Gesundheitssystem nicht nur die Forschung,
sondern auch die Versorgung verbessern kann und was die Geschichte
der Datenforschung mit den aktuellen Nobelpreisen zu tun hat.
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