Verfahren der künstlichen Intelligenz (KI) zum Bildverständnis sind bereits seit 1958 theoretisch bekannt. Aufgrund der stetigen Zunahme an Computerleistung können sie seit wenigen Jahren auch produktionsfähig eingesetzt werden. KI-gestützte Verfahren werden aktuell in allen Bereichen der Medizin prototypisch entwickelt, wobei global erst ca. 50 Systeme zertifiziert und klinisch breit einsetzbar sind. Als eines der wenigen medizinischen KI-Unternehmen fokussiert sich das Unternehmen CellmatiQ in Hamburg spezifisch auf automatisierte Bildanalysen in der Zahnmedizin.
Technologie
Im Bereich der Bildanalyse werden fast ausschließlich „Supervised Learning“-KI-Verfahren eingesetzt, die fundamental wie ein frischer Student an der Universität funktionieren. Durch die Demonstration einer Vielzahl von Fällen in Bildern und der jeweils dazugehörigen Interpretationen (= Diagnosen) erlernen Studenten, Bildstrukturen (z. B. Tumore) zu erkennen, die sie bei zukünftigen Fällen analog anwenden können. Im echten Leben ebenso wie in der KI hängt der Lernerfolg zu einem großen Teil von der Menge und Qualität des Trainingsmaterials ab. KI-Algorithmen versuchen, die Strukturen des menschlichen visuellen Kortex und dessen Lernprozess nachzubilden. Dazu werden „Convolutional Neural Networks“ eingesetzt, welche die Neuronen, Schichtstrukturen und deren Verbindungen des Gehirns simulieren. Das menschliche Gehirn besteht aus ca. 80 Milliarden Neuronen; die Technologie von CellmatiQ basiert auf Netzwerken von ca. 200 Millionen künstlicher Neuronen.
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