Die Verwendung von Künstlichen Intelligenzen (KI) fand in der Medizin schon häufiger Verwendung. Diese Technologie wird auch in der aktuellen Corona-Krise zur Erkennung von SARS-CoV-2 ausgelösten COVID-19 Pneumonien eingesetzt. Das Ziel dieser Arbeit ist es, einen Überblick über die Literatur zum aktuellen Stand der Forschung zu geben, die Analyse von CT Scans durch KIs bei der Erkennung von COVID-19 zu erläutern und deren Funktionsweise herauszuarbeiten und kritisch zu würdigen.
Mit derweil über 4,7 Millionen bestätigten Fällen und über 300.000 Toten wurde die Krankheit durch die World Health Organization als Pandemie eingestuft. Die frühzeitige Erkennung des Virus macht eine zeitnahe Behandlung möglich und hilft, die weitere Ausbreitung von COVID-19 einzudämmen. Studien aus China haben gezeigt, dass CT Scans von Corona Patienten Anomalien aufweisen, die es möglich machen, die Krankheit zu bestimmen. Die Analyse solcher Aufnahmen bleibt aber selbst für geübte Radiologen zeitaufwendig und ist nicht immer zuverlässig, weshalb die Methoden der KI einen potenten Lösungsansatz für eine schnelle Diagnose darstellen.
Inhaltsverzeichnis
- Einleitung
- Aufbau der Arbeit
- COVID-19
- Computertomographie
- Probleme der Computertomographie bei der Diagnose
- Künstliche Intelligenzen
- Bildklassifizierung
- Künstliche Intelligenzen in der Medizin
- Diagnose von COVID-19 mittels Künstlicher Intelligenz
- Unterscheidung COVID-19 positiv und negativ
- Unterscheidung von COVID-19 und anderen Lungenkrankheiten
- Prognose des Schweregrades von COVID-19
- Bewertungsmaßstäbe
- Zugänglichkeit zu Datensätzen
- Zusammenfassung und Ausblick
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Die Bachelorarbeit beschäftigt sich mit der Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) in der medizinischen Diagnostik, speziell im Kontext der COVID-19-Erkennung anhand von Computertomographie-Aufnahmen (CT Scans). Die Arbeit analysiert den Einsatz von KI zur Unterscheidung von COVID-19-positiven und -negativen Patienten sowie zur Unterscheidung von COVID-19 und anderen Lungenkrankheiten. Außerdem wird die Anwendung von KI zur Prognose des Schweregrades von COVID-19 beleuchtet.
- Einsatz von KI in der medizinischen Diagnostik
- Anwendungen von KI zur COVID-19-Erkennung
- Analyse von CT Scans mittels KI
- Prognose des Schweregrades von COVID-19
- Bewertung von KI-Methoden in der COVID-19-Diagnose
Zusammenfassung der Kapitel
- Einleitung: Die Arbeit führt in das Thema der KI-Anwendung in der Medizin ein und stellt die Relevanz des Themas im Kontext der COVID-19-Pandemie heraus.
- COVID-19: Dieses Kapitel beleuchtet die Krankheit COVID-19 und ihre Diagnose mittels Computertomographie. Es werden auch die Herausforderungen bei der Diagnose mit CT Scans erläutert.
- Künstliche Intelligenzen: Hier werden die Grundlagen der Künstlichen Intelligenz und deren Einsatz in der Medizin, insbesondere in der Bildklassifizierung, dargestellt.
- Diagnose von COVID-19 mittels Künstlicher Intelligenz: Dieses Kapitel behandelt die Anwendung von KI zur Diagnose von COVID-19 anhand von CT Scans. Es werden verschiedene KI-Methoden zur Unterscheidung von COVID-19-positiven und -negativen Patienten sowie zur Unterscheidung von COVID-19 und anderen Lungenkrankheiten vorgestellt. Darüber hinaus wird die Prognose des Schweregrades von COVID-19 mit KI betrachtet.
Schlüsselwörter
Die Arbeit befasst sich mit den zentralen Themen Künstliche Intelligenz, Computertomographie, COVID-19, Diagnose, Bildklassifizierung, Prognose, Schweregrad, Datensätze, Bewertung, KI-Methoden.
- Citation du texte
- Maik Werger (Auteur), 2020, Die Diagnose von Covid-19 mittels Künstlicher Intelligenzen, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/998764
