Beiträge

  • Dr. rer. nat. Constanze Kühn
    vom 15.08.2021
    MTLAs, Ärzte und künstliche Intelligenz am MLL – ein gutes Team!

    Künstliche Intelligenz (KI) ist heutzutage für uns selbstverständlich und wir benutzen sie in unserem Alltag häufig unbemerkt. Aber was bedeutet dies für Diagnostik – heute und in Zukunft? Am MLL wird künstliche Intelligenz in verschiedenen Bereichen der Diagnostik eingesetzt und stetig weiterentwickelt. Dies spart nicht nur Zeit, sondern wird in Zukunft auch das Training neuer MitarbeiterInnen erleichtern und Möglichkeiten zur globalen Zusammenarbeit erweitern. So soll PatientInnen ein leichterer Zugang zu präzisen und schnellen Diagnosen ermöglicht werden und somit auch der Zugang zur bestmöglichen Therapie.

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  • Prof. Dr. med. Dr. phil. Torsten Haferlach
    vom 30.09.2020
    BELUGA – eine prospektive, registrierte Studie über den Einsatz von KI in der Hämatologie

    Schon vor Beginn der Corona-Pandemie haben wir erfahren, wie stark die Digitalisierung unser privates und berufliches Leben immer stärker prägt und auch in Zukunft prägen wird. Dies betrifft auch Innovationen für die tägliche Arbeit im papierlosen Münchner Leukämielabor (MLL) und beispielsweise die komplette Digitalisierung sämtlicher Befunde in einer sich stetig verbessernden digitalen Infrastruktur. Doch mit Hilfe künstlicher Intelligenz (KI) beginnt ein neues Zeitalters auch für die medizinische Diagnostik. 

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  • Dr. rer. nat. Ines Schmidts
    vom 18.02.2020
    Der Einsatz Künstlicher Intelligenz am MLL Münchner Leukämielabor

    Ob Suchmaschine oder digitaler Assistent, Künstliche Intelligenz (KI) gehört längst zu unserem Alltag. Auch in der bildbasierten Diagnostik schreibt KI Erfolgsgeschichten. Wie das im konkreten Fall aussehen kann und wie das MLL das Potential von KI nutzt, um die hämatologische Diagnostik voranzubringen, zeigen Anwendungsbeispiele aus den MLL Fachbereichen.

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  • Niroshan Nadarajah
    vom 18.11.2019
    MLLi:ir - Ein diagnostischer Interpretations-Report für NGS-Daten

    Bei einem Patienten eine Krankheit auf Basis von Daten aus dem Next-Generation Sequencing (NGS) zu diagnostizieren, ist ein komplexes Unterfangen. Um eine exakte Diagnose stellen zu können, muss sich das medizinische Fachpersonal alle verfügbaren Kenntnisse zu den spezifischen detektierten genetischen Varianten aneignen. Dies ist mit einem immensen -auch zeitlichen- Aufwand verbunden. Zusätzlich erschwert wird dies dadurch, dass bei weitem nicht alle genetischen Varianten beschrieben oder präzise annotiert sind. Selbst eine bestehende Annotation ist mitunter nicht leicht zugänglich oder widersprüchlich zwischen verschiedenen Quellen.

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