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Machine Learning in der Medizintechnik

Pflegekraft mit Tablet

© Guschenkova/Shutterstock.com

Hintergrund und Ziele

Expertinnen und Experten sind sich einig, dass Lernende Systeme („Machine Learning“) in Medizin und Medizintechnik zukünftig große Bedeutung erlangen. Vorteilen für die menschliche Gesundheit stehen aber auch Risiken gegenüber, die es zu berücksichtigen gilt. Das Projekt hat zum Ziel, einen Überblick über heutige und zukünftige Anwendungsfelder von Machine Learning in der Medizintechnik zu erarbeiten. Beleuchtet werden auch ethische, rechtliche und regulatorische Aspekte des Themas. Dazu zählen Fragen des Datenschutzes, mögliche Veränderungen im Arzt-Patient-Verhältnis sowie Aufbau und Einsatz umfassender medizinischer Datenbanken.

Mitglieder der Projektgruppe

  • Prof. Thorsten M. Buzug
    Universität zu Lübeck
  • Prof. Olaf Dössel (Projektleitung)
    Karlsruher Institut für Technologie
  • Dr. Christoph F-J Goetz
    Deutsche Gesellschaft für Telemedizin e.V.
  • Prof. Uwe-Frithjof Haustein
    Sächsische Akademie der Wissenschaften zu Leipzig
  • Prof. Tim C. Lüth
    Technische Universität München
  • Prof. Christoph Lütge
    Technische Universität München
  • Walter Märzendorfer
  • Dr. Fruzsina Molnár-Gábor
    Heidelberger Akademie der Wissenschaften, Heidelberg
  • Prof. Hermann Requardt
  • Prof. Andrea Robitzki
    Universität Leipzig
  • Prof. Thomas Schmitz-Rode
    RWTH Aachen
  • Prof. Otmar Schober
  • Prof. Ursula van Rienen
    Universität Rostock
  • Dr. Christian Wachinger
    Ludwig-Maximilian-Universität München
  • Prof. Bernhard Wolf
    Technische Universität München
  • Prof. Sybille Ziegler
    Klinikum der Universität München

Schlagwörter

Gesundheitssystem | Medizintechnik

  • Projektlaufzeit

    01/2019 — 03/2020

  • Leitung

    Prof. Dr. rer. nat. Olaf Dössel
    Karlsruher Institut für Technologie
    Institut für Biomedizinische Technik

    Koordination

    Dr. Anna Frey
    acatech - Deutsche Akademie der Technikwissenschaften
    Leiterin Themenschwerpunkt Technologische Souveränität und industrielle Wertschöpfung
    Tel.: +49 89 520309-58
    frey@acatech.de

  • Thema

    Gesundheitstechnologien

Meldungen

Pflegekraft mit Tablet

München, 5. Mai 2020

Machine Learning in der Medizintechnik: Publikation zeigt Vorteile und Risiken

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Publikationen

Titelbild der Publikation "Machine Learning in der Medizintechnik"

Machine Learning in der Medizintechnik. Analyse und Handlungsempfehlungen

Veröffentlicht: 05. Mai 2020

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