Search

Bei diesem Buch handelt es sich um eine Sammlung erweiterter Fassungen von Vorträgen, die auf dem internationalen KES-Gipfel Covid-19 Herausforderung gehalten wurden. Der Schwerpunkt des Buches liegt auf technologischen, wirtschaftlichen und sozialen Entwicklungen zur Bekämpfung der Auswirkungen globaler und lokaler Katastrophen sowie auf der Frage, wie die Erholung von Covid genutzt werden kann, um widerstandsfähigere und nachhaltigere Gemeinschaften und Industrien aufzubauen und die Umwelt zu verbessern. Auch die globalen Herausforderungen des vom Menschen beeinflussten Klimawandels werden erörtert. Die Kapitel befassen sich mit der Stärkung der Widerstandsfähigkeit von Städten und Gemeinden durch Energieautarkie, Lebensmittelproduktion, widerstandsfähige Wohnungen und Gebäude, menschliche Gesundheit und intelligente Systeme, z. B. für Vorhersagen und Prognosen.

Dieses Open Access Buch befasst sich mit praktischen Fragestellungen datenreicher internationaler Verbund-Forschung. Die datenreiche Medizin spielt in Diagnostik und Therapie eine immer größere Rolle – gerade angesichts immer leistungsfähigerer algorithmischer Mustererkennung. Mithilfe wachsender Datenbestände sind diese Algorithmen zunehmend in der Lage, Krankheitssymptome zu erkennen, diese mit anderen Daten in Beziehung zu setzen und so entweder bei der Suche nach Krankheitsursachen zu helfen oder Therapien zu optimieren. Vor dem Hintergrund dieser Entwicklungen vereint der Sammelband multidisziplinäre Perspektiven auf die datengetriebene medizinische Forschung mit besonderem Blick auf die Frage der Einwilligung in die Sekundärnutzung medizinischer Daten. Dabei werden zum einen ethische Überlegungen in den Bereichen Patientenautonomie und -wohlergehen, Privatheit und Datensicherheit, sowie Verantwortungsdiffusion aufgeworfen, als auch konkrete rechtliche Fragen hinsichtlich der DSGVO-Konformität erörtert. Sozialwissenschaftliche Studien zur Art und Form der Einwilligung sowie dem Patientenverhalten runden den Band ab.

Bachelorarbeit aus dem Jahr 2020 im Fachbereich Informatik - Künstliche Intelligenz, Note: 1,3, Johannes Gutenberg-Universität Mainz, Sprache: Deutsch, Abstract: 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.