LinkbeschreibungAlexander Hann, neu berufener Professor für digitale Transformation in der Gastroenterologie am Uniklinikum Würzburg, plaudert mit Thomas Rösch über die derzeitige Rolle der KI in der Endoskopie.Nach einem Hype in der Polypendetektion gab es plötzlich sog. real-life Analysen mit ernüchternden Ergebnissen. Was lernen wir daraus? Wie muss die KI weiterentwickelt werden und welche Trends zeichnen sich ab? Alexander Hann berichtet auch über eigene Forschungsergebnisse und die letzte Publikation zur Größenmessung von Polypen. Und zuletzt – inwieweit soll die KI in der public domain zur Verfügung stehen und was müssen wir dafür tun?

Alle Informationen und Links zur Folge finden Sie in den Shownotes und unter dgvs.de/podcast

Literatur

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Troya J, Fitting D, Brand M et al. The influence of computer-aided polyp detection systems on reaction time for polyp detection and eye gaze. Endoscopy 2022;54:1009-1014.

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Fitting D, Krenzer A, Troya J et al. A video based benchmark data set (ENDOTEST) to evaluate computer-aided polyp detection systems. Scand J Gastroenterol 2022;57:1397-1403.

Brand M, Troya J, Krenzer A et al. Development and evaluation of a deep learning model to improve the usability of polyp detection systems during interventions. United European Gastroenterol J 2022;10:477-484.

Sudarevic B, Sodmann P, Kafetzis I et al. Artificial intelligence based polyp size measurement in gastrointestinal endoscopy using the auxiliary water jet as a reference. Endoscopy 2023.

Polypen, KI, Bildgebung