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Projekt

Ophthalmo-AI

Intelligente, kooperative Diagnose- und Therapieunterstützung in der Augenheilkunde

Intelligente, kooperative Diagnose- und Therapieunterstützung in der Augenheilkunde

  • Laufzeit:

Zielsetzung von Ophthalmo-AI ist es, durch eine effektive Zusammenarbeit von maschineller und menschlicher Expertise (Interaktives Maschinelles Lernen - IML) bessere Diagnose- und Therapieentscheidungen in der Augenheilkunde zu treffen. Das DFKI hat zum Ziel, klinische Leitlinien und Wissen des medizinische Fachpersonals (Expertenwissen/ bzw. Humane Intelligenz) interaktiv mit maschinellen Lernverfahren (Künstliche Intelligenz) in den Diagnoseprozess einzubeziehen in einem sogenannten Augmented-Intelligence System. Um dies zu erreichen, werden auf technischer Seite nicht nur diagnostische ML Modelle erarbeitet, sondern auch Erklärbarkeitskomponenten (z.B. Visualisierungstools), die den Medizinern Feedback über die Entscheidungen des ML-Modells liefern und damit einen entscheidenden Beitrag zur Transparenz im Diagnose- und Therapieprozess leisten. Dieses System findet perspektivisch nicht nur in dem Diagnose-Szenario Anwendung, sondern auch in der niederschwelligen automatischen Unterstützung bei der Aufbereitung/Annotation von OCT Bilddaten.

Partner

Fraunhofer-Institut Biomedizinische Technik (IBMT), Augenklinikum Sulzbach, Augenzentrum am St. Franziskus-Hospital Münster, Heidelberg Engeineering GmbH, LangTec, Universität des Saarlandes

Fördergeber

BMBF - Bundesministerium für Bildung und Forschung

16SV8639

BMBF - Bundesministerium für Bildung und Forschung

Publikationen zum Projekt

Siting Liang; Pablo Valdunciel Sánchez; Daniel Sonntag

In: Association for Computational Linguistics. Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics (EACL-2024), March 17-22, Malta, Malta, ACL Anthology, 2024.

Zur Publikation

Ho Minh Duy Nguyen; Hoang Nguyen; Nghiem T. Diep; Tan Pham; Tri Cao; Binh T. Nguyen; Paul Swoboda; Nhat Ho; Shadi Albarqouni; Pengtao Xie; Daniel Sonntag; Mathias Niepert

In: The Thirty-Seventh Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2023). Neural Information Processing Systems (NeurIPS), December 10-16, USA, Advances in Neural Information Processing Systems, 12/2023.

Zur Publikation

Ho Minh Duy Nguyen; Tan Pham; Nghiem Tuong Diep; Nghi Phan; Quang Pham; Vinh Tong; Binh T. Nguyen; Ngan Hoang Le; Nhat Ho; Pengtao Xie; Daniel Sonntag; Mathias Niepert

In: The Thirty-Seventh Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2023). Neural Information Processing Systems (NeurIPS), Workshop on Robustness of Few-shot and Zero-shot Learning in Foundation Models, December 10-16, Advances in Neural Information Processing Systems, 12/2023.

Zur Publikation