Expert:innenvortrag
Arzt oder KI: Wer trifft in Zukunft die Entscheidungen?

Thema: Gesundheit
Schlagworte: Humanmedizin und Künstliche Intelligenz
Altersgruppe: 14+ Jahre
Zielgruppe: Experten, Gruppen, In English, Jugendliche, Lehrkräfte & Schüler:innen und Studierende

Wie Entscheidungen treffen, wenn sich medizinisches Wissen alle 73 Tage verdoppelt? Die Data Scientists des Wiener Start-ups XUND beschäftigen sich mit der Frage, wie künstliche Intelligenz Ärzt:innen und Patient:innen dabei unterstützen kann, evidenzbasierte Entscheidungen zu treffen. Besucher:innen bekommen einen Einblick in die bisherigen Erkenntnisse und dürfen dabei selbst einen Arbeitsschritt begleiten.

Durchschnittliche Verweildauer: 10 Minuten

Maximale Kapazität der Station: 10 Personen

Krankenhaus der Zukunft

Alle 26 Sekunden wird ein neuer medizinischer Fachartikel veröffentlicht. Um am aktuellen Stand zu bleiben, müssten Ärzt:innen also täglich mehr als 5.000 Publikationen lesen. Es bedarf demnach Lösungen, Daten schnell und effizient in strukturierte Information zu formen, die nutzerfreundlich gelesen und maschinenfreundlich weiterverarbeitet werden kann.

Das Data Science-Team von XUND beschäftigt sich mit den Möglichkeiten zur automatisierten Verarbeitung medizinischer Informationen, die sich durch maschinelles Lernen im Bereich der Wissensextraktion eröffnen. Das Ergebnis ist eine künstliche Intelligenz, die es uns ermöglicht, Millionen an medizinischen Publikationen aus der Fachliteratur zu analysieren und Daten zu über 4.000 Krankheitsbildern zu extrahieren. Besucher:innen bekommen einen Einblick in den Prozess, der das Sammeln von Daten, das Trainieren von Algorithmen und die Zusammenführung der daraus resultierenden Informationen beinhaltet. Darüber hinaus dürfen sie selbst versuchen, medizinische Texte in die richtige Struktur zu bringen. Die sogenannte "Annotation" wird gestoppt und mit der Leistung anderer Modellen, mitunter auch unter unseren eigenen, verglichen.

Öffnungszeiten

Erster Einlass: 17:00
Letzter Einlass: 23:00

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