Künstliche Intelligenz in der Medizin und Medizintechnik
Interaktiver Deep-Learning Workshop - Programmierseminar zum Thema Maschinelles Lernen in der Bildverarbeitung
Die Digitalisierung in der Medizin und Medizintechnik schreitet extrem rasch voran und zahlreiche Anwendungen von künstlicher Intelligenz sind bereits heute in der klinischen Routine angekommen. Um einerseits das Potential dieser Methoden auszuschöpfen und andererseits aber auch die Grenzen zu erkennen benötigen Mitarbeiter im Gesundheitswesen zumindest Grundkenntnisse dieser neuen Techniken. Einsteiger können bei unserem Workshop lernen, wie man ein neuronales Netz für eine Problemstellung aus der Bilderkennung konzipiert, es trainiert und kritisch validiert.
Angeleitet durch unser Team erhalten Sie auf interaktive Weise einen praktischen Einblick in die automatische Erkennung von Erkrankungen mittels Deep-Learning. Im Workshop vermitteln wir technischen Grundkenntnisse, stellen Ihnen die erforderlichen Werkzeuge zur Verfügung und begleiten Sie beim Training Ihres ersten Neuronalen Netzes. Erfahren Sie im Praxisimpuls, wie "IMAGE Information Systems" Computer Vision im Bereich der Medizintechnik einsetzt. Erkunden Sie mit uns die aufregenden Möglichkeiten als auch die Tücken der Deep-Learning Technologie gleichermaßen.
Zielgruppe: Entwickler*innen aus der Medizintechnik, sowie Ärzt*innen aus allen Fachbereichen. Die Prinzipien sind auf andere Branchen übertragbar. Informatik Kenntnisse sind von Vorteil, aber nicht zwingend erforderlich. Sie wollen lernen, ein Computer Vision Problem aus Bereichen der Bildklassifikation, -lokalisation oder -segmentierung zu lösen.
Die Teilnahme ist kostenlos. Die Zertifizierung durch die Ärztekammer Schleswig-Holstein ist beantragt.
Agenda
13:00 Uhr Begrüßung und Vorstellung des Workshops
Prof. Dr. rer. nat. Thomas Martinetz, Direktor des Instituts für Neuro-und Bioinformatik und Prof. Dr. Jörg Barkhausen, Direktor der Klinik für Radiologie und Nuklearmedizin
13:10 Uhr Vorstellungsrunde der Teilnehmenden
13:30 Uhr Vorstellung des Workshops, Hautkrebs erkennen mit Deep-Learning
Christoph Linse, Institut für Neuro- und Bioinformatik, Universität zu Lübeck
14:00 Uhr Praxisimpuls: Praktische Bilderkennung bei IMAGE Information Systems
Dr. Arpad Bischof, Managing Director, IMAGE Information Systems
Beginn des Praxisteils geleitet durch Christoph Linse, Institut für Neuro- und Bioinformatik, Universität zu Lübeck
14:30 Uhr Praktische Übung: Datenvorverarbereitung
15:00 Uhr Impulsvortrag: Neuronale Netze
15:15 Uhr Praktische Übung: Der erste Kontakt - Neuronale Netze
Pause
16:00 Uhr Impulsvortrag: Training und Validierung
16:15 Uhr Praktische Übung: Training und Validierung
17:00 Uhr Tipps und Tricks, freies Programmieren
18:00 Uhr Abschluss und Feedback