PD Dr. Felix Nensa ist Radiologe am Universitätsklinikum Essen, wo er seit mehreren Jahren eine Forschungsgruppe leitet, die auf maschinellem Lernen basierende Lösungen für Probleme der medizinischen Bildgebung entwickelt. Sein Fokus liegt auf praktischen Lösungen, die in einem klinischen Kontext funktionieren müssen. Hier sind neben der Workflow-Integration auch die Interpretierbarkeit, das Vertrauen der Anwender und die Interaktionsmöglichkeiten eine zunehmende Herausforderung, insbesondere im Hinblick auf moderne, komplexere ML-Modelle. Nensa ist Co-Sprecher des DFG -Graduiertenkollegs "WisPerMed", in dem er derzeit eine Doktorarbeit über die Anwendung von Radiomics zur Vorhersage des Therapieansprechens bei malignem Melanom betreut.

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#2: Von der Hochschule in die Praxis – Gespräche zu KI in der medizinischen Ausbildung

Inwieweit Künstliche Intelligenz eine Rolle in der Ausbildung von Mediziner*Innen spielen soll, wurde bereits im ersten Gespräch zu Medizin und KI erörtert. Nun soll es von der Theorie in die Praxis gehen – inwieweit kommt KI also im Berufsalltag von Ärzt*innen vor und wie können Medizinstudierende darauf vorbereitet werden? Zu Beginn des Gesprächs beschreibt Radiologe […]

Bild: Gartner Hype Zyklus