AI in Pediatric CHD

Kurzbeschreibung

Dieses Projekt untersucht die transformative Rolle von künstlicher Intelligenz, Föderiertem Lernen und Erklärbarer KI bei der Diagnose und Behandlung von angeborenen Herzfehlern (AHF) bei pädiatrischen Patienten. Es konzentriert sich auf Erkrankungen wie das Hypoplastische Linksherzsyndrom (HLHS), Pulmonale Hypertonie (PAH), Aortenstenose, Persistierender Ductus Arteriosus (PDA) und Ventrikelseptumdefekt (VSD).
Wichtige Anwendungen in klinischen Anwendungsfällen umfassen:
Anonymisierung von Echokardiographiedaten: Sicherstellung des Patientendatenschutzes durch Anonymisierung von Echokardiographiedaten, wodurch die sichere und konforme Nutzung sensibler Informationen erleichtert wird.
Krankheitsklassifikation: Nutzung von KI zur schnellen und genauen Klassifikation verschiedener Arten von AHF, wodurch die diagnostische Effizienz verbessert und eine rechtzeitige Behandlung unterstützt wird.
Segmentierung von Herzstrukturen: Einsatz von KI zur präzisen Segmentierung von Herzstrukturen in Echokardiogrammen, was die Visualisierung verbessert und eine bessere Behandlungsplanung unterstützt.
Quantitative Bewertung der Herzfunktion: Anwendung von KI zur detaillierten quantitativen Analyse der Herzfunktion, was fundiertere und effektivere klinische Entscheidungen ermöglicht.
Große Sprachmodelle: Erstellung von Sprachmodellen zur Interpretation medizinischer Leitlinien und Patientenakten, wodurch die Zugänglichkeit und das Verständnis komplexer medizinischer Informationen verbessert werden.
Durch den Einsatz dieser fortschrittlichen KI-Technologien, insbesondere in der Echokardiographie, können medizinische Fachkräfte genauere Diagnosen stellen, personalisierte Behandlungspläne entwickeln und letztendlich die Ergebnisse für Kinder mit AHF verbessern.