Künstliche Intelligenz und Simulation in der Pränatalmedizin – was wir von Maschinen lernen könnenArtificial intelligence and simulation in prenatal medicine—What we can learn from machines

被引：0
|
作者：
J. Steinhard
P. Freundt
P. Janzing
V. Popov
R. Menkhaus
L. Ross
机构：
[1] Zentrum für Pränatale Medizin Münster,Fetale Kardiologie
[2] Herz- und Diabeteszentrum NRW,Klinik für Gynäkologie und Geburtshilfe
[3] Zentrum für Kinderwunschbehandlung und Pränataldiagnostik,undefined
[4] St. Franziskus Hospital,undefined
来源：
Die Gynäkologie | 2022年 / 55卷 / 10期
关键词：
Automatische Mustererkennung; Ultraschall; Angeborene Herzfehler; Simulatoren; Ausbildung; Automated pattern recognition; Ultrasound; Congenital heart defects; Simulators; Education;
D O I：
10.1007/s00129-022-04996-5
中图分类号：
学科分类号：
摘要：
引用
收藏
页码：746 / 758
页数：12
相关论文
共 27 条
  • [1] Artificial intelligence and simulation in prenatal medicine-What we can learn from machines
    Steinhard, J.
    Freundt, P.
    Janzing, P.
    Popov, V
    Menkhaus, R.
    Ross, L.
    GYNAKOLOGIE, 2022, 55 (10): : 746 - 758
  • [2] Was können wir vom Patienten lernen?What can we learn from patients?
    M. Hansis
    S. Heilmann
    Der Unfallchirurg, 2010, 113 (3): : 247 - 248
  • [3] Künstliche Intelligenz in der OrthopädieWas dürfen wir erwarten?Artificial intelligence in orthopaedicsWhat can we expect?
    Dominic Mathis
    Jakob Ackermann
    Daniel Günther
    Brenda Laky
    Adrian Deichsel
    Karl Friedrich Schüttler
    Arasch Wafaisade
    Lena Eggeling
    Sebastian Kopf
    Lukas Münch
    Elmar Herbst
    Arthroskopie, 2024, 37 (1) : 52 - 64
  • [4] Was können die Maschinen?Praktischer Nutzen von Big Data und Künstlicher Intelligenz in der MedizinWhat can machines do?Practical benefits of big data and artificial intelligence in medicine
    Alexander Piotrowski
    Fabian Siegel
    Journal für Urologie und Urogynäkologie/Österreich, 2021, 28 (4): : 124 - 129
  • [5] Healthy aging: What can we learn from Caenorhabditis elegans?: Gesundes Altern: Was können wir von Caenorhabditis elegans lernen? [Gesundes Altern: Was können wir von Caenorhabditis elegans lernen?]
    Torgovnick A.
    Schiavi A.
    Maglioni S.
    Ventura N.
    Zeitschrift für Gerontologie und Geriatrie, 2013, 46 (7) : 623 - 628
  • [6] Levels of explicability for medical artificial intelligence: What do we normatively need and what can we technically reach?; [Ebenen der Explizierbarkeit für medizinische künstliche Intelligenz: Was brauchen wir normativ und was können wir technisch erreichen?]
    Ursin F.
    Lindner F.
    Ropinski T.
    Salloch S.
    Timmermann C.
    Ethik in der Medizin, 2023, 35 (2) : 173 - 199
  • [7] Schule als Ort der Cannabisprävention – Was wir von Kanada lernen könnenUsing schools for cannabis prevention—what we can learn from Canada
    Larissa Steimle
    Heino Stöver
    Prävention und Gesundheitsförderung, 2025, 20 (1) : 111 - 115
  • [8] Künstliche Intelligenz in der Medizin: Von Entlastungen und neuen Anforderungen im ärztlichen HandelnArtificial Intelligence in medicine: reshaping the face of medical practice
    Max Tretter
    David Samhammer
    Peter Dabrock
    Ethik in der Medizin, 2024, 36 (1) : 7 - 29
  • [9] Therapie von HandekzemenWas können wir von publizierten klinischen Studien lernen?Therapy of hand eczemaWhat can we learn from published clinical trials?
    T. L. Diepgen
    A. Svensson
    P. J. Coenraads
    Der Hautarzt, 2005, 56 (3): : 224 - 231
  • [10] Was können wir in der Allgemeinmedizin aus der „Pandemie-Lehre“ lernen? Ein WerkstattberichtWhat Can We Learn from “Pandemic Teaching”? A Progress Report
    Thomas Kötter
    Alexander Waschkau
    Jost Steinhäuser
    Zeitschrift für Allgemeinmedizin, 2021, 97 (6): : 258 - 262
123