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Studien & n√ľtzliche Informationen

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Behandelte Themen des Studienpaketes zur Airdoc-AI (K√ľnstliche Intelligenz in der Vorsorge zur Unterst√ľtzung von Diagnosen)

 

  • K√ľnstliche Intelligenz f√ľr das Screening von verschiedenen Netzhaut- und Sehnervkrankheiten
  • Deep Learning auf der Grundlage von Netzhautfotos sagt das biologische Alter voraus und differenziert das Morbidit√§ts- und Mortalit√§tsrisiko
  • Assoziation des Kalibers der retinalen Mikrogef√§√üe mit der H√∂he des Blutdrucks
  • Arteriol√§re Verengungen der Netzhaut und Risiko f√ľr Diabetes mellitus bei Personen mittleren Alters
  • Erkennung von An√§mie aus Netzhautfundusbildern durch Deep Learning
  • K√ľnstliche Intelligenz zur Erkennung von Papillen√∂demen aus Augenfundus-Fotografien
  • Deep-Learning-Algorithmus unter Verwendung von Fundusfotos zur 10-Jahres-Risiko ‚Äď Einsch√§tzung des Risikos isch√§mischer Herz-Kreislauf-Erkrankungen in China
  • Anwendung des Comprehensive Artificial Intelligence Retinal Expert (CARE)-Systems: eine nationale Studie zur praktischen Anwendung
  • Auf k√ľnstlicher Intelligenz basierendes Screening bei diabetische Retinopathie in einem kommunalen Krankenhaus
  • Universelle Plattform f√ľr k√ľnstliche Intelligenz bei kollaborativem Management von Katarakten
  • Deep Learning-basierte Sch√§tzung der axialen L√§nge und der subfovealen Dicke der Aderhaut aus Farbfundusfotografien
  • Big-Data- und K√ľnstliche-Intelligenz-gest√ľtzte Gew√∂lbevorhersage und EVO-ICL-Gr√∂√üenauswahl f√ľr die Myopiekorrektur
  • Validierung von Algorithmen der k√ľnstlichen Intelligenz in der Praxis f√ľr ophthalmologische Bildgebung

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