Welche Möglichkeiten bieten Big Data und Deep Learning in der Medizin?
Dazu wird zunächst auf die Wichtigkeit medizinischer Protokolle wie DICOM, HL7, BDT usw. eingegangen und die vielfältigen Verwendungszwecke in der Gesundheits-IT in Deutschland aufgezeigt. Anschließend werden bestehende Big-Data-Ansätze aufgeführt wie Archivierungsdienste, Krankenkassen, KBV etc., und es wird erklärt, wie sich diese in den letzten 20 Jahren entwickelt haben und welche Einsatzmöglichkeiten Big Data in der heutigen Medizin bieten kann.
Zur Einführung von Big Data in der Medizin gibt es zwei Ansätze: top-down vs. bottom-up (patientenzentriert). Anhand eines Praxisbeispiels werden erste Erfahrungen mit Deep Learning und Big Data vorgestellt, unter Berücksichtigung medizinethischer Rahmenbedingungen.
Vorkenntnisse
Grundlegendes Verständnis von Deep Learning und Datenstrukturen
Lernziele
* Verständnis von Datenstrukturen in der Medizin sowie deren Anwendung
* Informationen über bestehende Big-Data-Ansätze in der Medizin
* Sensibilisierung über Aufbau und Verwendung von Big Data und Deep Learning in der Medizin
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Marc Pickardt
leitet als Vorstandsmitglied der Gesundheitsregion NORD e.V. den Arbeitskreis „Gesundheit“ im Cyber-Sicherheitsrat Deutschland e.V. Darüber hinaus ist er Projektleiter für verschiedene Forschungsprojekte (u.a. BMBF) und verantwortet die Produktentwicklung für medizinische Software aus dem Big-Data-Bereich.