Die Dermatologie Quist unter der Leitung von Prof. Dr. Dr. Sven Quist und Dr. Jennifer Quist revolutioniert die Hautkrebsvorsorge mit moderner KI-Technologie. Diese soll die Diagnose von Hautkrebs präziser und schneller gestalten. Der Artikel beleuchtet, wie die KI die Früherkennung verbessert, welche technischen Innovationen zum Einsatz kommen und welche Vorteile sich daraus für Patientinnen und Patienten ergeben.
Prof. Dr. Dr. Sven Quist, leitender Arzt bei der Dermatologie Quist, betont die Bedeutung einer frühzeitigen Diagnose von Hautkrebs, um schwerwiegende gesundheitliche Folgen zu vermeiden. Dr. Jennifer Quist, ebenfalls leitende Ärztin bei der Dermatologie Quist, erklärt, dass die präzisen Diagnosen dank KI möglich sind. Die KI basiert auf Deep Learning und einem umfangreichen Datensatz an Hautbildern, um charakteristische Merkmale von Hautmalen für das Vorliegen von Hautkrebs zu identifizieren.
Die Dermatologie Quist strebt an, durch den Einsatz von KI die Früherkennungsrate zu erhöhen und unnötige operative Eingriffe bei unauffälligen Hautmalen zu vermeiden. Dies kann die Patientenversorgung signifikant verbessern.
Die ABCDE-Regel bietet eine einfache Methode zur Selbstüberwachung von Hautveränderungen. Diese Schlüsselindikatoren können auf potenziell bösartige Hautveränderungen hinweisen. Eine präzise Diagnose dank Deep Learning ermöglicht es, Muster und Zusammenhänge zu erkennen, die für das menschliche Auge schwer erkennbar sind.
Das Automatische Totale Bodymapping (ATBM) erstellt eine komplette Bildaufnahme des Körpers, um Veränderungen an Hautmalen schnell zu erkennen. Die Verwendung von KI ermöglicht eine nie dagewesene Präzision bei der Hautkrebsdiagnostik. Durch eine direkte Mikroskopie von Hautmalen mit Laser und eine elektronische Vermessung von Hautmalen können weitere Beurteilungen vorgenommen werden, um eine frühzeitige Erkennung zu gewährleisten und die Prognose für den Patienten zu verbessern.
Basierend auf einer Pressemitteilung von Dermatologie Quist vom 13.02.2024
- Offener Campus der Hochschule Kaiserslautern - 11. April 2024
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