Die Leibniz KI Labor lädt Sie herzlich zum Symposium "Artificial Intelligence, Causality and Personalised Medicine Symposium" am 14. und 15. September 2023 im Leibnizhaus in Hannover ein.
Im Mittelpunkt dieses zweitägigen Symposiums steht die Zusammenführung von Forschern und Medizinern, um Fortschritte bei den Anwendungen von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen in der medizinischen Praxis und Forschung zu diskutieren und sich auszutauschen. Das Symposium ist ein wichtiger Impuls für die interdisziplinäre Zusammenarbeit und den Dialog mit dem Ziel des Wissensaustauschs, der Präsentation von Forschungsergebnissen und der Ausarbeitung einer gemeinsamen Strategie.
In Zeiten von Big Data trägt die rasante Entwicklung der künstlichen Intelligenz (KI) zu Fortschritten bei medizinischen Anwendungen bei, da sie von riesigen Datenmengen aus verschiedenen Quellen profitiert. So werden zum Beispiel genetische Daten zur Vorhersage von Krebsrisiken oder Behandlungsergebnissen in der Onkologie analysiert; klinische Daten aus elektronischen Gesundheitsakten sind nützlich für die Vorhersage bestimmter Krankheiten, wie z. B. Sepsis auf Intensivstationen; und Biosignale können von der KI für viele Anwendungen, wie z. B. die Elektrokardiographie, verarbeitet werden. Vor allem die personalisierte Medizin wird von intelligenten, zuverlässigen und verantwortungsbewussten KI-Systemen profitieren und so die Versorgung und Lebensqualität verbessern.
Den derzeitigen Systemen für maschinelles Lernen fehlt oft das Verständnis für die Beziehung zwischen Ursachen und Wirkungen in ihrem Bereich. Kausale Schlussfolgerungen fehlen daher noch in KI-Methoden. Die Integration von Kausalität in Methoden des maschinellen Lernens wird für die Entwicklung intelligenter Systeme der nächsten Generation unerlässlich sein. Der Kausalitätsrahmen ermöglicht es Forschern, medizinisches Hintergrundwissen in einer erklärbaren Weise darzustellen. Kausale KI verspricht daher, personalisierte medizinische Anwendungen mit vertrauenswürdigen und fairen Entscheidungen weiter zu verbessern.
Registrierung
Wir bitten Sie, sich für die Teilnahme an diesem Symposium anzumelden. Die Anmeldegebühr für diese Veranstaltung beträgt 119 Euro, einschließlich Mehrwertsteuer. Mit der Anmeldegebühr haben Sie vollen Zugang zu allen Sitzungen, Konferenzunterlagen, Networking-Möglichkeiten und Erfrischungen während der Veranstaltung.
Bitte melden Sie sich bis zum 15. August an.
