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Erschienen in: Die Radiologie 4/2024

23.11.2023 | Künstliche Intelligenz | radClub

Future Skills – KI-Kompetenzen für Radiolog*innen

Vermittlung von KI-Wissen und -Fertigkeiten bereits im Medizinstudium

verfasst von: Matthias Carl Laupichler, Anoshirwan Andrej Tavakoli, Tobias Raupach, Daniel Paech

Erschienen in: Die Radiologie | Ausgabe 4/2024

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Auszug

Nicht erst seit der Begeisterung um Open AI’s „ChatGPT“ (OpenAI, San Francisco, CA, USA) ist klar, dass künstliche Intelligenz (KI) immer mehr Bereiche des privaten und professionellen Lebens beeinflusst. Auch vor der Medizin macht dieser Trend nicht Halt. Insbesondere die Radiologie als datenintensive Disziplin profitiert potenziell von modernen, KI-gestützten Programmen, die radiologische Kernprozesse in Diagnostik und Therapie unterstützen können. Dabei ist anzunehmen, dass im Angesicht der wachsenden Nachfrage an bildgebender Diagnostik die Bedeutung von KI in den nächsten Jahren sogar noch größer wird, um Ärzt*innen bei der Bewältigung des kontinuierlich steigenden Arbeitspensums zu unterstützen. Ferner bergen KI-gestützte Analysen das Potenzial, Informationen aus Bilddaten zu extrahieren, die dem menschlichen Auge nicht zugänglich sind und somit wertvolle Zusatzinformationen bei diagnostischen Entscheidungsprozessen zu liefern. Dementsprechend wird es zunehmend relevanter, dass sich Medizinstudierende und angehende Radiolog*innen mit KI-Methoden beschäftigen. Zu diesem Zweck existieren neuerdings KI-Kurse, welche medizin- und radiologiespezifische KI-Kompetenzen vermitteln. …
Literatur
7.
Zurück zum Zitat Laupichler MC, Hadizadeh DR, Wintergerst MW, von der Emde L, Paech D, Dick EA, Raupach T (2022) Effect of a flipped classroom course to foster medical students’ AI literacy with a focus on medical imaging: a single group pre-and post-test study. BMC Med Educ 22(1):1–9. https://doi.org/10.1186/s12909-022-03866-xCrossRef Laupichler MC, Hadizadeh DR, Wintergerst MW, von der Emde L, Paech D, Dick EA, Raupach T (2022) Effect of a flipped classroom course to foster medical students’ AI literacy with a focus on medical imaging: a single group pre-and post-test study. BMC Med Educ 22(1):1–9. https://​doi.​org/​10.​1186/​s12909-022-03866-xCrossRef
9.
Zurück zum Zitat Lufler RS, Zumwalt AC, Romney CA, Hoagland TM (2010) Incorporating radiology into medical gross anatomy: does the use of cadaver CT scans improve students’ academic performance in anatomy? Anat Sci Educ 3(2):56–63CrossRefPubMed Lufler RS, Zumwalt AC, Romney CA, Hoagland TM (2010) Incorporating radiology into medical gross anatomy: does the use of cadaver CT scans improve students’ academic performance in anatomy? Anat Sci Educ 3(2):56–63CrossRefPubMed
10.
Zurück zum Zitat Paech D, Giesel FL, Unterhinninghofen R, Schlemmer HP, Kuner T, Doll S (2017) Cadaver-specific CT scans visualized at the dissection table combined with virtual dissection tables improve learning performance in general gross anatomy. Eur Radiol 27:2153–2160CrossRefPubMed Paech D, Giesel FL, Unterhinninghofen R, Schlemmer HP, Kuner T, Doll S (2017) Cadaver-specific CT scans visualized at the dissection table combined with virtual dissection tables improve learning performance in general gross anatomy. Eur Radiol 27:2153–2160CrossRefPubMed
11.
Zurück zum Zitat Paech D, Klopries K, Nawrotzki R, Schlemmer HP, Giesel FL, Kirsch J, Doll S (2022) Strengths and weaknesses of non-enhanced and contrast-enhanced cadaver computed tomography scans in the teaching of gross anatomy in an integrated curriculum. Anatomical Sciences Ed 15(1):143–154CrossRef Paech D, Klopries K, Nawrotzki R, Schlemmer HP, Giesel FL, Kirsch J, Doll S (2022) Strengths and weaknesses of non-enhanced and contrast-enhanced cadaver computed tomography scans in the teaching of gross anatomy in an integrated curriculum. Anatomical Sciences Ed 15(1):143–154CrossRef
Metadaten
Titel
Future Skills – KI-Kompetenzen für Radiolog*innen
Vermittlung von KI-Wissen und -Fertigkeiten bereits im Medizinstudium
verfasst von
Matthias Carl Laupichler
Anoshirwan Andrej Tavakoli
Tobias Raupach
Daniel Paech
Publikationsdatum
23.11.2023
Verlag
Springer Medizin
Erschienen in
Die Radiologie / Ausgabe 4/2024
Print ISSN: 2731-7048
Elektronische ISSN: 2731-7056
DOI
https://doi.org/10.1007/s00117-023-01237-1

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