24
Monate Laufzeit
Simplification of medical reports using ARTIFICIAL INTELLIGENCE.
Das Projekt SimplifAI zielt auf die Vereinfachung radiologischer Befunde ab, um Patient:innen besser über ihren Gesundheitszustand zu informieren. Wir verwenden Methoden der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP), um relevante Informationen in einer vereinfachten Form darzustellen. Dies wird durch Deep Learning (DL) Technologien ermöglicht, welche die semantische Analyse von klinischen Texten erlauben, um relevante Inhalte in eine Sprache zu übersetzen, die medizinische Laien verstehen können.
Simplification of medical reports using ARTIFICIAL INTELLIGENCE
Mehr erfahren >SimplifAI zielt darauf ab, radiologische Berichte mit Hilfe künstlicher Intelligenz in eine für Patienten leicht verständliche Sprache zu übersetzen.
Dadurch können Befunde besser verstanden, Ärzt:innen die richtigen Fragen gestellt, und eine höhere Beteiligung an therapeutischen Maßnahmen erreicht werden. Unser Projekt umfasst Forschungsgebiete in den Bereichen natürliche Sprachverarbeitung (NLP), künstliche Intelligenz, Radiologie und Sozialmedizin. Patient Empowerment ist ein Schlüsselfaktor in der modernen Gesundheitspolitik, um eine gerechte Ärzt:innen-Patient:innen-Beziehung zu schaffen.
Die Medizinische Universität Graz umfasst vier Forschungszentren inkl. unabhängige präklinische Institute, 19 Universitätskliniken und ein klinisches Institut. Derzeit sind 490 Klinische Studien als laufend gemeldet, rund 440 Forschungsprojekte werden durchgeführt und rund 2800 wissenschaftliche Publikationen pro Jahr werden veröffentlicht.
WEBSITEDas Know-Center ist Österreichs führendes Forschungszentrumm für Data-driven Business und Künstliche Intelligenz (KI) mit Sitz in Graz. Als Innovationstreiber zwischen Wissenschaft und Industrie, und Non-Profit Unternehmen bieten wir anwendungsorientierte Forschung in Kooperation mit akademischen Institutionen und Partnern aus der Wirtschaft an. Unsere langjährige Forschungstätigkeit reicht von der Analyse von Geschäftsprozessen, der Analyse von Datenquellen, übergreifenden und umfassenden Datenanalysen, Anwendung und Verbesserung von KI-Modellen bis hin zur Ergebnisbewertung und -interpretation. Im SimplifAI Projekt steuert das Know-Center seine Expertise in der Verarbeitung deutschsprachiger Texte in der medizinischen Domäne bei; konkret in den Bereichen (i) Privacy-Preserving Natural Language Processing (NLP) sowie (ii) Text Simplification."
WEBSITEChax.at - challenge accepted kümmert sich um die Entwicklung von Software, die im Web (und anderen Stellen) funktioniert. Wir lieben Herausforderungen und setzen uns am liebsten dann an ein Projekt, wenn es komplex wird und es keine einfache Lösung gibt. Ob Produkte oder Dienstleistung - wir bauen Lösungen die nicht nur funktionieren, sondern auch gut aussehen und von den Benutzern gerne verwendet werden.
WEBSITEDie FH JOANNEUM mit über fünftausend Studierenden ist die Fachhochschule für Kompetenzen der Zukunft in der Steiermark. Mit den sechs Departments (Angewandte Informatik; Bauen, Energie und Gesellschaft; Engineering; Gesundheitsstudien; Management; Medien und Design) werden Fragestellungen der Gesellschaft aufgegriffen, um neue Lebenswelten zu erschließen. Ziel ist es, junge Menschen fit und mutig für die Zukunft zu machen.
WEBSITESeit über 20 Jahren entwickelt World Direct Software und beitreibt IT Infrastuktur für Medizin, Energie, Finanz, Telekommunikation und den Öffentlichen Sektor. Dabei ist das erfolgreiche Tochterunternehmen der A1 Telekom Austria maßgeblich an einigen der wichtigsten Digitalisierungsprojekte Österreichs beteiligt.
WEBSITEDas Projekt SimplifAI zielt auf die Vereinfachung radiologischer Befunde ab, um Patient:innen besser über ihren Gesundheitszustand zu informieren. Wir verwenden Methoden der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP), um relevante Informationen in einer vereinfachten Form darzustellen. Dies wird durch Deep Learning (DL) Technologien ermöglicht, welche die semantische Analyse von klinischen Texten erlauben, um relevante Inhalte in eine Sprache zu übersetzen, die medizinische Laien verstehen können.
Dadurch können Befunde besser verstanden, Ärzt:innen die richtigen Fragen gestellt, und eine höhere Beteiligung an therapeutischen Maßnahmen erreicht werden. Unser Projekt umfasst Forschungsgebiete in den Bereichen natürliche Sprachverarbeitung (NLP), künstliche Intelligenz, Radiologie und Sozialmedizin. Patient Empowerment ist ein Schlüsselfaktor in der modernen Gesundheitspolitik, um eine gerechte Ärzt:innen-Patient:innen-Beziehung zu schaffen.