In einer aktuellen Studie des Instituts Charité Berlin und dem MosaiQ-Projekt hat ein interdisziplinäres Forscherteam ein Deep-Learning-Modell zur Früherkennung von Lungenkrebs entwickelt.
Das Modell, das den Namen Sybil trägt, soll in der Lage sein, Röntgenaufnahmen unmittelbar einem Onkologen zur Verfügung zu stellen, um eine präzise Diagnose zu ermöglichen. Dies ist besonders wichtig, da Lungenkrebs häufig erst spät erkannt wird.
Durch den Einsatz von Sybil wird die Diagnosestellung erleichtert und die Erkennung von Krebs frühzeitiger ermöglicht. Die Forscher testeten das Modell mit einer Testdatenbank, die über 500.000 Fälle von Patienten mit Lungenkrebs und anderem Lungenleiden beinhaltete,
und stellten fest, dass Sybil als hochsensibles Werkzeug eingesetzt werden kann, um Krebs zu erkennen.
Fazit:
Ein interdisziplinäres Forscherteam hat ein Deep-Learning-Modell zur Früherkennung von Lungenkrebs entwickelt. Das Modell Sybil soll in der Lage sein, Röntgenaufnahmen unmittelbar einem Onkologen zur Verfügung zu stellen, um eine präzise Diagnose zu ermöglichen und Lungenkrebs frühzeitiger zu erkennen. Die Testergebnisse zeigen, dass Sybil ein hochsensibles Werkzeug zur Krebserkennung ist.
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