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Kyocera startet mit der Erforschung KI-basierter Bilderkennung

06.11.2017 16:15
Kyocera Communications Systems (KCCS), ein Tochterunternehmen der Kyocera Corporation, hat gemeinsam mit der Universität von Tsukuba mit der Forschung zur Entwicklung eines Künstlichen-Intelligenz-Systems (KI) begonnen, das Melanome und andere Hauterkrankungen durch die Analyse von Digitalbildern der Haut erkennen können soll. Das Team strebt an, diese Technologie ab 2020 zu vermarkten.

Die jüngsten Entwicklungen betreffend KI, Bilderkennung und IT-Infrastruktur ermöglichen große Fortschritte bei der Analyse von digitalen Bildern. Auf dem medizinischen Sektor sind Digitalbilder bereits ein unverzichtbares Diagnosetool und KI-basierte Bilderkennung schafft neue Potenziale. Die Diagnose von Hauterkrankungen mittels KI soll große Vorteile gegenüber konservativen Verfahren bieten, die oft vom Wissensstand und der Erfahrung eines Mediziners abhängen.

In Japan hat sich die Zahl der Patienten mit Hautkrebs zwischen 1999 und 2014 annähernd verdoppelt. Weil die Ergebnisse bei der Behandlung von Hautkrebs durch frühe Diagnostizierung wesentlich verbessert werden, besteht ein großer Bedarf an besseren diagnostischen Technologien.

KCCS arbeitet jetzt gemeinsam mit der Abteilung Dermatologie an der medizinischen Fakultät der Universität von Tsukuba an der Entwicklung eines Bilderkennungssystems, das genau genug arbeitet, um verschiedene Arten von Malignomen einschließlich Melanomen zu unterscheiden. Die nächste Phase des Projekts wird auf bildbasierte Diagnoseunterstützung für jegliche Art von Hauterkrankungen abzielen. Zusätzlich zur Unterstützung spezialisierter Dermatologen, könnte KI-basierte Bilderkennung exakte Diagnosen in ländlichen oder abgelegenen Gegenden ermöglichen, wo meist keine Klinikärzte vor Ort anzutreffen sind.

KCCS und die Universität von Tsukuba werden ab März 2017 ein Jahr lang gemeinsam forschen, um bis Ende des fiskalischen Jahres im März 2020 eine kommerzielle Anwendung fertigzustellen. Ferner planen sie, durch die Kombination der jeweiligen Ressourcen und Wissen ein System zu entwickeln, das zukünftig in der Lage sein soll, mehr als 2.000 verschiedene Hauterkrankungen mittels digitaler Bilder zu erkennen.

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