Machine Learning and Data Science Group
Data Science ist eines der am schnellsten wachsenden Felder in der Wissenschaft. Ihre Anwendungen sind zahlreich und haben zu Fortschritten in vielen Bereichen des wissenschaftlichen Spektrums geführt. Eine der frühesten Anwendungen für Data Science und spezifische Anwendungen der künstlichen Intelligenz (KI) wie maschinelles Lernen waren radiologische Gutachten. Im Wesentlichen ging es um die Frage, ob es möglich ist, ein KI-System mit großen Mengen radiologischer Bilddaten zu trainieren, damit es lernt und anschließend in der Lage ist, diese Muster in neuen Bildern zu finden. Dies erwies sich als keine einfache Aufgabe. Dennoch gab es bereits in den späten 2000er und frühen 2010er Jahren Assistenzsysteme, die dabei helfen konnten, Muster in Bildern zu finden, die Radiologen möglicherweise übersehen hatten, die aber noch weit davon entfernt waren, eigenständige Bildanalytiker zu sein. Dies war eine der ersten nützlichen Interaktionen zwischen Mensch und KI in der realen Welt. Seitdem hat sich auf diesem Gebiet viel getan, und zahlreiche Methoden, von Faltungsneuronalen Netzen bis hin zu Variations-Autocodierern, haben Einzug gehalten. Vor allem Deep-Learning-Algorithmen sorgten für große Fortschritte bei der automatischen Bildanalyse. Auch das Feld selbst ist im Laufe der Jahre gewachsen und hat Unterbereiche wie Computer Vision und Radiomics hervorgebracht.
Hier an der Uniklinik Köln ist Data Science in der Radiologie ein wichtiger Forschungsbereich. Wir sehen sie nicht als Ersatz für die Arbeit des Radiologen, sondern als Unterstützung und als ein immer nützlicheres klinisches Werkzeug. Deshalb haben wir unsere Forschungsabteilung für Data Science in den letzten Jahren stark ausgebaut. Sie beherbergt nun vier verschiedene Forschungsgruppen, die an unterschiedlichen Anwendungen von Data Science und KI in der Radiologie arbeiten:
- Unsere allgemeine Data Science-Gruppe, die an neuen Methoden für KI in der Radiologie, Radiomik, Bildsegmentierung und -klassifizierung arbeitet
- Unsere spezielle Gruppe für Künstliche Intelligenz in der Neuroradiologie
- Unsere interdisziplinäre Group for Applied Imaging Applications of Artificial Intelligence in Medicine, die darauf abzielt, KI-Bildgebungsmethoden in verschiedenen Disziplinen des medizinischen Bereichs zu kombinieren.
