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KI

Dx29: KI zur Diagnose von seltenen Krankheiten

Dx29 ist eine durch künstliche Intelligenz unterstützte Plattform zur Erleichterung der Analyse und Diagnose seltener Krankheiten.

Um dem Arzt bei der Diagnose zu helfen, durchläuft die künstliche Intelligenz vier Phasen: Phänotypisierung, Genotypisierung, Verfeinerung des Phänotyps und abschließende Auswertung. Sie verarbeitet zuerst Berichte aus verschiedenen Quellen, um Symptome zu extrahieren und zu kodieren. Dann startet es einen automatischen Lernalgorithmus, um die Tausenden von Mutationen der Patienten nach ihrer Beziehung zu den Phänotypen zu klassifizieren.

Dann schlägt die KI dem Arzt neue Symptome zur Kontrastierung vor, und schließlich generiert das System eine klassifizierte Liste möglicher Pathologien mit einem zugewiesenen Punktwert.

KUNDE
Foundation29
Branche
Gesundheitswesen
Services
Künstliche Intelligenz
Technologie
NPL
Es gibt mehr als 6.000 schwer zu diagnostizierende Krankheiten, und ihre Behandlung ist eine Herausforderung für die Forschung.
Dieses Projekt ist durch den Wunsch motiviert, bei der Erforschung seltener Krankheiten mitzuhelfen und mit unseren Entwicklungen in der künstlichen Intelligenz einen Beitrag zu leisten. Und dabei streben wir nicht nach Gewinn.
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Die Herausforderung

Schätzungen zufolge dauert es im Durchschnitt etwa fünf Jahre, bis eine dieser Krankheiten richtig diagnostiziert wird, so dass durchschnittlich acht Spezialisten aufgesucht werden. Und weil es sich um weniger bekannte Krankheitsbilder handelt, wird letztendlich einer von vier Fällen falsch diagnostiziert.
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Ergebnisse

Dieses Tool ermöglicht es dem Arzt zu wissen, wie viel von den Symptomen und
genetischen Daten mit anderen Krankheitsbildern identisch sind, so dass der behandelnde Arzt bestimmte Krankheiten ausschließen und andere näher betrachten kann.
„Es wird helfen, Diagnosen bei der Behandlung von schwer zu diagnostizierenden Krankheiten einzugrenzen“
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Highlights

Eine von vier Fällen seltener Krankheiten wird letztendlich falsch diagnostiziert. Dies führt bei 40% der Patienten mit seltenen Krankheiten dazu, dass sich ihr Zustand durch eine Fehldiagnose verschlechtert.

Daher kann die Anwendung künstlicher Intelligenz in diesem Bereich dazu beitragen, all diese Zahlen zu reduzieren und ein besseres Wissen, eine höhere Genauigkeit und eine bessere Diagnose dieser Art von Krankheit zu erhalten.

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