Medizinische KI-Anwendungen haben in den letzten Jahren beeindruckende Fortschritte gemacht. Fast im Monatsrhythmus lässt die amerikanische Zulassungsbehörde FDA inzwischen KI-basierte Anwendungen zu. Auch in Deutschland sind mit der bevorstehenden Einführung der MDR und der Diskussion um verordnungsfähige Software-Medizinprodukte ähnliche Trends zu erwarten.
Maschinelles Lernen aus Daten ist eine wichtige Grundlage des Erfolgs. Von der Verfügbarkeit umfangreicher, qualitativ hochwertiger Trainingsdaten hängen Tauglichkeit und Zuverlässigkeit medizinischer KI-Anwendungen entscheidend ab. Spektakuläre Erfolge wurden bisher auf der Grundlage aufwändig kurierter und annotierter Daten erzielt (meist Bilddaten). Die Session diskutiert, ob und wie sich Routinedaten eignen; welche Maßnahmen die Datenqualität ggf. erhöhen; welche Rolle Datenintegrationszentren bei der Bereitstellung umfangreicher Daten spielen können; welche Chancen und Schwierigkeiten Data und Process Mining aus Routinedaten für KI-gestützte Prädiktive Analyse und Optimierung bieten; welche Standards die Nutzbarkeit von Routinedaten für die KI fördern. 

Zielgruppe: Krankenhaus-CIOs, Leitung und Mitarbeiter der Datenintegrationszentren, Kliniker, Klinisch und medizininformatisch Forschende