Verbesserung der Klassifizierung von Pneumonie in Röntgenaufnahmen (CXR)

Mit dem Anstieg von COVID-19 waren medizinische Einrichtungen über ihre Spitzenkapazität hinaus in Betrieb. Capgemini hat ein Deep Learning-basiertes Klassifizierungssystem entwickelt, das in Sekundenschnelle zwischen Pneumonie und Nicht-Pneumonie-Fällen sowie zwischen viralen (einschließlich COVID-19) und bakteriellen Fällen unterscheiden kann.

Ziel des Projektes ist es, die Diagnose einer Lungenentzündung zu unterstützen und damit die Gesamtarbeitsbelastung des medizinischen Personals zu verringern. Dieser MVP wurde auf dem von dem ITU organisierten AIforGood 2020 Summit vorgestellt.

Der im Rahmen unserer Lösung entwickelte Algorithmus führte zu einer verbesserten Klassifizierung von Röntgenstrahlen bei der Unterscheidung zwischen Pneumonie und Nicht-Pneumonie-Fällen, was wiederum zu einer Verringerung der Anzahl von False-Negativen führte.

Obwohl diese Lösung ursprünglich für die exakte Klassifizierung von Pneumoniefällen entwickelt wurde, ist sie auch für andere Klassifikationsgebiete relevant.

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