Krebs, in seinen über 100 verschiedene bösartige Formen, kann heute in vielen Fällen geheilt werden. Das heutige Wissen und die Technologie macht es möglich. Eine Voraussetzung dafür ist allerdings, dass die Krankheit so früh wie möglich erkannt wird. Wird ein Tumor im Frühstadium entdeckt, können bei einigen Krebsarten neun von zehn Erkrankten geheilt werden. In Deutschland können sich Frauen und Männer im Laufe ihres Lebens auf verschiedene Krebsarten untersuchen lassen. Dazu gehören Brustkrebs, Darmkrebs, Gebärmutterhalskrebs, Hautkrebs und Prostatakrebs. Die Teilnahme an einem Krebsvorsorgeprogramm ist freiwillig und ab einem bestimmten Alter kostenlos. Als führendes Technologie-Unternehmen fragen wir uns natürlich heute nochmals besonders: „Wie können modernste Technologien bei der Früherkennung von Krebs unterstützen?“
Durch KI und ML können Bildaufnahmen und andere Daten analysiert werden, der Arzt kann über Anomalien alarmiert werden und somit Patientinnen und Patienten eine schnellere Behandlung ermöglichen. Bildanalysesoftware in der Mammographie z. B. erkennt Brustkrebs. Ärzte können mit Hilfe geschulter KI-Modelle Krebs viel schneller identifizieren. Spezialisten können dank der IT mit großen Datenmengen besser umgehen und auch die Genauigkeit der Diagnosen erhöhen.
Lesen Sie mehr über dieses Thema in unserem Blogeintrag hier.
Aber nicht nur und maschinelles Lernen kann bei der Früherkennung helfen. Bei Diagnose- und anderen Entscheidungsprozessen ist die Fähigkeit der Cloud ein unbestreitbarer Vorteil, Informationen in riesigen Datenmengen schnell und präzise zu verarbeiten. Cloud-Computing in der Analytik kann die Anzahl medizinischer Fehler erheblich reduzieren.
Cloud-Lösungen ermöglichen eine stärkere Integration von Gesundheitsdienstleistern sowie die sichere Speicherung und Verarbeitung großer Datenmengen.
Nutzen Sie das heutige Wissen und die technologischen Möglichkeiten und gehen Sie zu Früherkennungsuntersuchungen!
Durch KI und ML können Bildaufnahmen und andere Daten analysiert werden, der Arzt kann über Anomalien alarmiert werden und somit Patientinnen und Patienten eine schnellere Behandlung ermöglichen. Bildanalysesoftware in der Mammographie z. B. erkennt Brustkrebs. Ärzte können mit Hilfe geschulter KI-Modelle Krebs viel schneller identifizieren. Spezialisten können dank der IT mit großen Datenmengen besser umgehen und auch die Genauigkeit der Diagnosen erhöhen.
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Aber nicht nur und maschinelles Lernen kann bei der Früherkennung helfen. Bei Diagnose- und anderen Entscheidungsprozessen ist die Fähigkeit der Cloud ein unbestreitbarer Vorteil, Informationen in riesigen Datenmengen schnell und präzise zu verarbeiten. Cloud-Computing in der Analytik kann die Anzahl medizinischer Fehler erheblich reduzieren.
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