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Alle Lernmaterialien für deinen Kurs Wissensbasierte Systeme in der Medizin 1

Egal, ob Zusammenfassung, Altklausur, Karteikarten oder Mitschriften - hier findest du alles für den Studiengang Master of Science Informatik

Karteikarten Zusammenfassungen Altklausuren Test Forum

Universität Erlangen-Nürnberg

Master of Science Informatik

Prof. Dr.

2024

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Wissensbasierte Systeme in der Medizin 1 - Cheatsheet
Wissensbasierte Systeme in der Medizin 1 - Cheatsheet Wissensrepräsentation in der Medizin Definition: Strukturierung und Verwaltung medizinischen Wissens zur Unterstützung diagnostischer und therapeutischer Prozesse. Details: Formale Modelle und Ontologien zur Darstellung medizinischer Konzepte Logik-basierte Systeme (z.B., Regelbasierte Systeme) Maschinelles Lernen und statistische Modelle Verwe...

Wissensbasierte Systeme in der Medizin 1 - Cheatsheet

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Wissensbasierte Systeme in der Medizin 1 - Exam
Wissensbasierte Systeme in der Medizin 1 - Exam Aufgabe 1) In der Medizininformatik ist die Wissensrepräsentation entscheidend für die Unterstützung diagnostischer und therapeutischer Prozesse. Eine wichtige Methode zur Darstellung medizinischer Konzepte sind formale Modelle und Ontologien. Darüber hinaus spielen logik-basierte Systeme wie regelbasierte Systeme sowie maschinelles Lernen und statis...

Wissensbasierte Systeme in der Medizin 1 - Exam

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Was ist Wissensrepräsentation in der Medizin?

Welche Methoden werden in der Wissensrepräsentation zur Darstellung medizinischer Konzepte verwendet?

Nennen Sie ein Beispiel für die Anwendung von Wissensrepräsentation in der Medizin.

Was ist die Definition von klinischen Entscheidungsunterstützungssystemen?

Welche Ziele verfolgen klinische Entscheidungsunterstützungssysteme?

Nennen Sie zwei Typen von klinischen Entscheidungsunterstützungssystemen.

Was sind elektronische Patientenakten (EPA)?

Welche gesetzlichen Vorgaben gelten für den Datenschutz bei EPA?

Welche Rechte haben Patienten bezüglich ihrer Daten in EPA?

Was ist ein Regelbasiertes Expertensystem (RES)?

Welches ist ein Vorteil von Fallbasierten Expertensystemen (FES)?

Wofür werden Regelbasierte und Fallbasierte Expertensysteme hauptsächlich verwendet?

Was sind die Anwendungen neuronaler Netze in der Medizin?

Welche Netzarchitekturen werden für medizinische Bildanalyse verwendet?

Welche Herausforderungen bestehen bei der Anwendung von neuronalen Netzen in der Medizin?

Was sind Bayessche Netze?

Wie aktualisieren Bayessche Netze die Wahrscheinlichkeiten auf Basis neuer Evidenz?

Was sind die Hauptanwendungen unscharfer Logik in Diagnosesystemen?

Was ist Maschinelles Lernen (ML) und wie wird es in der Medizin verwendet?

Was ist ein gängiges Modell des Maschinellen Lernens in der Medizin?

Was sind wichtige Metriken bei der Bewertung von ML-Modellen in der Medizin?

Was bedeutet Zweckbindung im Kontext von Ethik und Datenschutz in medizinischen Wissenssystemen?

Warum ist die Anonymisierung in medizinischen Wissenssystemen wichtig?

Welche Richtlinie muss bei der Verarbeitung medizinischer Daten beachtet werden?

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Diese Konzepte musst du verstehen, um Wissensbasierte Systeme in der Medizin 1 an der Universität Erlangen-Nürnberg zu meistern:

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Einführung in wissensbasierte Systeme

Diese Einheit führt in die grundlegenden Konzepte und Prinzipien wissensbasierter Systeme ein, die in vielen Bereichen der Informatik und besonders in der Medizin nützlich sind.

  • Definition und Abgrenzung
  • Systemarchitekturen
  • Komponenten wissensbasierter Systeme
  • Wissensrepräsentation
  • Anwendungszenarien
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Anwendung wissensbasierter Systeme in der Medizin

Hier wird gezeigt, wie wissensbasierte Systeme in verschiedenen medizinischen Anwendungen verwendet werden, um die Qualität und Effizienz der Versorgung zu verbessern.

  • Elektronische Patientenakten
  • Therapieplanung
  • Klinische Entscheidungsunterstützung
  • Überwachung und Alarmsysteme
  • Personalisierte Medizin
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Grundlagen der künstlichen Intelligenz

Die Grundlagen der künstlichen Intelligenz werden erlernt, um die Funktionsweise und Einsatzmöglichkeiten von Algorithmen in der Medizin zu verstehen.

  • Einführung in Machine Learning
  • Neuronale Netze
  • Natürliche Sprachverarbeitung
  • Maschinelles Sehen
  • Ethik und Datenschutz
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Medizinische Expertensysteme

Diese Systeme simulieren das Entscheidungsverhalten eines menschlichen Experten auf der Basis medizinischen Wissens und helfen dabei, Diagnosen und Behandlungen zu unterstützen.

  • Aufbau und Arbeitsweise
  • Regelbasierte Systeme
  • Fallbasierte Systeme
  • Hybridmodelle
  • Evaluierung und Validierung
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Diagnosesysteme

Diagnosesysteme unterstützen medizinische Fachkräfte bei der Erkennung von Krankheiten durch die Analyse von Symptomen und anderen medizinischen Daten.

  • Symptomerkennung
  • Mustererkennung
  • Bayessche Netze
  • Fuzzy-Logik-Systeme
  • Prognosemodelle
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Entscheidungsunterstützungssysteme

Diese Systeme helfen medizinischen Fachkräften dabei, fundierte Entscheidungen auf der Grundlage umfassender Datenanalysen und Wissensverarbeitung zu treffen.

  • Datenintegration
  • Risikomanagement
  • Prozessoptimierung
  • Klinische Leitlinien
  • Patientensicherheit
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Alles Wichtige zu diesem Kurs an der Universität Erlangen-Nürnberg

Wissensbasierte Systeme in der Medizin 1 an Universität Erlangen-Nürnberg - Überblick

Im Kurs 'Wissensbasierte Systeme in der Medizin 1' an der Universität Erlangen-Nürnberg lernst Du wichtige Grundlagen und Anwendungen wissensbasierter Systeme speziell im medizinischen Kontext. Diese Vorlesung ist ein zentraler Bestandteil des Informatik-Studiums und konzentriert sich auf die Integration von künstlicher Intelligenz in medizinische Prozesse. Die Vorlesung kombiniert theoretische Einheiten mit praktischen Übungen, um Dir ein umfassendes Verständnis zu vermitteln.

Wichtige Informationen zur Kursorganisation

Kursleiter: Prof. Dr.

Modulstruktur: Die Vorlesung besteht aus 3 SWS Theorie und 1 SWS Praktikum.

Studienleistungen: Am Ende des Semesters gibt es eine schriftliche Prüfung.

Angebotstermine: Die Vorlesung wird im Wintersemester angeboten.

Curriculum-Highlights: Einführung in wissensbasierte Systeme, Anwendung wissensbasierter Systeme in der Medizin, Grundlagen der künstlichen Intelligenz, Medizinische Expertensysteme, Diagnosesysteme, Entscheidungsunterstützungssysteme

So bereitest Du Dich optimal auf die Prüfung vor

Beginne frühzeitig mit dem Lernen, idealerweise schon zu Beginn des Semesters, um Dir die nötige theoretische Basis anzueignen.

Nutze verschiedene Ressourcen, wie Bücher, Übungsaufgaben, Karteikarten und Probeklausuren, um dein Wissen zu vertiefen.

Schließe Dich Lerngruppen an und tausche Dich mit anderen Studierenden aus, um gemeinsam Lösungsstrategien zu entwickeln.

Vergiss nicht, regelmäßige Pausen einzulegen und in diesen Zeiten komplett abzuschalten, um eine Überbelastung zu vermeiden.

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