Dansk Center for Klinisk AI Centerchefer Claus Duedal Pedersen, Mette Maria Skjøth, PhD (Esmaeil S. Nadimi, Professor, SDU)
Hvad er AI? Artificial Intelligence (AI) dækker over en vifte af nye teknologier, der er baseret på avancerede algoritmer og lærende systemer. Omfatter en række delkategorier blandt andet: Machine Learning Robotics og Automation National Language Processing Virtuelle Assistenter
Muliggør behandling/kobling af data fra forskellige kilder, f.eks.: Elektronisk patient journal PACS Data fra patientregistre Video, billeder, lyd og tale Sociale medier Hjemmemonitorering PRO-data Multiple datakilder Nationale og internationale Forsknings-databaser
Potentiale Lige adgang til den højeste kliniske kvalitet på tværs af hospitaler. Beslutningsstøtte til hurtigere og mere effektiv diagnosticering. Optimering af behandling. Øget involvering af patienter og pårørende i beslutninger. Mere individualiseret behandling. Effektivisering af administrative arbejdsgange.
Store forventninger til AI
Accenture Rapport
Rapport - Observationer
Rapport Anbefalinger 8
Center for Klinisk AI på OUH Stor interesse fra klinikerne Mangeårigt samarbejde med MMMI, SDU Virtuelt center mellem OUH og SDU etableret i 2019 Den praktiske etableringen af centeret igangsat
Vision Bedre sundhed for den enkelte borger ved intelligent brug af data og teknologi
Formål Bringe tekniske kompetencer fra MMMI tættere på hospitalets kliniske kompetencer med formålet at udføre fælles AI projekter med et specielt fokus på: Årsager til sygdom Screeningsmetoder Diagnostik Nye behandlingsmuligheder Forebyggelse
Mission CAI-X Et godt projekt set-up kræver: Tværfaglighed klinisk/teknisk Tværsektorielt OUH - SDU Flere kliniske specialer IT-afd, Jura Private firmaer Nationalt og internationalt samarbejde Ledelsesmæssig opbakning udvikling og implementering.
Udfordringer - data Kvalitet af data Identifikation af relevant data Klargøring af data Integration af data Opbevaring af data Overførsel af data Anonymisering af data
Udfordringer organisation/nyttegørelse Evidens klinisk, økonomisk, teknisk Udvikling af produkt Aftager på marked Implementering nye arbejdsgange nye roller nye afregningsmodeller nye retningslinjer..
Projekter 1. Targeting Colorectal Cancer & Crohn s disease by Wireless Capsule Endoscopy 2. Liver trail 3. Targeting Spinal Stenosis by Artificial Intelligence 4. GGE Afd. N 5. Early Automatic Detection and Efficient Management of Diabetes and Diabetic Complications Targeted by AI 6. Deep learning on sentinel lymph nodes 7. Quality control of scanned pathology slides using artificial intelligence 8. Use of Artificial Intelligence (AI) to predict cancer progression 9. AI for Rheumatoid Arthritis 10. Artificial Intelligence for Automatic Detection of Diabetic Macular Edema in Optical Coherence Tomography Images 11. Pre-eclampsia
Projekter - fortsat 12. Melanoma 13. Online determination of MR scanning protocol 14. Cryoablation of renal tumour: Artificial intelligence in a clinical workflow 15. Cryo guiding the needle 16. Mammography 17. Allergy 18. Supporting nursing 19. Early intervention towards geriatric patients the GERI suitcase 20. Identification of patients with possible alcohol abuse 21. Biometrics to support video-based therapy for elderly with depression 22. How to assess the value of artificial intelligence
Next step Formalisering af internationalt samarbejde. med førende forskningsinstitutioner. Ansøgninger/finansiering. Forsknings- og innovationsmiljø omkring AI. Opbygning af centeret. Nye projektområder.
Tak! For yderligere info kontakt gerne: Claus Duedal Pedersen, Mette Maria Skjøth, PhD Esmaeil S. Nadimi, Professor, SDU - Read more at www.cimt.dk
Benjamin S. B. Rasmussen Læge, Phd, Postdoc Radiology Research and Innovation Unit, Odense University Hospital Dansk Center for Klinisk AI Odense
Kunstig intelligens Hvor og hvordan starter vi?
Samarbejdspartner
Samarbejdspartner
Forskning
Head of Research Kristian Kidholm
Head of Research Kristian Kidholm
Benjamin S. B. Rasmussen Bsr@rsyd.dk