Dateneffizientes Basismodell für Biomarker-Erkennung

In der Medizin können Systeme der Künstlichen Intelligenz (KI) Krankheiten früher erkennen, Therapien verbessern und medizinisches Personal entlasten. Wie leistungsfähig sie sind, hängt davon ab, wie gut die KI trainiert wurde. Ein neuer Multitasking-Ansatz zum Schulen von KI macht es möglich, Basismodelle mit einem Minimum an Daten kosteneffizient und schnell zu trainieren. Damit überwinden Forschende die Datenknappheit in der medizinischen Bildgebung – und können so Leben retten.