Benjamin Pollack und Team, ebenfalls in der Kategorie „Talente“ ausgezeichnet, hat die automatisierte In-vitro-Diagnostik durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz und Deep Learning (einer Methode des maschinellen Lernens) beschleunigt. Den Forschern ist es gelungen, die Fehlerrate stark zu senken, so dass Ergebnisse von Patientenproben im Labor deutlich schneller und zuverlässiger vorliegen als zuvor. Vor allem in Zeiten von Covid-19, in denen Laborkapazitäten weltweit sehr stark beansprucht werden, ist dies von besonderer Bedeutung.
(Bild: Siemens)
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