Fraunhofer-Institut für Kognitive Systeme IKS
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Dr. Narges Ahmidi

Abteilungsleiterin »Reasoned AI Decisions« am Fraunhofer IKS

Dr. Narges Ahmidi, Leiterin der Abteilung »Reasoned AI Decisions« am Fraunhofer IKS
© Fraunhofer IKS
Dr. Narges Ahmidi, Leiterin der Abteilung »Reasoned AI Decisions« am Fraunhofer IKS

Dr. Narges Ahmidi hat Künstliche Intelligenz (KI) und Medizinrobotik an der Johns Hopkins University (JHU), USA studiert.

Nach Abschluss ihrer Promotion gründete und leitete sie das Forschungslabor »AI for Patient Diagnosis and Treatment« am Helmholtz Zentrum München, Institute for Computational Biology (ICB). Danach wechselte sie zum Fraunhofer IKS als Leiterin der Abteilung »Reasoned AI Decisions«. Parallel dazu hat sie einen Lehrauftrag am JHU Malone Center for Engineering in Healthcare und eine Gruppenleiterposition am ICB.

Ihr Forschungsschwerpunkt liegt auf vertrauenswürdiger KI, insbesondere auf kausal informierten Vorhersagemodellen, zuverlässiger Entscheidungsunterstützung für Mensch und KI sowie Validierungsmetriken, die sich an den Erwartungen von Experten orientieren.

 

Sie möchten mehr über Dr. Narges Ahmidi erfahren? Dann lesen Sie ihr Porträt auf unserem Safe Intelligence Blog:

 

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Online Seminar / 19.4.2023

Bringing AI-based Medical Devices to Market

Wie hat KI die Medizintechnik verändert und wo bestehen weiterhin Herausforderungen?

Dr. Narges Ahmidi hält im Rahmen des Seminars einen Vortrag zu »AI in Clinical Decisions: a necessity or a luxury?«

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Publikationen

Dr. Narges Ahmidi ist Autorin zahlreicher wissenschaftlicher Veröffentlichungen. Einen Überblick finden Sie hier:

Weitere Tätigkeiten

Neben ihrer Tätigkeit am Fraunhofer IKS ist Dr. Narges Ahmidi außerdem in folgenden Funktionen tätig:

Veranstaltungen

Veranstaltungen, auf denen Dr. Narges Ahmidi Vorträge gehalten hat:
 

Forschungsthemen von Dr. Narges Ahmidi

Datenschutz und Datenverarbeitung

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Dr. Narges Ahmidi, Abteilungsleiterin »Reasoned AI Decisions«, im Videointerview.

Dr. Narges Ahmidi, Abteilungsleiterin »Reasoned AI Decisions«, erklärt im Video wie Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen die Medizintechnik in Zukunft prägen wird.

KI ist besonders hilfreich, wenn es um große Datenmengen geht. Sie kann eine große Menge an Daten aus unterschiedlichen Quellen verarbeiten: z. B. die ärztliche Beurteilung von Patientinnen und Patienten, Informationen von Geräten, die Reaktion der Patienten auf die Behandlung und die Arbeitsabläufe im Krankenhaus.

Fachartikel von und mit Dr. Narges Ahmidi

Hier finden Sie aktuelle Beiträge, die Dr. Narges Ahmidi für unterschiedliche Medien geschrieben hat oder für die sie interviewt wurde. Lesen Sie direkt weiter.

 

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13.2.2023

ChatGPT: Noch kein Allheilmittel

KI-Programme wie ChatGPT können auch in der Medizin einiges umkrempeln. Das Deutsche Ärzteblatt sprach dazu unter anderem mit Dr. Narges Ahmidi, Abteilungsleiterin Reasoned AI Decisions am Fraunhofer IKS, über das Potenzial, aber auch die aktuellen Schwachstellen von KI in der Medizin.

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Digitale Welt Magazin

Artificial Intelligence in action for our well-being

Gerade im Bereich der Medizin haben wir es mit einer enormen Datenmenge zu tun. Schon lange ist kein Arzt und keine Ärztin mehr in der Lage, diese Fülle allein zu überblicken. Hier bietet Künstliche Intelligenz mit ihrer starken Rechenleistung schnelle Lösungen. Aber das ist noch nicht alles: Künstliche Intelligenz ist ein wesentlicher Faktor in der Diagnostik, aber auch in der Logistik eines Krankenhauses. Selbst bei Operationen und neuen Instrumenten gewinnt Künstliche Intelligenz an Bedeutung.

Lesen Sie mehr dazu im Digitale Welt Magazin.

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kma - Klinik Management aktuell

KI in der Medizin:
Datenhungrige Helfer im Hintergrund

Der Begriff Künstliche Intelligenz ist in aller Munde. Seit einigen Jahren finden Medizinprodukte, die auf KI-Algorithmen basieren, ihren Weg in die Krankenhäuser. Aber was genau steckt hinter dieser Technologie, welche Chancen und auch Risiken liegen darin? Ein Blick in ein Forschungsfeld, das viel für die Zukunft verspricht.

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Kompass Dermatologie

KI in der Medizin:
Unsicherheiten in den Griff bekommen

Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen werden die Medizintechnik der nahen Zukunft prägen. Aber komplexe Verfahren des Machine Learning stellen Forscherinnen und Forscher vor ein Problem: Das Ausschließen von Fehlern vor der Inbetriebnahme autonomer Systeme sowie die zuverlässige Erkennung von Fehlern zur Laufzeit sind aufwendig und anspruchsvoll. Dies schränkt aktuell den Einsatz von Machine Learning und Künstlicher Intelligenz in sicherheitskritischen Systemen, auch in der Medizin, deutlich ein und erfordert neue Ansätze, um auch zukünftig von den Fortschritten dieser Technologie zu profitieren.

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Safe Intelligence Magazin

Gesund mit Safe Intelligence

Es sind vier Bereiche, in denen Künstliche Intelligenz besonders dazu beitragen kann, das Leben des medizinischen Personals zu erleichtern, die Behandlung für Patientinnen und Patienten zu verbessern und Unternehmen der Medizintechnik in die Lage zu versetzen, einen besseren Service zu bieten. Erfahren Sie mehr im Safe Intelligence Magazin des Fraunhofer IKS.

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Blogartikel von und über Dr. Narges Ahmidi

Auf unserem Blog finden Sie zahlreiche Artikel unserer Kolleginnen und Kollegen rund um die Forschungsthemen des Fraunhofer IKS. Hier sind die Blogartikel von und über Dr. Narges Ahmidi:

 

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Medizintechnik

KI hilft, medizinische Probleme zu verstehen

Wo Menschen nicht weiterkommen, kann mitunter Künstliche Intelligenz helfen: zum Beispiel bei der Behandlung von Patientinnen und Patienten, die an koronarer Herzkrankheit (KHK) leiden.

KI in der Medizin
 

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Weltfrauentag 2022

Gleichberechtigung in der Wissenschaft

Chancengleichheit für Frauen entsteht nicht von selbst, wir müssen uns dafür einsetzen. Auch in der Wissenschaft ist es noch ein langer Weg zur Gleichberechtigung.

Weltfrauentag
 

© iStock.com/B4LLS

Künstliche Intelligenz

Unsicherheiten in den Griff bekommen

Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen werden die Medizintechnik der nahen Zukunft prägen. Aber komplexe Verfahren des Machine Learning stellen Forscherinnen und Forscher vor ein Problem: Das Ausschließen von Fehlern vor der Inbetriebnahme autonomer Systeme sowie die zuverlässige Erkennung von Fehlern zur Laufzeit sind aufwendig und anspruchsvoll.

Unsicherheiten
 

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Online Seminar

Safe Intelligence im Labor

Viele aktuelle CDS-Expertensysteme (Clinical Decision Support) in Laboren stehen in der Kritik. Die Gründe: Schwierigkeiten bei der Skalierung, ständige Überprüfung aus medizinischer Sicht und begrenzte Datenfälle. Das vom Fraunhofer IKS veranstaltete Webinar »Sichere Intelligenz für Labore« beleuchtete die Einsatzmöglichkeiten und Herausforderungen von KI in Laboren.

Safe Intelligence im Labor