Online-Kurs
Künstliche Intelligenz in der Diagnostik und Therapie der Sepsis
Beitrag aus „Intensivmedizin 131. Ergänzungslieferung“, September 2026
Inhalt dieses Kurses
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Zusammenfassung
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Klinische Herausforderungen der Sepsis als Rationale für den Einsatz von künstlicher Intelligenz
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Künstliche Intelligenz und maschinelles
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Grundlegende Ansätze des maschinellen Lernens
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Überwachtes Lernen (supervised learning)
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Unüberwachtes Lernen (unsupervised learning)
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Verstärkendes Lernen (Reinforcement Learning)
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Large Language Models
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Datenbanken
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Bewertung von KI-Modellen
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Typische Problematiken bei der Entwicklung von KI-Modellen
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Spezielle Anwendungen von maschinellem Lernen und KI in der Intensivmedizin
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Prädiktionsmodelle zur Früherkennung der Sepsis
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Identifizierung von Endophänotypen mittels unüberwachtem Lernen
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Therapiesteuerung mittels Reinforcement Learning
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Fazit
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Literatur
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Autoren
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Evaluation
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Test