Fachgebiet Mathematik/ Informatik

Nachweis einer Korrelation zwischen Krankheiten und diskreten Signalen der Herzaktivität mittels maschinellen Lernens 

Niklas Degel, Max Philipp, Olexiy Davydov 

Künstliche Intelligenzen findet man heutzutage überall. Auch wir haben eine eigene künstliche Intelligenz, genauer gesagt ein künstliches neuronales Netz, entwickelt, um Elektrokardiogramme durch dieses künstliche neuronale Netz auswerten zu können. Dabei haben wir gezeigt, dass man anhand der EKGs auch nicht-herzspezifische Krankheiten, wie Diabetes oder Schilddrüsenknoten, erkennen.

Dazu haben wir spezifische Merkmale aus den Elektrokardiogrammen abgeleitet, anhand derer unser künstliches neuronales Netz die Klassifizierung vornimmt. Für diese Klassifizierung haben wir bereits bekannte Methoden genutzt und diese für unsere Anwendung weiterentwickelt.

Bei einer weiteren Erweiterung unseres Datensatzes erhoffen wir uns eine genauere Klassifizierung, wodurch man unsere Methoden später zur nichtinvasiven Krankheitserkennung nutzen kann. Somit spart man bei einem Arztbesuch Zeit und auch Kosten, da eine gezieltere Nachuntersuchung möglich ist.

 Albert-Schweitzer-Gymnasium Erfurt- Spezialschulteil für Mathematik/Naturwissenschaften/Informatik
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