Whitepaper: How to build medical AI

Künstliche Intelligenz bietet ein riesiges Potenzial für die Pharma- und Lifescience-Branche. Insbesondere im Bereich der Diagnostik haben Early Adopter die Chance, das entstehende digitale Ökosystems selbst zu prägen.
AI in Health

Die Entwicklung von Machine-Learning-Lösungen wird jedoch durch einen Mangel an klaren Richtlinien erschwert. In den letzten Jahren hatten wir bei Zühlke die Möglichkeit, für eine Reihe von Pharmaunternehmen konforme KI-Lösungen zu entwickeln und erfolgreich zu implementieren.

Unser 17-seitiges Whitepaper befasst sich mit Best Practices und regulatorischen Anforderungen für KI in der Diagnostik. Ausserdem teilen wir Good Practices im Bereich des Machine Learnings, die wir im Rahmen von Projekten im medizinischen Umfeld entwickelt haben. Das Whitepaper zeigt auf, wie Sie sichere und zuverlässige Lösungen für künstliche Intelligenz entwickeln, die die gesetzlichen Anforderungen erfüllen und einen echten Mehrwert für Patienten bieten.


Wenn Sie Interesse an unserem Whitepaper (erhältlich nur auf Englisch) haben, füllen Sie bitte das folgende Formular aus:

Gabriel Krummenacher Zühlke
Ansprechpartner für die Schweiz

Dr. Gabriel Krummenacher

Head of Data Science

Gabriel Krummenacher ist Data Scientist und seit November 2016 bei Zühlke. Nach seinem Abschluss als MSc ETH Informatik und einem Doktorat in Machine Learning bringt er fundiertes Wissen in Large-scale Optimierung, Experimentellem Design und Überwachtem Lernen mit. Durch Projekte in den Bereichen Medizinische Datenanalyse und Defekterkennung im Bahnverkehr hat er Erfahrung in angewandtem Machine Learning gewonnen.

Kontakt
Vielen Dank für Ihre Nachricht.