Das Teilen medizinischer Daten wird oft durch Datensicherheit und Eigeninteressen erschwert. Neue Methoden der generativen künstlichen Intelligenz ermöglichen die Synthese von medizinischen tabellarischen und Bilddaten, welche die Eigenschaften der Originaldaten detailliert nachahmen, frei geteilt und angepasst werden können um auch seltene Erkrankungen zu repräsentieren. In diesem Projekt entwickeln die Forschenden KI-Modelle, um qualitativ hochwertige synthetische Bilddaten aus Knochenmarkaspiraten und Tabellendaten für klinische Studien zu akuter myeloischer Leukämie und dem multiplen Myelom zu erzeugen. Das Ziel ist, synthetische Daten für das Training und die Bewertung von KI-Klassifizierungsmodellen und synthetischen Kontrollkohorten in neuartigen klinischen Studiendesigns zu erstellen.

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