HopeScan-KI: KI-gestützte Krebsfrüherkennung
"Schneller, präziser, lebensrettend"
➡️ Bayesian CNN, Active Learning & Interpretierbare Diagnosen für Ärzte
Warum HopeScan-KI?
Die Herausforderung
🎯 Frühzeitige Tumorerkennung kann Leben retten, aber herkömmliche Methoden sind oft ungenau und intransparent.
Unsere Lösung:
🚀 HopeScan-KI nutzt modernste Künstliche Intelligenz, um Hirntumore zuverlässig & erklärbar zu identifizieren.
✅ Präziser durch Bayesian CNNs
✅ Sicherer durch Federated Learning
✅ Arztfreundlich durch interpretierbare Diagnosen
🧠 Wie funktioniert HopeScan-KI?
🚀 Unsere Technologie basiert auf 4 zentralen Säulen:
Bayesian CNN – Unsicherheiten sichtbar machen
Klassische KI sagt einfach "Tumor" oder "Kein Tumor".
HopeScan-KI zeigt zusätzlich die Wahrscheinlichkeit & Unsicherheit der Diagnose.
Vorteil: Ärzte können fundierte Entscheidungen treffen.
Active Learning – Die KI lernt ständig dazu
Die KI verbessert sich automatisch durch neue MRT- & CT-Scans.
Vorteil: Jede neue Untersuchung macht die KI schlauer – kein veraltetes Modell!
Federated Learning – Datenschutzfreundlich
Krankenhäuser behalten ihre Daten – die KI lernt dezentral.
Vorteil: Maximaler Datenschutz für Patientendaten.
Erklärbare Diagnosen mit Grad-CAM & LIME
HopeScan-KI zeigt Ärzten genau, warum ein Tumor erkannt wurde.
Vorteil: Kein Blackbox-Modell – Ärzte behalten die Kontrolle.
Technische Highlights für Experten
💡 Einblicke in unsere Technologie für KI- & Medizinexperten: 🔹 Neuronales Netzwerk: Bayesian CNN, EfficientNet, Monte Carlo Inference 🔹 Trainingstechniken: Federated Learning, SMOTE Balancing, Hyperparameter-Optimierung mit Optuna 🔹 Interpretierbarkeit: Grad-CAM, LIME, Unsicherheitsanalysen 🔹 Plattformen: TensorFlow, PyTorch, Google Colab, AWS AI Services
🚀 Fazit: Warum HopeScan-KI?
✅ Mehr Präzision, mehr Sicherheit, mehr Transparenz. ✅ Die KI, die mitdenkt & dazulernt. ✅ Datenschutz und Ärzte stehen im Mittelpunkt. Unsere Software, wird voraussichtlich 2026 auf den Markt kommen !
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