Deutschland-Nederland DAME (Deep learning Algorithms for Medical image Evaluation)

De bedoeling van het DAME project was software-oplossingen te vinden waarbij door het toepassen van deep learning technologieën automatisch, snel en betrouwbaar afwijkingen (zoals kanker) in medische beelden gedetecteerd kunnen worden.
Binnen het project zijn door UMCG en COSMONIO (later INTEL) diverse deep learning implementaties gerealiseerd en getest, potentieel klinisch gebruik is door deze implementaties dichterbij gekomen. De generieke software NOUS heeft in de projectperiode een grote ontwikkeling doorgemaakt en zal in de toekomst verder worden ontwikkeld om uiteindelijk te komen tot klinische implementatie. Deze klinische implementatie wordt ook ondersteund door de nieuwe inzichten die zijn verkregen op het gebied van usability en toepasbaarheid van Deep Learning door de project onderdelen van Use-Lab.
Deze verbetering van usability van deep learning implementaties is van essentieel belang om te kunnen komen tot klinische implementatie van Deep Learning op een verantwoorde manier.
Het DAME project heeft zo bijgedragen aan de vermeerdering van kennis en expertise bij de partners om sneller te kunnen komen tot in de praktijk toepasbare deep learning voor de gezondheidszorg.
Meer informatie en educatief materiaal op gebied van deep learning kunt u vinden op de website van het DAME project:
https://www.dame-project.eu.