Maschinelles Lernen in der Medizin am Beispiel der Kasseler Stottertherapie


Bad Emstal, 14.06.2021. Am 09.06.2021 referierten Dr. Alexander Wolff von Gudenberg, Dr. Florian Hönig und Sebastian Bayerl im Rahmen der Vortrags-Reihe des Regensburg Colloquium of Information Systems, Computer Science & Mathematics (ReCICM) der OTH Regensburg zum Thema „Maschinelles Lernen in der Medizin am Beispiel der Kasseler Stottertherapie“.

Die Kasseler Stottertherapie setzt seit 1997 Spezialsoftware ein, um nachhaltige Übungseffekte in der Stottertherapie zu erreichen und gehört damit zu den Pionieren in der computer-gestützten Sprachtherapie. In der neuesten Softwaregeneration wird auch Machine Learning verwendet, um den Klienten automatisches Feeback zur Aussprache zu geben. In einem Forschungsprojekt mit der TH Nürnberg arbeitet die OTH Regensburg an Methoden zum automatischen Monitoring des Therapiefortschritts. Im folgenden Vortrag werden Einblicke in die Entwicklung solcher KI-Systeme angefangen von Konzeption, über Datensammlung und Annotation bis hin zu Aspekten des Produktivbetriebs gegeben: