AI solutions for healthcare

Summary

Jim Hogan, Chief Innovation Evangelist bei Google Cloud, stellt eine innovative Lösung im Bereich der Radiologie vor, die in Zusammenarbeit mit Bayer entwickelt wurde. Die Calantic-Technologie hilft Radiologen, bessere Ergebnisse zu erzielen und Anomalien in Bildaufnahmen schneller zu erkennen. Durch die Integration mehrerer FDA-zugelassener Radiologie-Plattformen in ein einziges Toolkit werden Patienten und Pfleger gleichermaßen unterstützt. Die Lösung nutzt eine dreistufige Architektur zur Analyse und Validierung von Daten und ermöglicht es, AI-Modelle zu trainieren, ohne die Privatsphäre der Patienten zu gefährden.

Takeaways

• 😀 Jim Hogan ist Chief Innovation Evangelist bei Google Cloud und stellt innovative Lösungen im Bereich der Radiologie vor.
• 😀 Die vorgestellte Lösung Calantic hilft Radiologen, Anomalien in Röntgenbildern schneller zu erkennen und dadurch bessere Ergebnisse zu erzielen.
• 😀 Calantic integriert mehrere FDA-zertifizierte Radiologie-Plattformen in einem Toolkit, das die Effizienz von Radiologen verbessert.
• 😀 Die Bayer-Innovationsplattform nutzt eine dreistufige Architektur, um Anwendungen für ihre Kunden bereitzustellen, die auf Datenanalyse und Experimentierung basiert.
• 😀 Die Plattform ermöglicht es, verschiedene Datensätze zu analysieren, zu erstellen und zu validieren sowie Lösungen zu überwachen und zu starten.
• 😀 Durch die Nutzung von KI-gestützten Modellen können Radiologen Anomalien in den Scans besser identifizieren und die Diagnoseprozesse optimieren.
• 😀 Es werden sowohl echte als auch synthetische Daten verwendet, um Modelle zu trainieren, ohne die Privatsphäre der Patienten zu gefährden.
• 😀 Der Einsatz von synthetischen Daten ermöglicht größere Modelle und bessere Ergebnisse bei der AI-Schulung, ohne die Sicherheit der Patientendaten zu gefährden.
• 😀 Die Bayer-Innovationsplattform unterstützt die Entwicklung von Anwendungen, die den Gesundheitsbereich durch innovative Technologien voranbringen.
• 😀 Der Einsatz von KI zur Analyse von Radiologiebildern führt zu schnelleren und genaueren Diagnosen, was zu besseren Ergebnissen für die Patienten und Pflegekräfte führt.

Q & A

Was ist Calantic und welche Rolle spielt es im Bereich der Radiologie?

Calantic ist eine integrierte Toolkit-Lösung, die verschiedene, von der FDA zugelassene Radiologie-Plattformen zusammenführt. Sie hilft Radiologen, bessere Ergebnisse zu erzielen und Anomalien in Radiologie-Scans schneller zu erkennen, was sowohl den Patienten als auch den Pflegekräften zugutekommt.

Wie trägt Calantic zur Verbesserung der Patientenversorgung bei?

Calantic verbessert die Patientenversorgung, indem es Radiologen ermöglicht, präzisere Diagnosen zu stellen und Anomalien in Scans frühzeitig zu erkennen. Dies führt zu schnelleren und genaueren Behandlungsmöglichkeiten.

Welche Art von Architektur wird im Bayer Innovationsplattform gezeigt?

Die Architektur der Bayer Innovationsplattform basiert auf einem dreistufigen Ansatz. Sie umfasst Datenanalyse, Experimentierung und die Bereitstellung von Anwendungen für Kunden, um eine vollständige Lösung zu bieten, die vom Datenmanagement bis zur Überwachung reicht.

Wie unterstützt die Bayer Innovationsplattform die Gesundheitsinnovation?

Die Plattform bietet eine bewährte, skalierbare Struktur, die es Nutzern ermöglicht, Datensätze zu erstellen, zu validieren und zu analysieren, sowie Lösungen zu entwickeln, die Innovationen im Gesundheitswesen vorantreiben.

Wie wird künstliche Intelligenz (KI) in der Radiologie eingesetzt?

KI wird in der Radiologie verwendet, um Anomalien in Bildern zu erkennen und Modelle zu trainieren. Dies geschieht durch die Verwendung von realen Bildern sowie synthetischen Daten, um AI-Modelle zu verbessern und die Genauigkeit zu steigern.

Welche Bedeutung hat der Einsatz synthetischer Daten in diesem System?

Der Einsatz synthetischer Daten ermöglicht es, große Modelle zu trainieren, ohne die Privatsphäre der Patienten zu gefährden. Dies ist besonders wichtig, da es den Datenschutz sicherstellt, während gleichzeitig die Genauigkeit der KI-Modelle verbessert wird.

Wie hilft die dreistufige Architektur der Bayer Plattform bei der Einführung von Gesundheitslösungen?

Die dreistufige Architektur bietet eine strukturierte Herangehensweise zur Einführung von Gesundheitslösungen, indem sie Datenanalyse, Experimentierung und Monitoring kombiniert. Dies hilft Entwicklern und Gesundheitsfachkräften, robuste und skalierbare Lösungen zu schaffen.

Was wird in der Simulation gezeigt, die in der Bayer Innovationsplattform verwendet wird?

In der Simulation wird gezeigt, wie Radiologie-Bilder zur Schulung von KI-Modellen verwendet werden. Es werden Anomalien in den Scans identifiziert und zur Verbesserung der KI-Datenmodelle genutzt.

Wie trägt der Einsatz von AI-Training dazu bei, bessere Ergebnisse in der Radiologie zu erzielen?

Das Training von KI mit einer Kombination aus echten und synthetischen Bilddaten ermöglicht eine genauere Erkennung von Anomalien in Radiologie-Scans. Dadurch können Radiologen schneller auf potenzielle Gesundheitsprobleme reagieren und genauere Diagnosen stellen.

Warum ist der Datenschutz so wichtig bei der Verwendung von KI in der Radiologie?

Der Datenschutz ist von entscheidender Bedeutung, da es bei der Verwendung von echten Patientendaten zu Problemen kommen kann, wenn diese Daten ohne Zustimmung oder ohne entsprechende Sicherheitsvorkehrungen verwendet werden. Der Einsatz synthetischer Daten stellt sicher, dass die Privatsphäre gewahrt bleibt, während gleichzeitig große Datenmengen zur Verbesserung der KI-Modelle genutzt werden können.