Intelligenz zu einem Teil von medizinischen Geräten und Anwendungen machen
Eines der Unternehmen an der Spitze des Wandels ist GE Healthcare. In den letzten Jahren hat das Unternehmen Machine Learning als treibende Kraft für bessere Patientenergebnisse verstanden. Anwendungen reichen dabei von auf Patientenakten basierenden Data-Mining-Plattformen zur Analyse der Pflegequalität bis hin zu Algorithmen, die mögliche Komplikationen nach der Entlassung vorhersagen.
Als Teil seiner Investition in Machine Learning hat das Unternehmen im Bereich Gesundheitstechnologie mit Ärzten der University of California, San Francisco, zusammengearbeitet, um eine Bibliothek von Algorithmen für Deep Learning zu erstellen, die sich auf die Verbesserung herkömmlicher Röntgenbildgebungstechnologien wie Ultraschall und CT-Scans konzentrieren. Durch die Einbeziehung verschiedener Datensätze in den Scan-Vorgang – von den Patienten angegebene Daten sowie von Sensoren und zahlreichen anderen Quellen erfasste Daten – können die Algorithmen den Unterschied zwischen normalen und anormalen Ergebnissen erkennen. Einer kürzlich durchgeführten Umfrage zufolge geben 82 Prozent der Entscheidungsträger im Gesundheitswesen an, dass die Verwendung von Daten bereits jetzt zu einer verbesserten Patientenversorgung führt. 63 Prozent geben außerdem an, dass die Zahl der Wiedereinweisungen gesunken ist.
„Je mehr Informationen wir in medizinische Geräte und Anwendungen stecken können, desto mehr können wir die Qualität steigern“, meint Keith Bigelow, General Manager of Analytics bei GE Healthcare. „Es wird den Zugang verbessern, es wird die Effizienz verbessern und gleichzeitig die Kosten senken.“
„Je mehr Informationen wir in medizinische Geräte und Anwendungen stecken können, desto mehr können wir die Qualität steigern. Es wird den Zugang verbessern, es wird die Effizienz verbessern und gleichzeitig die Kosten senken.“
Keith Bigelow
General Manager of Analytics
GE Healthcare
„Je mehr Informationen wir in medizinische Geräte und Anwendungen stecken können, desto mehr können wir die Qualität steigern. Es wird den Zugang verbessern, es wird die Effizienz verbessern und gleichzeitig die Kosten senken.“
Keith Bigelow
General Manager of Analytics
GE Healthcare
Das Ziel der Innovation besteht darin, Ärzten die Möglichkeit zu geben, Patienten schneller zu behandeln und nicht nur Kosten zu senken, sondern auch die Ergebnisse zu verbessern. Dahinter steht jedoch die Partnerschaft von GE Healthcare mit Amazon Web Services (AWS), durch die Machine-Learning-Lösungen über die Amazon SageMaker-Plattform in großem Umfang bereitgestellt werden können.
„Wir möchten AWS verwenden, um so viele Algorithmen wie möglich zu skalieren“, sagt Bigelow. „Es gibt da dieses Sprichwort, das ich so gern mag: Schwerkraft ist nicht nur eine gute Idee, es ist ein Gesetz. Je mehr wir Amazon also als „Schwerkraft“ nutzen können, umso besser – so können wir uns auf die Entwicklung von potenziell lebensrettenden Machine-Learning-Lösungen konzentrieren.“