GE Healthcare steuert bessere Ergebnisse mit Machine Learning an

Intelligenz zu medizinischen Geräten und Anwendungen hinzufügen

Eines der Unternehmen an der Spitze des Wandels ist GE Healthcare. In den letzten Jahren hat das Unternehmen das maschinelle Lernen als treibende Kraft für bessere Patientenergebnisse verstanden. Die Anwendungen reichen von Data-Mining-Plattformen, die auf Patientenakten basieren, um die Qualität ihrer erhaltenen Pflege zu analysieren, bis hin zu Algorithmen, die mögliche Komplikationen nach der Entlassung vorhersagen.


Als Teil seiner Investition in maschinelles Lernen hat das Unternehmen im Bereich Gesundheitstechnologie mit Klinikern 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 - vom Patienten erfasste Daten, Sensordaten und zahlreiche andere Quellen - in den Scan-Vorgang 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 zu einer verbesserten Patientenversorgung führt, während 63 Prozent niedrigere Rückübernahmegeschwindigkeiten angeben.

„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 verbirgt sich jedoch die Partnerschaft von GE Healthcare mit Amazon Web Services (AWS), die die Möglichkeit bietet, Machine Learning-Lösungen über die Amazon SageMaker-Plattform für maschinelles Lernen in großem Umfang bereitzustellen.

„Wir möchten die AWS-Plattform verwenden, um so viele Algorithmen wie möglich zu skalieren“, sagt Bigelow. „Es gibt ein bestimmtes Sprichwort, das ich liebe: Schwerkraft ist nicht nur eine gute Idee, es ist das Gesetz.“ Je mehr wir Amazon also, durch die Schwerkraft, nutzen können, umso besser – damit wir uns auf einen potenziell lebensrettenden Einsatz des Machine Learning konzentrieren können.

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