medizin&technik 02.2019

en für All-in-One-Systeme. Für rechenstarke
Backendsysteme sind jedoch COM
Express Typ 7 Server-on-Module mit AMD
Epyc 3000 Embedded Prozessoren die
bessere Wahl.
Da das Konzept modular aufgebaut ist
und auf herstellerunabhängigen Standards
basiert, können Entwickler die
Leistung über einen weiten Bereich skalieren
und durch Modul-Tausch auf die
neueste Technologie umsteigen. Das ist
für kontinuierliche Verbesserungsprozesse
und Closed-Loop-Engineering vorteilhaft.
Eine hohe Langzeitverfügbarkeit,
die gerade für die Medizintechnik zählt,
ist gegeben.
Spezialisten für Embedded-Computing
wie die Deggendorfer Congatec AG bieten
zudem Dienstleistungen an, damit sich
Entwickler auf die Anwendung konzentrieren
können. Das Angebot reicht bis zur
kompletten Systementwicklung auf Basis
standardisierter Embedded-Technologie –
inklusive der Integrationsunterstützung
Beispiele für KI in der Medizin
Die bildgebende Diagnostik zählt zu den
etablierten Applikationsfeldern für KI in
der Medizin. So haben beispielsweise Forscher
des Systems Medicine and Bioengineering
am Houston Methodist Research
Institute eine künstliche Intelligenz programmiert,
die in einem Feldversuch mit
500 Mammografien Brustkrebs 30 Mal
schneller als Ärzte erkennt. Die Genauigkeit
lag bei 99 %.
Ein Projekt der Icahn School of Me dicine
am Mount Sinai Hospital in New York City
zeigte, wozu KI sonst noch in der Lage
ist: Sie kann nicht nur Leberkrebs mit der
Genauigkeit von Fachonkologen vorhersagen.
Die Wissenschaftler fanden auch
heraus, dass sie das System künftig dafür
für Hardwarekomponenten von Drittanbietern
wie Basler-Kameras für Medizin
und Biowissenschaft.
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nutzen können, um zu bestimmen, ob ein
Patient anfällig für Schizophrenie oder
andere psychische Erkrankungen ist.
KI lässt sich in Zusammenhang mit Sprache
ebenfalls einsetzen: So gibt es bereits
Chatbots, die selbstständig die Symptome
des Patienten erfragen, um dann eine
Diagnose zu stellen. Dabei beziehen sie,
sofern vorhanden, die Vorgeschichte des
Patienten mit ein.
Ein Projekt aus China wertet Patientendaten
aus, um Kinderkrankheiten zu erkennen.
Es wurde mit mehr als einer Million
Patientenakten trainiert und erreicht
bei der Diagnose eine Treffgenauigkeit
von 79 bis 98 %.
Zeljko Loncaric
Congatec, Deggendorf
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