Kurzübersicht:
In dem ständigen Bestreben, die Ergebnisse für die Patienten zu verbessern und die Kosten zu senken, setzen Gesundheitsorganisationen (HCOs) auf Technologie, insbesondere auf Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI), um aufregende Innovationen anzustoßen. Innovationen dieser Art haben das Potenzial, bei der Krankheitsvorhersage und -diagnose, der effektiven Behandlungsauswahl und -prognose, der biowissenschaftlichen und pharmazeutischen Forschung, der Epidemiologie, der öffentlichen Gesundheit und bei Präzisionsgesundheitsinitiativen zu helfen.
Obwohl diese Ansätze vielversprechend sind, um zukünftige Durchbrüche im Gesundheitswesen und in der Pflege zu ermöglichen, erfordern sie den Zugang zu ausreichenden Mengen unterschiedlicher Daten für die Entwicklung und Validierung von Modellen, die eine konsistente Leistung erbringen. Elektronische Gesundheitsakten (EHR), medizinische Geräte und persönliche intelligente Geräte sowie die Daten, die in bahnbrechenden Forschungsstudien an verschiedenen akademischen medizinischen Zentren rund um den Globus gesammelt wurden, sorgen dafür, dass mehr und mehr Daten als je zuvor verfügbar sind. Das Problem liegt jedoch darin, wie man sicher und ethisch vertretbar auf die Informationen zugreifen, sie integrieren und dann analysieren kann, ohne die Privatsphäre des Einzelnen zu verletzen.
Vertrauliche Computerplattformen (Confidential Computing Platforms, CCPs) mit Speicherverschlüsselung und datenschutzfreundlichen Analysen unterstützen HCOs jedoch dabei, viele dieser traditionellen Hürden zu überwinden, indem sie helfen, Daten im Ruhezustand und bei der Nutzung zu schützen. BeeKeeperAI hat mit Hilfe eines Intel-basierten CCP drei verschiedene klinische Modelle validiert, darunter einen hämodynamischen Stabilitätsindex, ein COVID-19-Erkennungstool und ein Tool zur Behandlungsstratifizierung für diabetische Retinopathie. Die Möglichkeiten für verschiedene klinische Algorithmen sind jedoch endlos.
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