Ebenbuild entwickelt Prototypen für Diagnosen mithilfe eines digitalen Zwillings der Lunge

Der Prototyp hat das Potenzial, die Behandlung bei akutem Lungenversagen durch personalisierte, automatisierte und präzise Vorhersagen zu verbessern.

Auf einen Blick:

  • Ebenbuild, ein Technikanbieter im Gesundheitswesen, setzt ein Forschungsprogramm um, um die Überlebens- und Genesungschancen von Patienten, die aufgrund von akutem Atemnotsyndrom (ARDS) künstlich beatmet werden müssen, zu erhöhen.

  • Die Entwickler von Ebenbuild optimierten mit künstlicher Intelligenz vortrainierte Inferenzmodelle so, dass sie auf Intel® Hardware laufen können, was die Leistung von Clustern mit maschinellem Sehen beschleunigt. Zwecks schneller Datenverarbeitung und Visualisierung im Simulations-Cluster optimierte Ebenbuild seine Anwendung auf den Einsatz skalierbarer Intel® Xeon® Prozessoren. Confidential Computing mit Intel® Software Guard Extensions macht es Ebenbuild möglich, Daten aus mehreren Quellen zu verarbeiten und sie ohne Offenlegung in die Cloud zu übertragen.

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Kurzübersicht:


Die COVID-19-Pandemie hat der Welt die wertvolle Arbeit des medizinischen Personals auf Intensivstationen weltweit vor Augen geführt. Ohne die künstliche Beatmung wären viele weitere Patienten mit akuter Atemnot (ARDS) an den Komplikationen durch COVID-19 und anderer Krankheiten gestorben.

Angesichts der den Ärzten zur Verfügung stehenden Geräte, die die Beatmung ermöglichen, ist ihr Erfolg bei der Behandlung dieser Patienten noch beeindruckender. Derzeit ist es Ärzten und Pflegekräften nur ansatzweise möglich, die Auswirkungen der mechanischen Beatmung auf die verschiedenen Teile der Lunge zu verstehen. Sie vertrauen in ihrem Behandlungsansatz auf einfache schriftliche Formeln, Erfahrungen und vielfach darauf, es auszuprobieren, um so zu sehen, was funktioniert.

Die Behandlung von ARDS steht jedoch aktuell vor einer Zeitenwende dank des bahnbrechenden Forschungsprogramms von Ebenbuild, mit dem Patientendaten mit fortschrittlichen Algorithmen aus dem maschinellen Lernen und einer Computersimulation anhand physischer Daten zusammengeführt werden. Durch einen besseren Einblick in die menschliche Lunge könnte das ärztliche Personal die Beatmungstherapie anpassen, um mehr ARDS-Patienten vollständig genesen zu entlassen.


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