Künstliche Intelligenz für den Gesundheitsbereich und die Biowissenschaften
Das Potenzial der KI in den Bereichen Gesundheitsfürsorge und Life-Sciences (Biowissenschaften) ist enorm. Sie verfügt über das Potenzial, Klinikern und Forschern dabei zu helfen, Krankheiten zu verhindern, die Genesung zu beschleunigen und Leben zu retten, indem sie komplexe Daten freigibt. Sie kann sie auch von alltäglichen Aufgaben freistellen, sodass sie sich besser auf ihre Patienten oder Forschungsarbeiten konzentrieren können.
Sind Sie Entwickler oder Datenwissenschaftler?
Hier finden Sie optimierte Frameworks und Bibliotheken,1 nehmen Sie an KI-Kursen teil und erkunden Sie Community-Projekte, die auf Intel® Plattformen basieren.
Besuchen Sie die Intel® Developer-Zone ›
Entwickeln und testen Sie Ihre KI-Workloads kostenlos auf der neuesten Intel® Hardware mit integrierten, optimierten Frameworks, Tools und Bibliotheken.
Verbesserung der Gesundheit aller mit künstlicher Intelligenz
Technologie kann das Leben eines jeden Menschen bereichern, insbesondere wenn sie das Potenzial hat, Krankheiten vorzubeugen, zu behandeln und zu heilen. Intel arbeitet mit führenden Unternehmen im Technologieumfeld zusammen, um die Gesundheits- und Biowissenschaften zu revolutionieren, unabhängig davon, ob es die Entdeckung von Arzneimitteln beschleunigt, um die pharmazeutische Entwicklung zu beschleunigen oder den Zugang zur Gesundheitsversorgung und die Erschwinglichkeit zu verbessern. Der Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) im Gesundheitswesen – einschließlich Computer Vision, maschinellem Lernen und Deep Learning – spielt bei diesem Ziel eine entscheidende Rolle. In Kombination mit einer starken Infrastruktur für das Datenmanagement kann die KI Forschern und Gesundheitssystemen helfen, schnell Erkenntnisse aus riesigen Datenmengen zu gewinnen, auf die zuvor aufgrund von Datensilos nicht zugegriffen werden konnte.
Anwendungsfälle für KI im Gesundheitswesen und in den Biowissenschaften
Künstliche Intelligenz in der Medizin, in der pharmazeutischen Forschung und in anderen Bereichen des Gesundheitswesens kann dazu beitragen, die Patientenversorgung sowie die allgemeine Gesundheit der Bevölkerung zu verbessern.2 Im Gesundheitswesen eingesetztes Deep Learning und maschinelles Lernen optimieren heute die Arbeitsbelastung für das medizinische Fachpersonal, informieren über personalisierte Behandlungspläne und verbessern die Versorgung und das Gesamtumfeld für Patienten.
KI in der medizinischen Bildgebung
Von der Reduzierung der Rechenzeit, die zum Generieren von Bildern aus CT-Scans benötigt wird, bis zur Durchführung von Echtzeit-Inferenzen mit endoskopischen Kameras optimiert die KI die Arbeitsabläufe und verbessert die Pflege.
Informieren Sie sich über KI in der medizinischen Bildgebung
Präzisionsmedizin
Mithilfe der Präzisionsmedizin verwenden Kliniker neben anderen Patientendaten auch Genomanalysen, um die Versorgung individuell anzupassen und die richtige Behandlung für jeden einzelnen Patienten bereitzustellen.
Vorausschauende Analyse
Vorausschauende Analysen können den Gesundheitssystemen helfen, Trends zu verstehen, vorauszusehen, wann und wo Pflege benötigt wird, und ihre Strategien für die Gesundheit der Bevölkerung zu verbessern.
Lesen Sie mehr über vorausschauende Analysen im Gesundheitswesen
Laborautomatisierung
Maschinelles Sehen und andere Arten der KI steigern sowohl die Geschwindigkeit als auch die Genauigkeit in der Laborautomatisierung.3 Patienten können Diagnosen schnell erhalten und neue Arzneimittel lassen sich schnell testen, was Durchbrüche in der pharmazeutischen Entwicklung ermöglicht.
KI-gestützte Robotik
In Krankenhäusern und Pflegeeinrichtungen unterstützen Roboter die Operation, optimieren die Versorgung und Desinfektion des Verbrauchsmaterials und helfen den medizinischen Fachkräften, sich mehr auf den Patienten zu konzentrieren.
KI in der Telemedizin
KI-gestützte Telemedizin kann Klinikern helfen, eine zeitnahe Versorgung bereitzustellen und die ambulante Überwachung zu verbessern. Beispiele hierfür sind personalisierte Erinnerungen, Zustandsüberprüfungen basierend auf Überwachungsdaten und dynamische Eingabeaufforderungen bei virtuellen Besuchen.
Samsung kooperiert mit Intel, um die Erkennung von Nerven zu beschleunigen und Arbeitsabläufe zu verbessern
Samsung Medison hat mit Intel zusammengearbeitet, um die Erkennung von Nerven zu beschleunigen und Arbeitsabläufe zu verbessern. NerveTrack nutzt die Intel® Distribution des OpenVINO™ Toolkits zur Erkennung und Identifikation von Nerven während des Ultraschalls. Die Echtzeit-Inferenz von Ultraschall-Nervenbildern verbessert die Genauigkeit für Anästhesisten bei der Suche nach schwer zu findenden Nerven.
GE Healthcare beschleunigt die MRT-Bildgebung mit KI
Das Artificial Intelligence Prescription (AIRx) Tool von GE Healthcare automatisiert einige der manuellen Schritte, die beim MRT-Scannen nötig sind. Es bietet auch eine konsistente Scanausrichtung, mit der Ärzte einen Patienten über mehrere Monate hinweg überwachen können. Durch die Verwendung von Softwareoptimierungen, einschließlich der Intel® Distribution des OpenVINO™ Toolkits, konnte GE Healthcare die Inferenzzeit von AIRx auf einer Plattform mit Intel® Xeon® Prozessor ohne zusätzliche Kosten für Beschleuniger von 2,85 Sekunden auf 0,659 Sekunden reduzieren.4
Philips Healthcare beschleunigt Algorithmen für die Magnetresonanztomographie (MRT)
Philips Healthcare nutzt die Intel® Distribution des OpenVINO™ Toolkits und die Intel® DevCloud for the Edge zur Beschleunigung komprimierter sensorischer Workloads für seine MRT-Scanner auf skalierbaren Intel® Xeon® Prozessoren mit der benutzerdefinierten Erweiterungsfunktion des Toolkits.
TGen wendet High-Performance-Computing auf die Genforschung an
Die nächste Phase der personalisierten Medizin wird auf KI beruhen, um die Geschwindigkeit und Effizienz von Genomanalysen zu erhöhen. Das Translational Genomics Research Institute (TGen) hat einen für die Biowissenschaften optimierten HPC-Cluster (High Performance Computing) mit skalierbaren Intel® Xeon® Prozessoren und Intel® Optane™ Speicher entwickelt.
GE Healthcare hilft Mitarbeitern bei der Triage von lebensbedrohlichen Fällen
GE Healthcare hat einen KI-Algorithmus in Röntgenbildgebungsgeräte eingebettet, um kritische Fälle zu markieren und Radiologen auf die Notwendigkeit einer sofortigen Triage aufmerksam zu machen. Die Intel® Distribution des OpenVINO™ Toolkits verbesserte die Leistungsfähigkeit des Algorithmus und verkürzte die Zeit für die Analyse einer Röntgenaufnahme von mehr als drei Sekunden auf weniger als eine Sekunde.1, 5
Akara Prototypen KI-gestützter Desinfektionsroboter
Als Proof of Concept entwickelte Akara einen autonomen Prototyp eines Virus abtötenden Roboters, um kontaminierte Oberflächen in Krankenhäusern mit UV-Licht zu desinfizieren. Der Roboter basiert auf einer Intel® Movidius™ Myriad™ X-VPU und navigiert um Personen herum. Akara hat sich das Ziel gesetzt, Krankenhäuser im Kampf gegen COVID-19 bei der Desinfektion von Räumen und Geräten zu unterstützen.
Entwickeln und Bereitstellen von KI-Systemen
Hier finden Sie Dokumentationen und Beispiele aus der Praxis, die zeigen, wie Gesundheitssysteme und Wissenschaftler KI in ihre Arbeitsabläufe übernommen und integriert haben.
Beschleunigte Innovation im KI-Technologieumfeld
Intel® AI: In Production
KI am Netzwerkrand ermöglicht Echtzeit-Anwendungsfälle im Gesundheitswesen und in den Biowissenschaften. Erfahren Sie, wie die Partner und Lösungen von Intel für Gesundheits- und Biowissenschaften dies mithilfe von Intel® IoT RFP Ready Kits und Intel® IoT Market Ready Solutions ermöglichen.
Besuchen Sie Intel® AI: In Production – für Gesundheits- und Biowissenschaften
Intel® AI Builders
Intel® AI Builders bringt unabhängige Softwareanbieter (ISVs), Systemintegratoren, Originalgerätehersteller (OEMs) und Endbenutzer von Unternehmen zusammen. Mitglieder erhalten Zugriff auf technische Unterstützungsressourcen und Co-Marketing-Möglichkeiten, um die Einführung von KI in der Cloud voranzutreiben.
Intel® IoT RFP Kits
Diese RFP-fähigen Hardware-, Software- und Support-Pakete ermöglichen die Entwicklung innovativer Lösungen im Gesundheitswesen und in den Biowissenschaften. Sie wurden vor Ort getestet und sind darauf ausgelegt, mit den Kundenbedürfnissen zu wachsen.
Intel® IoT Market Ready Solutions
Diese End-to-End-IoT-Lösungen werden durch das Partner-Ökosystem von Intel ermöglicht, das für datenintensive Workloads optimiert ist. Die Lösungen sind anpassungsfähig, geprüft und bereit für die Implementierung.
Finden Sie KI-Lösungen für das Gesundheitswesen und die Biowissenschaften
Weitere KI-Ressourcen
Hinweise und Disclaimer
In Leistungstests verwendete Software und Workloads können speziell für die Leistungseigenschaften von Intel® Mikroprozessoren optimiert worden sein.
Leistungstests wie SYSmark und MobileMark werden mit spezifischen Computersystemen, Komponenten, Softwareprogrammen, Operationen und Funktionen durchgeführt. Jede Veränderung bei einem dieser Faktoren kann abweichende Ergebnisse zur Folge haben. Für eine umfassende Bewertung Ihrer vorgesehenen Anschaffung, auch im Hinblick auf die Leistung des betreffenden Produkts in Verbindung mit anderen Produkten, sollten Sie zusätzliche Informationen und Leistungstests heranziehen. Ausführlichere Informationen finden Sie unter www.intel.com/benchmarks.
Die Leistungswerte basieren auf Tests, die mit den in den Konfigurationen angegebenen Daten durchgeführt wurden. Sie spiegeln möglicherweise nicht alle öffentlich verfügbaren Updates wider. Einzelheiten zur Konfiguration siehe Backup. Kein Produkt und keine Komponente bieten absolute Sicherheit.
Für die Funktion bestimmter Technik von Intel® kann entsprechend konfigurierte Hardware, Software oder die Aktivierung von Diensten erforderlich sein.
Intel hat keinen Einfluss auf und keine Aufsicht über die Daten Dritter. Sie sollten andere Quellen heranziehen, um die Genauigkeit zu beurteilen. Ihre Kosten und Ergebnisse können variieren.
Produkt- und Leistungsinformationen
„Das Potenzial für künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen“, Juni 2019, Future Healthcare Journal, ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6616181/.
„Vorteile und Einschränkungen der gesamten Laborautomation: eine persönliche Übersicht“, Clinical Chemistry and Laboratory Medicine (CCLM), Februar 2019, degruyter.com/view/journals/cclm/57/6/article-p802.xml.