Künstliche Intelligenz ist ein emotionales Thema. Das Beschwören von Bildern von Robotern oder menschenähnlichen Kreaturen, die die Welt erobern, wie in Terminator oder Matrix, löst bei vielen mindestens erhöhten Blutdruck aus...
Aber, um unserer Gesundheit willen, wir sollten uns auch nicht ins Bockshorn jagen lassen. Schließlich sind wir bereits in unserem täglichen Leben zunehmend mit KI-Anwendungen konfrontiert.... mit Dingen wie Alexa und Siri zum Beispiel oder "Chatbots", die auf Websites aufpoppen, wenn wir Online-Shopping und Banking betreiben…Egal, ob man sie mag oder hasst, aber beängstigend sind die meist nicht! Viele finden sie eher „bequem“ oder sogar „angenehm“.
Apropos, in den Bereichen Medizin und Gesundheitswesen werden bei der Anwendung der neuesten KI-Techniken, insbesondere Machine Learning, Deep Learning und Neural Networking, erhebliche Fortschritte erzielt. Sie erinnern sich vielleicht an die großflächig publizierte Geschichte aus dem letzten Jahr über einen führenden Dermatologen in Deutschland, der Hautkrebs-Experten aus der ganzen Welt vor eine interessante Herausforderung stellte: Konnten sie es bei der Diagnose von Bildern potenzieller Melanom-Krebsfälle mit seinem Prototyp eines neuronalen KI-Netzwerksystems aufnehmen? Nur 13 der 58 beteiligten Dermatologen gelang es, den Algorithmus zu schlagen und mehr Fälle von Hautkrebs von harmlosen Muttermalen richtig zu unterscheiden.
Auch im Hinblick auf die Wirtschaftlichkeit im medizinischen Bereich sind KI-fähige Entwicklungen eine willkommene Unterstützung, nicht zuletzt aufgrund des zunehmenden Budgetdrucks, Zeitmangels und anhaltenden Fachkräftemangels
KI-fähige Algorithmen, die beispielsweise in der medizinischen Bildgebung und Diagnose eingesetzt werden, können in Sekundenschnelle Ergebnisse erzielen und nicht erst in Stunden oder Tagen. Mögliche Anwendungsgebiete können fast alle Bereiche umfassen, von Tomographie- (MRT, CRT) Systemen über Ultraschalldiagnosegeräte bis hin zu mobilen Geräten für den Einsatz in Diagnose und Pflege.
Machine Learning und Deep Learning analysieren Datensätze und lernen daraus, um spezifische Vorhersagen über die Patientenversorgung bei einer wachsenden Anzahl von Erkrankungen zu treffen - von verschiedenen Krebsarten und Demenz bis hin zu Nieren- und Herz-Kreislauf-Erkrankungen. Deep Learning hat eine Art "sechsten Sinn", der sogar Vorhersagen aus der Entdeckung von Datenmustern entwickelt, die der Mensch sonst übersehen könnte. So können Frühwarnsignale helfen, eine Krankheit oder einen medizinischen Notfall wie Herz- oder Nierenversagen zu verhindern. Es kann sogar mögliche Behandlungen vorschlagen, die auf Zehntausenden von ähnlichen aufgezeichneten medizinischen Fällen basieren. In einigen Fällen können Patienten über mobile Anwendungen Diagnosen und medizinische Behandlungshinweise erhalten.
Je mehr medizinische Daten für die Analyse und Verarbeitung zur Verfügung stehen, desto besser werden KI-fähige Maschinen und Systeme das medizinische Personal bei komplexen analytischen Aufgaben unterstützen können.
Machine Learning und Deep Learning erhöhen jedoch die Leistungsanforderungen an medizinische Systeme.
Medizinische OEMs und Systementwickler benötigen zunehmend leistungsfähigere Plattformen zur Unterstützung ihrer echtzeit- und grafikintensiven medizinischen KI-Lösungen.
Um das dafür nötige umfassende Parallel Processing zu ermöglichen, das heute in der medizinischen Bildgebung und KI-gestützten Diagnose gefordert wird, müssen Server mit den neuesten Multicore-CPUs ausgestattet sein. Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Parallelisierung auf GPUs bei KI-fähigen medizinischen Systemen. Hier war die Beschleunigung von Deep-Learning-Algorithmen, auf den branchenführenden GPUs ein wichtiger Meilenstein. Deep Learning zum Beispiel profitiert nun stark von der Portierung auf die programmierbaren Grafikprozessoren (GPUs) z.B. von NVIDIA, wodurch die Lernzeit des neuronalen Netzwerksystems von Wochen auf wenige Stunden reduziert wird.
Der neueste Server von Kontron kann der „KISS of Life" für KI-basierte medizinische Plattformen sein
Um diesen Anforderungen an die Rechenleistung und dem enormen Potenzial von KI im Gesundheitswesen gerecht zu werden, hat Kontron kürzlich seinen bisher leistungsfähigsten KISS Rackmount-Server KISS V3 4U SKX vorgestellt. Er verfügt über Dual Intel® Xeon® SP-Prozessoren, die rechenintensive Echtzeitprozesse zur Analyse großer Datenmengen ermöglichen. Bis zu drei double width High-End-GPU-Karten wie NVIDIA®TESLA®V100 sorgen für eine extrem hohe GPU-Leistung und für erweiterte Speichermöglichkeiten können bis zu acht 2,5"-Laufwerksschächte installiert werden.
Wie die anderen KISS-Serverplattformen des Unternehmens basiert auch der leistungsstarke KISS 4U V3 SKX auf Industriestandardkomponenten, die eine einfache Konfiguration und Wartung ermöglichen. Der flexible, modulare Aufbau ermöglicht zudem eine einfache Anpassung an medizinische OEM-Kundenspezifikationen. Entscheidend ist, dass er für den 24/7-Betrieb bei konstant niedrigem Geräuschpegel (~ 35dBA) eingesetzt werden kann, was die Zuverlässigkeit des Systems unterstreicht und den Server damit für den Einsatz in geräuschempfindlichen Bereichen in unmittelbarer Nähe zum Menschen bzw. Patienten qualifiziert. Darüber hinaus ist er auch für raue Umgebungen ausgelegt, geeignet für den Einsatz bei hohen Temperaturen und in mechanisch beanspruchten Bereichen. Ein weiterer Fokus liegt auf langfristiger Verfügbarkeit und hoher Sicherheit.
Als vertrauenswürdiger und erfahrener OEM-Partner werden die Board-, Modul- und Systemprodukte von Kontron in der gesamten Medizinindustrie eingesetzt, um Diagnose, Therapie, Patientenüberwachung, Pflege zuhause oder die IT in Kliniken zu optimieren.
Also, wenn es um die Zukunft des Gesundheitswesens und der Medizin geht, was verschreiben Sie?
Weitere Informationen zu den KISS Rackmount-Serverlösungen von Kontron finden Sie unter https://www.kontron.de/products/systems/rack-mount-systems
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