KI-Implementierung in der Medizinbranche

Die Implementierung von KI-Systemen in der medizinischen Bildgebung nimmt zu und ist in der medizinischen Industrie zu einem wachsenden Trend geworden. Nach und nach wird sich die Einführung von KI-gestützten Medizinprodukten verbreiten. Dadurch wird sich auch die Arbeitsweise von Medizinern sowie die Qualität der Patientenversorgung verändern. Zu den Bereichen, in denen die KI-Technologie unmittelbare Auswirkungen haben kann, gehören:

Diagnose – verbesserte Bilddarstellung, Filterung relevanter Abschnitte und Hervorhebung von Problembereichen.

Behandlung – Darstellung der relevanten Anamnese, möglicher Behandlungen, Wirksamkeit der Behandlung und möglicher Risiken.

Planung – Planung von Tests, Planung von Nachsorgeuntersuchungen, Überwachung des Medikamentenverbrauchs und Planung der Patiententherapie.

Benachrichtigung – Warnungen bei Änderungen des Patientenzustands, Erinnerungen und Alarme für bestimmte Ereignisse.

Eine erfolgreiche und effektive Implementierung von einem KI-System im medizinischen Bereich wird Leben retten und medizinischen Fachkräften helfen, schnelle und fundierte Entscheidungen zu treffen. Dabei beruht die KI-Fähigkeit auf der Verbesserung der Fähigkeiten von Hardware wie MPCs, Embedded Motherboards und lüfterlosen Embedded Systemen. Diese sind wichtige Bausteine für medizinische Geräte. Die leistungsstarken Medizin-Computer-Produkte von AXIOMTEK können die heute verfügbaren Funktionen übernehmen. Außerdem werden diese stetig weiterentwickelt und bleiben dadurch innovativ, fortschrittlich und zuverlässig.

Bausteine der Künstlichen Intelligenz in der medizinischen Bildgebung

Die Verwendung von KI in der medizinischen Bildgebung beruht auf der Integration von Software und Hardware für medizinische Zwecke. Zum Beispiel ein Embedded System mit hohen Rechenkapazitäten in medizinischen Geräten, die Bilder erfassen und verarbeiten. Radiologische Bilder, wie sie von CT-Scannern, Röntgen- und MRT-Geräten stammen, können in verschiedenen Formaten angezeigt werden – von 2D bis 4D. Die Anzeige erfolgt über Multimodalität für eine bessere Analyse, mit unterschiedlichen Farben und höheren Auflösungen als je zuvor. Nach der Erstellung können die Bilder analysiert werden, um Einblicke in mögliche Behandlungen zu erhalten und Behandlungsergebnisse vorherzusagen.

Um dies zu erreichen, ist ein KI-integriertes Computersystem mit hoher Verarbeitungsleistung erforderlich. Dieses greift schnell und effizient auf alle Informationen zu. Außerdem wären Konnektivität-Optionen für den Echtzeitzugriff auf die Patientenakte eines Patienten erforderlich, die in einer Datenbank gespeichert würden. Medizinisch zertifizierte Touchscreen Computer müssen in das Gerät integriert werden, um die Grundlage für medizinische Bildgebungsvorgänge zu schaffen. Diese reicht von der Erfassung von Bildern und dem Abrufen von Daten über die Analyse von Ergebnissen bis hin zu möglichen Ergebnissen durch den Einsatz von KI-Software und deren umfassender Lernkapazität.

Erstellen und Anzeigen von Bildern

2D-4D-Bilder von radiologischen Geräten sind eine Schlüsselkomponente der AI-gestützten Medizin. Die Fülle an Informationen kann die künstliche Intelligenz strukturiert filtern, segmentieren und anzeigen. Diese sind so detailreich, dass die künstliche Intelligenz die Informationen strukturiert filtern, segmentieren und anzeigen kann. Bei einem Scan, der einen Tumor zeigt, kann KI beispielsweise die abnormalen Zellstrukturen erkennen und im angezeigten Bild hervorheben. Der betroffene Bereich kann auch vergrößert werden oder es wird ein Modell der präparierten Region zur besseren Visualisierung des Problems erstellt. Der Arzt kann die Diagnosemöglichkeiten eingrenzen und sich auf den betroffenen Bereich konzentrieren. Für mehr Kontext kann er auch den Rest des Bildes untersuchen oder einen weiteren Scan anordnen.

Die Verwendung von KI beruht hierbei auf zwei Prozessen. Der Touch Panel PC für medizinische Zwecke muss in der Lage sein, die Bilder aus den radiologischen Eingaben mit hoher Geschwindigkeit zu verarbeiten und zu erstellen. Außerdem muss schnell und genau auf die Patientenakte zugegriffen werden, während genug Rechenleistung für die Empfehlungen der KI zur Verfügung steht. Die Bilder müssen in hoher Auflösung mit ausgezeichnetem Farbkontrast angezeigt werden.