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KI-System

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KI-Implementierung heute und morgen

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.

Die folgenden Anwendungsbeispiele beziehen sich auf die Verwendung von künstlicher Intelligenz in der Radiologie.

KI in der Diagnose

Wie KI-Computertechnologie zur Verbesserung der medizinischen Praxis beitragen kann

KI-Software und ihre Computerhardware-Bausteine können zusammen eine verbesserte Visualisierung von betroffenen Bereichen ermöglichen, die auf den aufgenommenen Bildern angezeigt werden. Außerdem helfen sie bei der Segmentierung, um eine Analyse jeder Region bereitzustellen. Hierbei werden Anomalien in den radiologischen Ergebnissen angezeigt, wodurch Ärzte ihre Schlussfolgerungen auf Grundlage von AI-gestützten Daten ziehen können. Diese fortschrittliche intelligente Technologie kann die Schwere potenzieller Krankheiten bewerten, sodass Radiologen Prioritäten setzen und beschleunigte Pflege und Behandlungen anbieten können. Es kann auch dazu beitragen, die Geschwindigkeit des klinischen Workflows zu verbessern. Ärzte können sich über den gesicherten Cloud-Zugriff mit ihren Kollegen austauschen, zusammenarbeiten und beraten. 

Während eines radiologischen Prozesses wird beispielsweise fortschrittliche Computerhardware, die in das Bildgebungsgerät integriert ist, verwendet, um die Aufgabe einer KI-Schnittstelle zu unterstützen. Dieses System wird verwendet, um Ergebnisse aus einer großen Anzahl von aufgenommenen Bildern und zusätzlichen Daten aus der Patientenakte zu berechnen. Basierend auf diesen verschiedenen Quellen und Eingaben erkennt und entwickelt das KI-System Bewertungskriterien für die häufigsten Bilder und Datenpunkte, die das System dann als „normal“ bezeichnet. Auf dieser Grundlage kann die künstliche Intelligenz feststellen, wo Anomalien vorliegen, und diese klassifizieren. Des Weiteren kann das KI-System auch gemeinsame Verknüpfungen zwischen Bildern und Datenpunkten verfolgen, um Beziehungen zu definieren. Dies kann Ärzten helfen, schnell zu einer fundierten Diagnose zu gelangen. Mit Hilfe von KI-Daten können sie hochgradig personalisierte und optimale Behandlungsmethoden für bestimmte Patienten entwickeln. 

Des Weiteren kann der Bedarf Gewebeproben entnehmen zu müssen verringert werden. Eine Diagnose kann immer noch auf physischen Gewebeproben aus Biopsien beruhen. Wenn aber die Bildqualität und die Detailgenauigkeit verbessert werden, verringert sich der Bedarf an der Analyse physischer Proben. Anstatt physikalische Gewebeschnitte unter einem Mikroskop zu bewerten, kann sich eine Diagnose auf dasselbe Gewebe stützen, das als Bild aus einem radiologischen Scan abgeleitet wurde. Risikoreiche Biopsien und daraus resultierende mögliche Infektionen können verhindert werden.   

Aktuelle Bereiche mit KI-System in der medizinischen Bildgebung

KI kann dazu beitragen, die Anzeige medizinischer Bilder zu verbessern. Diese werden, basierend auf Deep Learning, durch Multimodalität analysiert. Dadurch kommt es zu einer viel klareren Analyse der betroffenen Organe des Patienten. Zum Beispiel können Herzbilder auf verschiedene Arten analysiert werden: auf 2D, in 3D oder 4D. 

Vorteile: 

-Hohe Präzision bei der Erkennung und Verfolgung von Lungenanomalien
-Hilfe bei der Visualisierung von Leberläsionen
-volumetrische und longitudinale Segmentierung mit außergewöhnlichem Fokus
-optimiertes Lesen von Mammographie kann optimiert werden und ein
-effektiveres Ergebnis mit von der KI empfohlenen Schwerpunktbereichen

KI in der Behandlung

Wie KI die Arbeitsabläufe, Diagnosen und Behandlungen des Arztes verbessert

Im folgenden Fall kann ein Herzpatient mit unregelmäßigem Herzschlag in ein Krankenhaus kommen und einen Kardiologen aufsuchen. Wenn der Arzt die Identität des Patienten in das KI-System eingibt, greift das KI-Modul auf herzbezogene Bilder und Daten aus der elektronischen Patientenakte des Patienten zu. Abhängig davon, wie das System programmiert ist und ob bei dem Patienten eine Herzerkrankung in der Vorgeschichte aufgetreten ist, kann der Arzt Miniaturansichten, Texte und Zusammenfassungen früherer und aktueller Behandlungen anzeigen. Darüber hinaus würde es Links zu anderen medizinischen Problemen des Patienten und Aufzeichnungen über andere Behandlungen geben. 

Der Arzt kann ein EKG anordnen und sowohl neue Testergebnisse als auch vorhandene Daten in der Patientenakte überprüfen. Somit kann er feststellen, was für den vorliegenden Fall relevant ist, und die entsprechenden Bilder und Daten aus der Patientenakte abrufen oder neue Scans bestellen. Das KI-System zeigt die Bilder und alle verknüpften Daten an, die dieses für wichtig hält. Wenn zu diesem Zeitpunkt eine Diagnose eindeutig ist, schlägt das KI-System Behandlungsabläufe vor, die für das diagnostizierte Problem in der Vergangenheit wirksam waren. Der Arzt kann aus dem vorgeschlagenen Kurs auswählen und die Behandlung für den jeweiligen Patienten anpassen oder feststellen, dass ein neuer und anderer Behandlungsverlauf angemessen ist. Ein KI-System hilft Medizinern, schnell die richtigen Entscheidungen zu treffen und umfassende Daten einzugrenzen und zu vereinfachen. Hierdurch ergeben sich viele Möglichkeiten für hochgradig fokussierte Diagnosen und Behandlungsoptionen. Das Ergebnis verbessert die Patientenversorgung und rettet Leben. 

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 AI-integriertes Computersystem mit hoher Verarbeitungsleistung erforderlich. Dieses greift schnell und effizient auf alle Informationen zu. Außerdem wären Konnektivitäts-Optionen für den Echtzeitzugriff auf die Patientenakte eines Patienten erforderlich, die in einer Datenbank gespeichert würden. Medizinisch zertifizierte Touchscreen-Computer / Anzeigemonitore 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 AI 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. Dem 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-Computer 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. 

Planung und Benachrichtigung mit KI-Systemen

Ein genauer Blick auf Bilder und Datenverarbeitung

Bilder und die entsprechenden Daten stammen entweder von einem aktuellen Besuch, aus neuen Scans oder aus Patientenakten in der Patienten-Datenbank. Neue Bilder können sofort angezeigt und als strukturierte Daten gespeichert werden, sodass sie später als Referenz zur Verfügung stehen. AI kann auf die strukturierten Daten zugreifen und die wichtigsten Aspekte anzeigen, um den Entscheidungsprozess eines Arztes zu unterstützen. Dies ist besonders wichtig für KI-Funktionen wie diagnostische Hilfe, die Entwicklung von Therapieplänen und für die Bildinterpretation. 

Die strukturierten Daten können mit künstlicher Intelligenz kombiniert werden, um Routineaufgaben zu automatisieren. Warnungen, Erinnerungen und Nachfüllungen von Rezepten können automatisch basierend auf einer AI-Analyse der Patientenakten generiert werden. Bei Patienten, die sich regelmäßigen Tests unterziehen, kann AI eine Änderung des Zustands des Patienten erkennen und eine angemessene Reaktion generieren, die von einer Notiz für den Patienten bis zu einer Warnung für den Arzt reichen kann. Follow-ups, Planungen und Anweisungen könnten vom KI-System durchgeführt werden, wodurch sowohl der Arzt als auch der Patient von Routineaufgaben befreit werden und gleichzeitig eine größere Genauigkeit bei der Einhaltung des vorgeschlagenen Behandlungsplans sichergestellt wird. 

Unsere Produkte für den Medizinbereich

Axiomtek bietet lüfterlose medizinische Touchpanel-Computer an, die medizinische Bilddaten für KI-Systeme verarbeiten können. Sie bieten Zertifizierungen nach UL60601-1 / EN60601-1, CE und FCC Klasse B, um die Betriebssicherheit in der medizinischen Industrie sicherzustellen. Die lüfterlose MPC-Touchpanel-Computerserie bietet hochauflösende Displays in mehreren Größen. Sie verfügen über IP65-Frontblenden zum Schutz vor Wasser und Staub. Die Touchpanel-Computer bieten ausgezeichnete Rechenleistung, die für die Bilderzeugungsaufgaben erforderlich sind. Die Geräte verfügen über mehrere E / A-Anschlüsse für Peripheriegeräte wie RFID-Scanner, Ethernet-Konnektivität und eine flexible Datenspeicherkapazität. Erweiterungssteckplätze für spezielle Funktionen, wie 4G/5G, sind ebenfalls verfügbar. 

Der Axiomtek-Touchpanel-Computer kann Eingaben aus der Radiologie übernehmen und die komplexen Bilder speichern, während er 3D-4D-Modelle, verschiedene Ansichten und hochauflösende Details anzeigt. Der integrierte Speicher und die Rechenleistung ermöglichen die schnelle Zusammenstellung und Anzeige verschiedener Ansichten je nach Bedarf. Geschwindigkeit und gute Bildgenauigkeit sind für eine schnelle und zuverlässige Diagnose unerlässlich. 

Axiomteks Embedded Systeme

Wenn ein Anzeigemonitor verwendet wird, ist die Verwendung eines Hochleistungscomputers erforderlich, um die medizinischen Bilddarstellungen durchzuführen. Hochleistungs-CPU, ausreichend Verarbeitungsspeicher und umfangreiche Kommunikationsfunktionen sind der Schlüssel zum Baustein des medizinischen Bildgebungsgeräts. Kommunikationsschnittstellen sind zu den wichtigsten Erfolgsfaktoren in unserer IoT-gesteuerten Welt geworden, d. H. Ethernet- und / oder WiFi-Schnittstellen sind ein Muss für die Übertragung erfasster Informationen und das Abrufen von Daten in der Patientenakte für die AI-Verarbeitung. Die Daten können zur Speicherung oder zum weiteren Zugriff sicher in die Cloud übertragen werden. In vielen Fällen werden Echtzeitbetriebssysteme auf dem Embedded System installiert, um Echtzeitfunktionen für eine schnellere Analyse bereitzustellen. 

Die Lösungen von Axiomtek für OEMs / ODMs für medizinische Geräte reichen von Motherboards, Embedded Systems, EN- / UL-zertifizierten medizinischen Touchpanel-Computern, DIN-Rail-Gateway-Computersystemen und vielem mehr. Zusätzlich zu der MPC-Produktlinie, entwickelt und liefert Axiomtek seit mehr als 27 Jahren viele hochwertige industrielle Computerlösungen an Hersteller medizinischer Geräte. Außerdem stellt Axiomtek eine breite Palette industrieller Embedded Motherboards her, die in medizinischen Geräten integriert werden können. Sie sind in einer Vielzahl von Formfaktoren mit verschiedenen Funktionen erhältlich, die für die Integration in verschiedenste Medizinprodukte geeignet sind. Diese Motherboards bieten skalierbare Prozessoren, Flexibilität und einfach zu integrierende Designs. Das Design-Engineering-Team von Axiomtek hat viele Hersteller medizinischer Geräte bei der Auswahl Ihrer Embedded Motherboards unterstützt. Dabei wurden die speziellen Anwendungsanforderungen unserer Kunden  berücksichtigt. Die enge Zusammenarbeit mit unseren Kunden, sowie die schnelle Bereitstellung von Prototypen ist ein entscheidender Vorteil gegenüber den Wettbewerbern.

Haben wir Ihr Interesse geweckt?

Bei Produktanfragen steht Ihnen unser Vertriebsteam gerne unter welcome@axiomtek.de zur Verfügung. 

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