Der AI AI-Markt für Medizin wird laut Frost & Sullivan-Prognose 1,7 Milliarden US-Dollar erreichen. Bis 2021 wird es noch dreimal wachsen - bis zu 6,6 Milliarden. Welche Krankheiten mit Hilfe künstlicher Intelligenz behandelt werden und welche Unternehmen davon profitieren wollen, wird im Binary District Review überprüft.
Ein neuronales Netzwerk, das alles über Krebs weiß
"Watson, hier ist so ein schwieriger Fall mit mir, was empfehlen Sie?" - Wahrscheinlich hätten sich Ärzte an IBM wenden können, das durch künstliche Intelligenz erfunden wurde. Der IBM Watson Supercomputer wurde 2011 entwickelt und nach dem ersten Präsidenten von IBM, Thomas Watson, benannt. 2014 investierte das Unternehmen eine Milliarde Dollar in die Entwicklung dieses Projekts. Jetzt wird eines seiner Module,
Watson for Oncology , zur Diagnose und Behandlung von Krebs eingesetzt.
Die Hauptaufgabe von Watson (der Computer, nicht der Präsident) besteht darin, zu verstehen, was ihm gesagt wird, und in den Datenbanken nach den erforderlichen Informationen in natürlicher Sprache zu suchen. Im Fall von Watson for Oncology enthält diese Datenbank mehr als 600.000 medizinische Berichte und Diagnosen sowie zwei Millionen Seiten mit Texten aus medizinischen Fachzeitschriften und klinischen Studien auf dem Gebiet der Onkologie.
Basierend auf diesen Daten stellen die KI und die medizinischen Aufzeichnungen eines bestimmten Patienten eine Diagnose und sagen den Ärzten, wie Krebs in bestimmten Fällen am besten behandelt werden kann. Informationen über den Patienten werden depersonalisiert in den Computer eingegeben.
Ein neuronales Netzwerk kann mehrere Behandlungsmöglichkeiten bieten, der Arzt muss die beste auswählen.
Der behandelnde Arzt kann dem System Informationen hinzufügen. Schreiben Sie zum Beispiel: „Der Patient hat während des Auswurfs Blut im Auswurf“ - der Computer versteht, was gesagt wird, und gibt nach 30 Sekunden eine aktualisierte Diagnose und einen aktualisierten Behandlungsverlauf aus.
Im Jahr 2016
identifizierte AI
eine seltene Form von Leukämie bei einem 60-jährigen Patienten, bei dem ursprünglich die falsche Diagnose diagnostiziert wurde. Zu diesem Zweck untersuchte das System in 20 Minuten 20 Millionen wissenschaftliche Artikel über Krebs.
Ab 2019 wird IBM Watson for Oncology zur Behandlung von Krebs bei Veteranen der US-Armee eingesetzt. Andere Watson-Module werden zur Diagnose anderer Krankheiten verwendet. Bis 2021 prognostiziert Frost & Sullivan, dass IBM 45% des Marktes für medizinische KI einnehmen wird, was bis dahin 6,6 Milliarden US-Dollar betragen wird.
Im vergangenen Mai wurde berichtet, dass die Sberbank IBM Watson in ihrem Versicherungssystem einsetzen wird. Anschließend schloss die Sberbank Life Insurance (eine Tochtergesellschaft der Sberbank) mit IBM den ersten Vertrag in Russland über die Verwendung des Watson for Oncology-Systems ab.
Ein Roboter, der Kindern mit Autismus das Lächeln beibringt
Ein Beispiel für eine traditionellere Art von KI in der Medizin ist QTrobot: ein Roboter zur Behandlung von Kindern mit Autismus-Spektrum-Störungen. Für solche Kinder ist es schwierig, mit anderen Menschen zu kommunizieren: Sie erkennen die Gefühle anderer Menschen schlecht und drücken ihre eigenen aus. Mit zunehmendem Alter verschlimmert sich dieses Problem. Wenn Sie bereits in den ersten Lebensjahren eines Kindes nicht auf sie achten, wird es später viel schwieriger für ihn, damit umzugehen.
QTrobot ist für Kinder ab vier Jahren gedacht. Er kommuniziert mit ihnen mit Worten, Gesten und Gesichtsausdrücken. Bevor Sie es verwenden, können Sie es einfach selbst programmieren - laut Gründer kann es sogar ein Elternteil ohne technische Kenntnisse in weniger als 20 Minuten tun. Wie das geht,
zeigen zwei kurze Videos auf der Projektwebsite. Mithilfe eines Roboters können Sie einem Kind beibringen, die Stimmung eines anderen zu verstehen, zu kommunizieren und einfache Aufgaben auszuführen - wie zum Beispiel in diesem
Video .
Das Startup LuxAI, das den Roboter entwickelt hat, wurde 2016 von Forschern der Universität Luxemburg gegründet. Der endgültige Prototyp des Roboters wurde ein Jahr später vorgestellt, und der erste QTrobot-Test wurde 2018 durchgeführt: Wissenschaftler verglichen die Behandlungssitzung von fünfzehn Jungen mit Autismus im Alter von vier bis 14 Jahren mit einem Roboter und einem Arzt. Es stellte sich heraus, dass Kinder dem Roboter mehr Aufmerksamkeit schenken: Im Durchschnitt schauten sie ihn doppelt so lange an.
Der einzige Nachteil von QTrobot ist, wie bei vielen anderen Robotern dieses Typs, der Preis: 2017 sagten die Entwickler, dass es 5500 Euro sein würden. Der Roboter wurde zwar nicht zum Verkauf angeboten: Laut
dem wissenschaftlichen Portal IEEE Spectrum werden derzeit Testtests in medizinischen Zentren in Luxemburg, Frankreich, Belgien und Deutschland durchgeführt.
"Jarvis" für "Iron People" -Diabetiker
JARVIS (Just Another Very Intelligent System) ist die
Sprachplattform- Schnittstelle für Diabetiker
Diabnext AI . Benannt nach dem Butler von Iron Man, Tony Stark, ergänzt es das vom Unternehmen entwickelte CLIPSULIN-System. Das System umfasst „intelligente“ Tracker, die an einem Insulinpen und einem Glukometer (einem Gerät zur Messung des Blutzuckers) angebracht sind, eine mobile Anwendung und ein Computerprogramm zum Speichern und Analysieren von Aufzeichnungen. 2017 gewann CLIPSULIN den CES Innovation Award 2017 in der Kategorie Biotechnologie.
Das System hilft einem Diabetiker, ein tägliches Tagebuch über seinen Zustand zu führen: Aufzeichnen von Insulindosen, verzehrten Mahlzeiten und anderen Parametern. Diabetiker benötigen ein Tagebuch, um ihren Blutzucker zu kontrollieren. In der Regel werden Eingaben manuell vorgenommen - in speziellen Notizbüchern oder in mobilen Anwendungen. Nach jeder Mahlzeit zeichnet der Diabetiker die ungefähre Menge der darin enthaltenen Kohlenhydrate und die für sie festgelegte Insulindosis auf. Mit CLIPSULIN-Trackern können Sie dies automatisch tun.
Das Funktionsprinzip des Geräts wird in dem im Blog des Unternehmens vorgestellten
Video beschrieben: Ein Diabetiker macht Fotos vom Frühstück, und das im Tracker integrierte Bilderkennungssystem bestimmt, wie viel Kohlenhydrate es enthält. Danach legt der Patient eine Dosis auf seinem Insulinpen fest: Die Anzahl der Einheiten wird sofort festgelegt.
Ein weiterer Tracker ist an das Messgerät angeschlossen: Mit ihm können Sie Daten über jede Zuckermessung an eine mobile Anwendung und an einen Computer übertragen. Sie können auch andere Parameter in das System eingeben: die Ergebnisse von Standardtests, den Gehalt an glykiertem Hämoglobin, Gewichtsdaten, Übungen usw.
Gleichzeitig kann Jarvis Benutzerfragen beantworten und lernt wie jedes neuronale Netzwerk bei der Datenerfassung. Wie die Entwickler
erklären , analysiert AI, wenn eine Person beispielsweise regelmäßig viel Pizza isst, wie sich diese Art von Lebensmitteln auf den Blutzuckerspiegel auswirkt, und hilft dabei, die Insulindosis genauer zu berechnen. Ein Arzt mit einem anhaltenden Diabetiker kann auf Wunsch des Patienten auch auf Diabnext zugreifen.