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Bei GE Healthcare will man KI-Innovationen im Frühstadium innerhalb des Unternehmens stärken und gründet dafür nun ein neues KI-Innovationslabor.
Die Initiative soll KI-Innovationen im Frühstadium innerhalb des Unternehmens stärken. Dafür baut GE Healthcare nun ein eigenes KI-Innovationslabor auf – ein Projekt innerhalb einer umfassenden KI- und Digitalstrategie, die sich auf die Integration von KI in medizinische Geräte, die Entwicklung von KI-Anwendungen für eine bessere Entscheidungsfindung über den gesamten Behandlungsverlauf und Krankheitszustände hinweg sowie die Nutzung von KI zur Unterstützung besserer Ergebnisse und betrieblicher Effizienz im gesamten System konzentriert. Die Investitionen des Unternehmens in die Cloud-Technologie untermauern diese Strategie und stellen die Rechenleistung bereit, um die Entwicklung von KI in großem Maßstab voranzutreiben.
„Das AI Innovation Lab lüftet den Vorhang für die Arbeit, die wir an der Spitze der Innovationen im Gesundheitswesen leisten“, kündigt Dr. Taha Kass-Hout, Global Chief Science and Technology Officer von GE Healthcare, fast schon vollmundig an. „Bei GE HealthCare entwickeln wir nicht einfach nur Technologien, sondern wir sind bestrebt, neue Wege zu beschreiten, indem wir neuartige Möglichkeiten erforschen, wie KI die Gesundheitsversorgung unterstützen kann.“
Als Beispiele nennt Kass-Hout das Projekt Health Companion, in dessen Rahmen derzeit die Möglichkeiten von agentenbasierter KI evaluiert werden, um Klinikern das Wissen und die Problemlösungskompetenzen eines multidisziplinären medizinischen Teams an die Hand zu geben.
Die Forschungs- und Entwicklungsaktivitäten von GE HealthCare in den Bereichen KI und Cloud würden sich auf die Neudefinition des Klinikalltags durch die Entwicklung neuer Konzepte zur Verbesserung der Diagnosegenauigkeit konzentrieren.
Man habe bei der US-Arzneimittelaufsicht FDA auch bereits eine 510(k)-Zulassung für eine neue Lösung beantragt, die den Bedürfnissen von Klinikern bei der Versorgung von Müttern und Babys gerecht wird. Diese KI-gestützte Funktion zur Interpretation der fetalen Herzfrequenz wendet Deep Learning auf Wellenformdaten an, um die fetale Herzfrequenz zu analysieren.
