Am Dienstag im HIMSS Konferenz in Orlando, GE HealthCare Und Mass General Brigham gab bekannt, dass sie es sind Integration von Fundamentmodellen in ihre KI-Forschung und -Entwicklung ein. Die beiden Partner begann ihre KI-Forschungskooperation im Jahr 2017.
Seit Beginn ihrer Zusammenarbeit haben die Partner „viel Arbeit an der betrieblichen Effizienz geleistet“, sagte Parminder Bhatia, Chief AI Officer von GE HealthCare, während eines Interviews am Mittwoch auf der Konferenz.
Beispielsweise hob er einen von ihnen gemeinsam entwickelten Algorithmus hervor, der Anbietern helfen soll, verpasste Behandlungsmöglichkeiten besser zu erkennen.
Der Algorithmus hilft Anbietern vorherzusagen, welche Patienten wahrscheinlich zu spät kommen oder nicht zu Terminen erscheinen, und er hat eine Genauigkeitsrate von 96 %, erklärte Bhatia. Durch den Einsatz des Tools könnten Gesundheitsdienstleister mehr Sprechstundentermine durchführen, erklärte er.
Die Forschungspartner hätten außerdem mehrere KI-Tools entwickelt, um Radiologen Zeit zu sparen, indem sie wichtige Befunde in Bildern markieren, bemerkte er.
Durch die Integration von Basismodellen in ihre KI-Forschung wollen GE Healthcare und Mass General Brigham die Entwicklung weiterer Tools wie diesem beschleunigen, sagte Bhatia.
Ein Basismodell bezieht sich auf ein groß angelegtes Modell für maschinelles Lernen, das als Grundlage für die Erstellung spezialisierterer Modelle für bestimmte Aufgaben oder Domänen dient. In der Regel werden diese Modelle anhand großer Mengen unterschiedlicher Daten vorab trainiert und sind in der Lage, menschenähnlichen Text mit einem hohen Maß an Genauigkeit zu verstehen und zu generieren.
Wenn ein Gesundheitssystem KI einsetzt, muss es in der Regel Modelle neu trainieren, um sie an die unterschiedlichen Bedürfnisse verschiedener Patientengruppen und Pflegeeinstellungen anzupassen. Dies führe oft zu höheren Kosten und einer höheren Komplexität, was der breiten Akzeptanz von KI-Technologien im Gesundheitssektor schade, bemerkte Bhatia.
„Foundation-Modelle tragen wirklich dazu bei, die Markteinführung von KI-Produkten zu beschleunigen“, bemerkte er. „Jeder zukünftige KI-Entwickler von GE HealthCare, der eine Anwendung erstellen möchte, kann die Anwendung jetzt etwa zehnmal schneller erstellen als in der Vergangenheit.“
Die Modelle können Entwicklern auch dabei helfen, bestehende KI-Tools schneller an verschiedene Anwendungsfälle anzupassen, fügte Bhatia hinzu.
Dr. Keith Dreyer, Chief Data Science Officer von Mass General Brigham, bezeichnete Stiftungsmodelle in einer Erklärung als „die nächste Welle der KI-Innovation“.
„Ich denke, wir sind alle optimistisch, dass Basismodelle die Arbeit, die wir in den letzten Jahren mit Faltungs-Neuronalen Netzen geleistet haben, tatsächlich ergänzen und verbessern können. Wir hoffen, dass diese Arbeit dazu beitragen wird, die Gesundheitsversorgung für unsere Ärzte effizienter, für unsere Patienten zugänglicher und für unsere vielfältigen Gemeinschaften gerechter zu gestalten“, erklärte er.
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