Gesundheitswesen & Pharma
Use cases: Machine Learning Solutions
Mit dem Fortschritt der Technologie werden neue Werkzeuge und Geräte in den Gesundheitssektor eingeführt. Dies bedeutet auch, dass zunehmend größere Datensätze gesammelt werden, die in Modelle des maschinellen Lernens zur weiteren Analyse eingespeist werden können. Mit ihrer Hilfe können Gesundheitsfachleute genauer diagnostizieren, die Patientenversorgung und die Sicherheit medizinischer Verfahren verbessern, neue Behandlungen entwickeln sowie langfristige Kosten reduzieren.
Automatische Analyse großer Mengen von Dokumenten (z. B. Patientenakten oder SmPCs)
Medizinische Dokumente sind in der Regel repetitiv und enthalten häufig persönliche oder sensible Daten. Ihre manuelle Analyse ist eine mühsame Aufgabe, die Expertenwissen erfordert, aber ein System zur optimalen Zeichenerkennung (OCR) kann handschriftliche Texte zur leichteren Weiterverarbeitung digitalisieren, und KI-Modelle zur Informationsextraktion können leicht die wichtigsten Informationen darin finden.
Unterstützung der F&E-Aktivitäten durch automatisierte Bildanalyse und schnellere Experimentzyklen
Mit dem technologischen Fortschritt werden medizinische Bilder immer komplexer. Um Experimentzyklen zu beschleunigen, kann deren Analyse automatisiert werden. Mit Methoden der Computer Vision ist die Analyse nicht nur schnell, sondern auch genau und unvoreingenommen. Aufgrund ihrer Fähigkeit zur Mustererkennung können sie auch Erkenntnisse gewinnen, die auf traditionellem Wege nicht zugänglich sind.
Verbesserung der Effizienz und Genauigkeit medizinischer Diagnosen durch automatische Analyse von Bildgebungstechniken (z.B. Röntgen oder MRT)
Fortgeschrittene Methoden der Computer Vision haben die Fähigkeit, Objekte zu erkennen, zu kategorisieren und Anomalien in Bildern mit sehr hoher Genauigkeit zu detektieren. Da medizinische Bilder sehr komplex sind und das Erkennen subtiler Anzeichen von Krankheiten eine Aufgabe ist, bei der Genauigkeit entscheidend ist, ist dies ein sehr aktives Forschungsfeld zur Entwicklung und Verbesserung von Computer-Vision-Modellen.
