KI mit NVIDIA-Unterstützung verbessert die Patientenversorgung durch optimierte Analyse klinischer Daten

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KI-Tools mit Unterstützung von NVIDIA helfen Gesundheitsteams, umfangreiche Patientenakten in umsetzbare Erkenntnisse zu verwandeln, ermöglichen schnellere und personalisierte Betreuung und halten dabei die Daten sicher innerhalb von Krankenhausnetzwerken.

Gesundheitsdienstleister setzen zunehmend künstliche Intelligenz ein, um die Patientenversorgung zu verbessern, mit dem Ziel, die Zeit zu reduzieren, die Kliniker mit routinemäßiger Datenüberprüfung verbringen, und die direkte Interaktion mit Patienten zu erhöhen. NVIDIA-Technologien bilden die Grundlage für eine Vielzahl von KI-Anwendungen, die Pflegeteams unterstützen – von der pädiatrischen Forschung bis zur Krankenhausverwaltung.

Ein bemerkenswertes Beispiel ist Dyania Health, ein klinisches KI-Unternehmen mit Sitz in New Jersey, das Synapsis AI entwickelt hat. Diese klinische Reasoning-Engine durchsucht Jahrzehnte von Patientenakten – einschließlich Arztnotizen, Bildgebungsergebnissen, Pathologieberichten und Entlassungszusammenfassungen – und extrahiert Verbindungen über lange Zeiträume, die ein Spezialist entdecken könnte. Das System liefert klinische Signale, die auf Patienten hinweisen, die Aufmerksamkeit benötigen, wobei jede Erkenntnis auf das Ursprungsdokument zurückverfolgt werden kann. Die Kliniker bleiben jedoch zentral; sie bewerten die KI-Ergebnisse und treffen die endgültigen Entscheidungen zur Patientenversorgung.

Ein bedeutendes Merkmal von Synapsis AI ist, dass es vollständig innerhalb der sicheren IT-Umgebung eines Krankenhauses auf NVIDIA-beschleunigter Hardware läuft. Dies stellt sicher, dass sensible Patientendaten niemals die Krankenhaus-Firewall verlassen und adressiert so Datenschutz- und Sicherheitsbedenken. Die KI-Modelle werden mit den offenen NVIDIA NeMo-Bibliotheken entwickelt und für Krankenhaus-GPU-Server mittels NVIDIA TensorRT und TensorRT-LLM optimiert, was eine effiziente Verarbeitung großer Datensätze direkt vor Ort ermöglicht.

In der Praxis setzte die Cleveland Clinic Synapsis AI ein, um über 7.800 Fälle von Patienten mit Aortenklappenersatz zu analysieren, die zwischen 2005 und 2021 behandelt wurden. Die KI überprüfte umfassende Patientenakten, einschließlich Echokardiogrammen, die Jahre nach der Operation aufgenommen wurden, um prädiktive Modelle zu erstellen, die das Risiko eines Klappendefekts und die Notwendigkeit einer erneuten Intervention nach 3, 5 und 10 Jahren bewerten. Aufgaben, die manuell Jahre gedauert hätten, erledigte die Plattform schnell.

Dr. Lars Svensson, Leiter des Heart, Vascular & Thoracic Institute der Cleveland Clinic, hob das Potenzial dieser Technologie hervor, die Patientenergebnisse zu personalisieren. Über die Kardiologie hinaus ist der Ansatz anwendbar, um Patienten für klinische Studien zu identifizieren, Versorgungslücken in Fachgebieten wie Onkologie zu schließen und klinische Register zu bereichern.

Insgesamt ermöglichen von NVIDIA unterstützte KI-Tools Gesundheitsteams, große Mengen unstrukturierter medizinischer Daten sicher und effektiv zu nutzen, beschleunigen die Bereitstellung präziser und zeitgerechter Patientenversorgung und bewahren gleichzeitig die menschliche Aufsicht.