Die Radiological Society of North America veranstaltet diese Woche ihr Jahrestreffen in Chicago und bietet Klinikern und Technikexperten aus der ganzen Welt die Möglichkeit, Ideen auszutauschen und die neuesten Innovationen auf diesem Gebiet vorzustellen.
Die Ausstellungshalle wird von Hunderten von Unternehmen bevölkert, von kleinen KI-Startups bis hin zu großen etablierten Medizintechnikunternehmen. Am Montag besuchte ich einen dieser Medizintechnik-Giganten – Philips – um mehr über die Partnerschaften und Technologien zu erfahren, die das Unternehmen auf der diesjährigen Messe vorstellte.
Vertiefte Zusammenarbeit mit AWS
Philips gab bekannt, dass es seine langjährige Beziehung mit AWS ausbaut. Das Unternehmen habe AWS ursprünglich vor etwa sieben Jahren als seinen Cloud-Partner ausgewählt, und die beiden hätten seitdem eng zusammengearbeitet, sagte Shez Partovi, Chief Innovation and Strategy Officer bei Philips, in einem Interview.
Beispielsweise begannen die Partner im vergangenen Jahr damit, generative KI-Tools für HealthSuite, das Bildarchivierungs- und Kommunikationssystem von Philip, zu entwickeln.
Während die Unternehmen ihre Zusammenarbeit vertiefen, konzentrieren sie sich darauf, das integrierte Diagnoseportfolio von Philips in die Cloud zu verlagern, erklärte Partovi.
„Der Grund, warum wir das tun, ist, dass es das ist, was die Kunden wollen. [Radiology images] Es handelt sich um sehr große Bilder, die sehr viel Speicherplatz erfordern, und ihre IT-Abteilungen möchten diesen nicht vor Ort verwalten“, bemerkte er. „Schritt eins dieser Partnerschaft besteht also darin, Diagnostik, Radiologie, Pathologie und Kardiologie zu integrieren – und in die Cloud zu wechseln.“
Diese Bemühungen zielen darauf ab, diagnostische Arbeitsabläufe zu vereinheitlichen, mit dem ultimativen Ziel, bessere Ergebnisse in verschiedenen klinischen Fachgebieten zu erzielen, fügte Partovi hinzu.
Er wies auch darauf hin, dass Anbieter leistungsstarke Rechenkapazitäten benötigen, um KI in Bildgebungssysteme einzubetten. Für die Integration radiologischer KI-Tools sind häufig Grafikprozessoren (GPUs) erforderlich, bei denen es sich um Prozessoren handelt, die für die schnelle Durchführung komplexer Berechnungen ausgelegt sind, vor allem für die Darstellung von Bildern und Videos.
„Es ist sehr schwer, das pauschal zu sagen. Es ist sehr teuer und Rechenzentren möchten im Allgemeinen keine GPUs vor Ort haben. „Wenn man die Software in die Cloud verschiebt und integriert, eröffnet sich die Möglichkeit, viel mehr KI-Tools einzubetten – denn sie nutzt die Leistung der in der Cloud verfügbaren Rechenleistung, um die gesamte benötigte KI zu erledigen“, so Partovi sagte.
BlueSeal MRT-Gerät
Auf der RSNA 2024 stellte Philips sein neues BlueSeal-MRT-System vor. Das 1,5T-MRT-System arbeitet mit viel weniger Helium als ein typisches MRT-Gerät, eine Funktion, die dazu beitragen könnte, den Zugang von Patienten zu MRT-Scans zu verbessern, bemerkte Partovi.
Herkömmliche MRT-Magnete benötigen typischerweise fast 400 Gallonen flüssiges Helium, um die Spulen des Magneten effektiv zu kühlen und ihnen somit die Aufrechterhaltung der Supraleitung zu ermöglichen, betonte er.
„Das macht den MR sehr schwer. Wenn Sie heute in ein Krankenhaus gehen, befinden sich die meisten MRs deshalb im ersten Stock oder im Keller“, bemerkte Partovi.
Das BlueSeal-MRT-System benötigt aufgrund seines vollständig versiegelten, heliumeffizienten Designs, das ein kontinuierliches Nachfüllen von Helium überflüssig macht, nur 1,8 Gallonen flüssiges Helium, erklärte er.
Er wies auch darauf hin, dass herkömmliche MRT-Geräte ein „Quench-Rohr“ benötigen, eine kaminartige Vorrichtung, die im Falle einer plötzlichen Magnetlöschung Heliumgas sicher aus dem Gebäude ableiten soll.
Das BlueSeal-Gerät benötigt kein Abschreckrohr und ist auch nicht mit Hunderten Gallonen Helium gefüllt, sodass es etwa 2.000 Pfund leichter ist als ein herkömmliches MRT-System, erklärte Partoci. Dies bedeute, dass das System von Philips im zweiten, dritten und vierten Stockwerk von Krankenhäusern und sogar in mobilen Transportern eingesetzt werden könne, bemerkte er.
Das System verfügt jetzt auch über die cloudbasierte Bildlesetechnologie von Philips, die KI nutzt, um Bildgebung und Lesevorgang auf dem MR-Scanner zu integrieren, fügte Partovi hinzu. Um beim Aufbau dieser Technologie zu helfen, habe das Unternehmen mit dem Unternehmen für digitale Diagnostik, Icometrix, und dem Spezialisten für bildgebende Biomarker Quibim zusammengearbeitet, um Indikationen für Krankheiten wie Alzheimer, Multiple Sklerose und Prostatakrebs am Behandlungsort zu kennzeichnen, erklärte er.
CT 5300-System
Der neueste CT-Scanner von Philips feierte auf der RSNA 2024 sein nordamerikanisches Debüt und ist mit KI-Tools ausgestattet, um die Arbeitsabläufe und Entscheidungsfindung von Ärzten zu unterstützen. Die Maschine wurde Anfang des Jahres von europäischen Anbietern eingesetzt.
Das System enthält kamerabasierte Technologie, um die Genauigkeit der Patientenpositionierung zu verbessern, was vielbeschäftigten Technikern Zeit spart, bemerkte Partovi.
Partovi betonte, dass Philips auch iterative Rekonstruktions- und KI-Modelle verwendet habe, um die Bildqualität des Scanners zu verbessern und gleichzeitig die für die Erstellung dieser Bilder erforderliche Strahlendosis zu minimieren. Philips System verbraucht bis zu 80 % weniger Strahlung als herkömmliche CT-Scanner, erklärte er.
„Das bedeutet 80 % weniger Strahlung für den Patienten und die Bilder sind genauso gut“, sagte Parvoti. „Das hat in vielerlei Hinsicht Bedeutung. Erstens ist die Bestrahlung der Augen von Kindern ein kritisches Problem, da sie später im Leben zu Katarakten führen kann. Zweitens: Wenn Sie, Gott bewahre es, an einer Krankheit leiden, bei der Sie alle sechs Monate gescannt werden müssen, beginnt sich die Strahlenbelastung zu summieren. Und drittens ist es nicht gut für die Umwelt, so viel Strahlung zu haben.“
Foto: Khanisorn Chaokla, Getty Images
