NVIDIA und GE HealthCare revolutionieren die Radiologie mit Physical AI
Transformation der medizinischen Bildgebung mit Robotik und KI
[Bild mit freundlicher Genehmigung von NVIDIA]
Stellen Sie sich vor, Sie betreten ein Krankenhaus, in dem Roboter medizinische Untersuchungen durchführen. Sie legen sich hin, und ein robotergestütztes Ultraschallsystem untersucht autonom Ihre Leber. Ein Techniker gibt einen einfachen Sprachbefehl, und die Maschine scannt reibungslos und überträgt Bilder an einen Radiologen. Diese futuristische Vision wird Wirklichkeit, da NVIDIA und GE HealthCare zusammenarbeiten, um autonome Bildgebungstechnologien zu entwickeln.
Bewältigung des weltweiten Radiologenmangels
Die Gesundheitsbranche steht vor einem ernsthaften Mangel an Radiologen. In den USA gab es im Jahr 2023 etwa 37.482 Radiologen, die Medicare-Patienten betreuten. Es wird jedoch erwartet, dass die Nachfrage nach Bildgebung bis 2055 um 16,9 % bis 26,9 % steigen wird. Gleichzeitig wird das Angebot an Radiologen nur um 25,7 % zunehmen, was zu einer anhaltenden Lücke im Personalbestand führt. Auch Ultraschallsonographen sind knapp, was die Patientenversorgung zusätzlich erschwert.
KI-gestützte Workflow-Optimierung
Kimberly Powell, Vizepräsidentin für Gesundheitswesen bei NVIDIA, hebt die Rolle der KI bei der Optimierung von Radiologie-Workflows hervor. KI kann die Effizienz auf zwei wesentliche Arten verbessern.
Zunächst kann KI Röntgenaufnahmen intelligent priorisieren. Zum Beispiel führen Krankenhäuser unzählige Thorax-Röntgenaufnahmen durch, aber nur 10 % zeigen Auffälligkeiten. KI kann diese Bilder sortieren, dringende Fälle priorisieren und gleichzeitig das Arbeitsaufkommen optimieren.
Zweitens kann KI die Bildqualitätskontrolle verbessern. Viele Röntgenaufnahmen sind unscharf, was die Patienten zu Nachaufnahmen zwingt. KI kann sofort Bilder von schlechter Qualität erkennen, sodass Techniker Fehler korrigieren können, bevor die Patienten gehen. Dieses geschlossene System reduziert unnötige Besuche und verbessert die Effizienz im Krankenhaus.
Autonome Radiologie mit KI ermöglichen
Ultraschall ist ein lebensrettendes Werkzeug, aber qualifizierte Bediener sind selten. NVIDIA und GE HealthCare arbeiten daran, Ultraschall- und Röntgensysteme vollständig autonom zu machen. Der KI-gestützte Ultraschall von GE unterstützt Bediener bereits wie eine "Park Assist"-Funktion in Autos. Der nächste Schritt ist die Entwicklung robotischer Bildgebungssysteme, die das Scannen, Positionieren und die Qualitätskontrolle eigenständig übernehmen.
Diese Fortschritte könnten Bildgebungsdienste in abgelegene Gebiete und unterversorgte Kliniken bringen. Powell stellt sich eine Zukunft vor, in der Patienten Schilddrüsenscans in örtlichen Apotheken erhalten, wodurch der Zugang zur Gesundheitsversorgung erweitert wird.
Das Krankenhaus als KI-gesteuerter Roboter
NVIDIA treibt das Konzept weiter voran, indem es KI in ganze Krankenhäuser integriert. Powell beschreibt „physische KI“ als Technologie, die es Krankenhäusern ermöglicht, wahrzunehmen, zu denken und zu handeln. Sensoren, Kameras und LIDAR könnten Krankenhausaktivitäten überwachen und Arbeitsabläufe in Echtzeit optimieren.
Die Isaac for Healthcare Plattform von NVIDIA befindet sich bereits in der frühen Einführung bei Partnern wie Moon Surgical, Neptune Medical und Xcath. Branchenführer wie Ansys, Kinova und Kuka integrieren Robotik- und Simulationswerkzeuge, um KI-gesteuerte Automatisierung zu verbessern.
Die Zukunft der autonomen Gesundheitsversorgung gestalten
NVIDIAs Vision für medizinische Autonomie basiert auf einem Drei-Computer-System. Ein Echtzeit-KI-Computer steuert medizinische Geräte, während ein Rechenzentrum KI-Modelle trainiert. Schließlich fungiert NVIDIAs Omniverse als Betriebssystem für virtuelle Simulationen. Diese Technologien verbinden sich zu einem KI-gestützten Gesundheitsökosystem, das die Patientenversorgung und die Effizienz von Krankenhäusern revolutioniert.