{"id":10297,"date":"2023-03-23T13:25:47","date_gmt":"2023-03-23T13:25:47","guid":{"rendered":"https:\/\/network-king.net\/google-will-die-entwicklung-von-gesundheits-apps-erleichtern\/"},"modified":"2023-03-23T13:35:10","modified_gmt":"2023-03-23T13:35:10","slug":"google-will-die-entwicklung-von-gesundheits-apps-erleichtern","status":"publish","type":"articles","link":"https:\/\/network-king.net\/de\/google-will-die-entwicklung-von-gesundheits-apps-erleichtern\/","title":{"rendered":"Google will die Entwicklung von Gesundheits-Apps erleichtern"},"content":{"rendered":"\n

Google m\u00f6chte die Entwicklung von medizinischen Apps vereinfachen. Deshalb hat das Unternehmen w\u00e4hrend seines j\u00e4hrlichen Gesundheits-Events \u201eThe Check Up\u201c den Open Health Stack<\/a> vorgestellt \u2013 ein Open-Source-Kit, das auf einem interoperablen Datenstandard basiert.<\/p>\n\n\n\n

Open Health Stack zielt darauf ab, die Entwicklung von Anwendungen f\u00fcr Fachkr\u00e4fte im Gesundheitswesen zu beschleunigen. Diese ben\u00f6tigen Zugang zu Informationen und Erkenntnissen, um fundierte Entscheidungen zu treffen: So k\u00f6nnen beispielsweise Fachkr\u00e4fte in der Pflege auf alle Informationen zugreifen, die sie f\u00fcr die Versorgung von Patienten in l\u00e4ndlichen Gebieten ben\u00f6tigen. Und auch die Abfrage von Bev\u00f6lkerungsdaten zur \u00dcberwachung des Gesundheitszustands einer Gemeinde ist m\u00f6glich.<\/p>\n\n\n\n

Zu den Komponenten von Open Health Stack geh\u00f6rt auch das Android FHIR SDK, das Sicherheit und Datenschutz f\u00fcr die Daten gew\u00e4hrleistet, die in der App gespeichert sind. Dabei macht es die Informationen auch offline zug\u00e4nglich, sodass sie auch an Orten ohne Mobilfunkabdeckung oder Internetzugang genutzt werden k\u00f6nnen. Dar\u00fcber hinaus stellt Open Health Stack bestimmte Designrichtlinien<\/a> zur Verf\u00fcgung, um die Usability f\u00fcr medizinisches Fachpersonal zu verbessern.<\/p>\n\n\n\n

Um zu zeigen, wie sich der Open Health Stack in verschiedenen Anwendungsf\u00e4llen einsetzen l\u00e4sst, liefert Google au\u00dferdem verschiedene Partnerberichte mit. Ein Beispiel kommt aus Kenia: Hier unterst\u00fctzt eine Gesundheits-App f\u00fcr M\u00fctter freiwillige Helfer bei der Arbeit mit schwangeren Frauen in l\u00e4ndlichen Gemeinden.<\/p>\n\n\n\n

Weitere Innovationen aus The Check Up<\/h2>\n\n\n\n

Auf seinem Event hob Google au\u00dferdem hervor, dass das Unternehmen in den letzten Jahren an der Erforschung von K\u00fcnstlicher Intelligenz (KI) f\u00fcr das Gesundheitswesen gearbeitet hat. Besondere Fortschritte wurden dabei beim Large Language Model (LLM) erzielt, das mithilfe von KI-Tools das Verst\u00e4ndnis und die Erzeugung von textbasierten Dialogen unterst\u00fctzt. Und auch Partnerschaften zur Entwicklung von L\u00f6sungen f\u00fcr die reale Welt und der Erforschung neuer Wege zur Erkennung von Krankheiten kamen voran.<\/p>\n\n\n\n

Bereits 2022 stellte Google im Bereich LLM die App Med-PaLM vor \u2013 eine an den medizinischen Bereich angepasste Version von PaLM. Laut Angabe von Google handelt es sich dabei um die erste Anwendung, die bei medizinischen Zulassungsfragen in den Vereinigten Staaten eine \u201eErfolgsquote\u201c von \u00fcber 60 % erreicht und sogar Begr\u00fcndungen liefert. Mit Med-PaLM 2 steigerte sich diese konstante Leistung in Bezug auf medizinische Pr\u00fcfungsfragen auf Expertenebene k\u00fcrzlich sogar auf 85 %.<\/p>\n\n\n\n

Im Bereich der Partnerschaften stellte Google seine Zusammenarbeit mit Jacaranda Health<\/a> vor. Diese gemeinn\u00fctzige Organisation aus Kenia konzentriert sich auf die Verbesserung der Gesundheit von M\u00fcttern und Babys in staatlichen Krankenh\u00e4usern mithilfe digitaler L\u00f6sungen. Der Grund: In den afrikanischen L\u00e4ndern s\u00fcdlich der Sahara ist die M\u00fcttersterblichkeit noch immer hoch. Zudem fehlt es an Fachkr\u00e4ften mit ad\u00e4quater Ausbildung zur Bedienung von Ultraschallger\u00e4ten, die h\u00e4ufig zur Beurteilung des Schwangerschaftsverlaufs eingesetzt werden. Im Rahmen der Partnerschaft ist nun ein Projekt zur Sondierungsforschung vor Ort geplant, um die M\u00f6glichkeiten zur Anwendung von KI-Tools als Unterst\u00fctzung bei Ultraschalluntersuchungen schwangerer Frauen zu er\u00f6rtern.<\/p>\n\n\n\n

Auch bei der Partnerschaft von Google mit dem Chang Gung Memorial Hospital<\/a> (CGMH) in Taiwan geht es um den Einsatz von Ultraschall: diesmal jedoch zur Erkennung von Brustkrebs. Denn eine Mammographie kann bei einigen Bev\u00f6lkerungsgruppen, z. B. solchen mit h\u00f6herer Brustdichte, weniger effektiv sein. Um die Anzeichen von Krebs fr\u00fchzeitig zu erkennen, werden deshalb oft Ultraschalluntersuchungen empfohlen. Auch bei dieser Kollaboration steht deshalb die Frage im Zentrum, wie KI-Modelle bei der Anwendung von Ultraschall unterst\u00fctzen k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n

Eine dritte Initiative kn\u00fcpft an die bereits bestehende Zusammenarbeit mit Mayo Clinic<\/a> vor drei Jahren an. In diesem Fall unterst\u00fctzt die KI den zeitaufwendigen Planungsprozess in der Strahlentherapie. Ein besonders komplexer Schritt ist dabei das sogenannte \u201eContouring\u201c: Dabei zeichnen \u00c4rzte Linien auf CT-Scans, um Bereiche mit Krebszellen von nahegelegenem gesundem Gewebe zu unterscheiden, das durch die Strahlung besch\u00e4digt werden k\u00f6nnte. Dieser Vorgang kann bei einem einzelnen Patienten bis zu sieben Stunden dauern. Das Strahlentherapiemodell zur L\u00f6sung dieses Problems soll demn\u00e4chst gemeinsam mit den Studienergebnissen ver\u00f6ffentlicht werden. Weitere Forschungsarbeiten im Rahmen der Partnerschaft sind bereits in Planung.<\/p>\n\n\n\n

Dar\u00fcber hinaus arbeitet Google mit weiteren Partnern zusammen, die diese Forschungsergebnisse auf das Screening von R\u00f6ntgenbildern der Brust \u00fcbertragen sollen. Ziel ist es, \u00fcber die KI Tuberkulose in Pflegeeinrichtungen zu erkennen. Nach Angaben der WHO<\/a> ist die Erkrankung weltweit die neunth\u00e4ufigste Todesursache, wobei \u00fcber 25 % der Sterbef\u00e4lle durch Tuberkulose in Afrika auftreten. Zwar kann die Krankheit erfolgreich behandelt werden \u2013 es fehlt aber an kosteneffizienten Screening-L\u00f6sungen, um sie fr\u00fchzeitig zu erkennen und ihre Ausbreitung einzud\u00e4mmen.<\/p>\n\n\n\n

Unter der Leitung von Right to Care<\/a>, einer gemeinn\u00fctzigen Organisation mit umfassender Erfahrung in der Behandlung von Tuberkulose in Afrika, wird auch in diesem Bereich eine Partnerschaft entstehen. Sie soll die entsprechenden Tests auf Basis von KI in der gesamten afrikanischen Subsahara-Zone verf\u00fcgbar machen.<\/p>\n\n\n\n

Medizinische Bilder mit Google<\/h2>\n\n\n\n

Mit seiner Software und seinen Servern will Google Organisationen im Gesundheitswesen die M\u00f6glichkeit geben, R\u00f6ntgenbilder, MRT-Ergebnisse und andere medizinische Bilder zu lesen, zu speichern und zu kennzeichnen. Im Oktober 2022 wurde deshalb auch die Medical Imaging Suite<\/a> angek\u00fcndigt, um den Zugriff auf diese Bilder f\u00fcr Fachkr\u00e4fte im Gesundheitswesen einfach, interoperabel und strukturiert zu gestalten. Dazu geh\u00f6ren auch Optionen zur Kommentierung der Abbildungen sowie zur Erstellung von Forschungsmodellen f\u00fcr maschinelles Lernen.<\/p>\n\n\n\n

\u201eMit Google Photos, Google Image Search und Google Lens haben wir Pionierarbeit bei der Nutzung von KI und Computer Vision geleistet. Nun stellen wir unser Wissen, unsere Tools und unsere Bildverarbeitungstechnologien auch den Unternehmen im Gesundheitswesen und in der Biowissenschaft zur Verf\u00fcgung\u201c, sagt Alissa Hsu Lynch, Global Leader f\u00fcr Strategien und L\u00f6sungen im Bereich der Gesundheitstechnologie bei Google Cloud.<\/p>\n\n\n\n

In Bezug auf den Datenschutz gibt Google an, keinen Zugang zu gesch\u00fctzten Gesundheitsdaten zu haben \u2013 denn das Unternehmen arbeitet nach den Richtlinien des Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA), einem US-Bundesgesetz, das die Verwendung von Patientendaten regelt.<\/p>\n\n\n\n

\u201eMit den technologischen Fortschritten sind Gr\u00f6\u00dfe und Komplexit\u00e4t medizinischer Bilder gewachsen. Wir wissen, dass KI schnellere und pr\u00e4zisere Diagnosen erm\u00f6glicht und damit die Produktivit\u00e4t von Fachkr\u00e4ften im Gesundheitswesen verbessern kann\u201c, so Lynch in einem Interview mit Forbes<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Duell mit AWS<\/h2>\n\n\n\n

Google Cloud und AWS liefern sich ein Rennen um die F\u00fchrung in der medizinischen Bildgebung mit Cloud-L\u00f6sungen. Die Bildgebungsverfahren umfassen dabei Untersuchungen wie R\u00f6ntgen, MRT, Ultraschall, CT-Scans und Endoskopie \u2013 und sind ein wichtiges Diagnoseinstrument, das sowohl die Erstellung des Befunds erleichtert als auch die Nachverfolgung der Behandlungsergebnisse erm\u00f6glicht.<\/p>\n\n\n\n

Wie bereits erw\u00e4hnt, will Google seine Medical Imaging Suite einsetzen, um Bilder aus dem Gesundheitswesen in der Cloud organisierter, zug\u00e4nglicher und interoperabler zu machen. AWS h\u00e4lt mit Amazon HealthLake Imaging dagegen, das gro\u00dfe Mengen medizinischer Abbildungen speichert, w\u00e4hrend sich Amazon HealthLake Analytics auf die Datenanalyse konzentriert. Beide Tools bilden Funktionen von Amazon HealthLake<\/a>, einer Cloud-Plattform f\u00fcr Gesundheitsdaten, die Ende 2020 auf den Markt kommt.<\/p>\n\n\n\n

In der Gesamtbetrachtung<\/a> sieht es also so aus, als ob Google Cloud seine Schwerpunkte auf spezifische Aspekte und die Verringerung der Arbeitsbelastung von Fachkr\u00e4ften im Gesundheitswesen legt. AWS scheint dagegen einen umfassenderen Ansatz zu verfolgen, bei dem die Abfrage und Analyse medizinischer Bilder die zentralen Elemente f\u00fcr die Einf\u00fchrung von Cloud-Diensten bilden.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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