Machine Intelligence im Gesundheitswesen und unserer Jahresrückblick




Liebe Freunde,


2021 war ein sehr herausforderndes, aber auch sehr aufregendes Jahr für MI4People!


Nach mehr als einem Jahr der Vorbereitung, Planung und Auseinandersetzung mit den deutschen Gesetzen und der Bürokratie haben wir schließlich MI4People gegründet. Es hat uns viele Diskussionen, schlaflose Nächte und Zweifel gekostet, aber es hat sich gelohnt. Diese harte Vorbereitungsarbeit hat es uns ermöglicht, schnell durchzustarten, sodass wir, obwohl MI4People erst seit ein paar Monaten besteht, bereits eine Reihe von Meilensteinen erreicht haben:


  • Wir erhöhen kontinuierlich unsere Reichweite in den sozialen Medien, insbesondere auf LinkedIn. Auf verschiedenen Plattformen folgen uns bereits ca. 250 Personen, darunter viele talentierte MI-Expert*innen und erfahrene Veteranen der IT-Branche (wie CxOs, VPs und Direktoren).

  • Wir haben bereits mehr als 10 Freiwillige, die entweder aktiv zu unserer aktuellen Arbeit beitragen oder für unsere kommenden Projekte ausgewählt wurden.

  • Wir haben bereits unsere erste Spendenaktion gestartet, die über 25 Spenden erzielt hat und über 2.300 € sammeln konnte.

  • Aber das Wichtigste ist, dass wir unser erstes Projekt bereits gestartet haben! Unser Bodenqualitätsbewertungssystem wird eine Plattform sein, die Kleinbauern in Entwicklungsländern unterstützt, indem sie ihnen auf der Grundlage von Satellitenbildern wertvolle Informationen über ihre Bodenqualität liefert. Dieses Wissen ermöglicht es Kleinbauern, ihre Böden nachhaltiger zu bewirtschaften, ihre Erträge zu steigern und zum Aufbau stabiler Lebensmittelversorgungsketten in Regionen beizutragen, die von einer permanenten Gefahr von Hungersnöten geplagt sind. Wir haben bereits das erste KI-Modell entwickelt, das den Gehalt an organischem Kohlenstoff im Boden in Afrika vorhersagen kann, und beabsichtigen, es als eine Showcase zu nutzen, um zusätzliche Finanzierung für das Projekt zu erhalten. Über diesen Link gelangen Sie zu unserer Showcase.


An dieser Stelle möchten wir uns ganz herzlich bei euch allen bedanken! Egal, ob du uns finanziell, in den sozialen Medien oder mit Fürsprache innerhalb deines Netzwerks unterstützt hast. Du hast uns sehr geholfen und uns ermutigt, weiterzumachen.


Besonderer Dank gilt unseren Freiwilligen, die sich in ihrer Freizeit für MI4People einsetzen und uns mit ihrer großen Expertise unterstützen!


Wir freuen uns auf das neue Jahr und neue Herausforderungen.


Das gesamte Team von MI4People wünscht dir ein frohes und gesundes neues Jahr.


Lass uns gemeinsam die Welt zu einem besseren Ort für uns alle machen.


Dein MI4People-Team



News

Diese Ausgabe ist etwas anders als unser gewöhnlicher Newsletter. Dieses Mal betrachten wir Neuigkeiten über MI für das Gemeinwohl nicht in verschiedenen Bereichen des Gemeinwohls, sondern konzentrieren uns nur auf einen Bereich – das Gesundheitswesen. Lass es uns wissen, ob dir dieses kleine Experiment gefällt.



Verbesserung der psychischen Gesundheitstherapie mit Hilfe von KI

Ein israelischer Startup, Eleos Health, bringt einen Assistenten mit künstlicher Intelligenz in den Therapieraum. Ihr KI-System läuft im Hintergrund der Therapiesitzungen und generiert die Grundlage für die klinischen Notizen des Therapeuten. Es ist darauf trainiert, relevante Informationen in den Audioaufnahmen zu identifizieren, und wurde in enger Zusammenarbeit mit klinischen Psychologen entwickelt. Dabei transkribiert das System nicht nur das Audio und identifiziert wichtige Passagen. Es ist auch in der Lage, die am häufigsten diskutierten Themen zu erkennen, welche Emotionen ausgedrückt wurden und welche Techniken der Therapeut verwendet hat.


Die Lösung von Eleos Health ermöglicht es Therapeuten, Zeit bei der Verwaltungsarbeit und Dokumentation zu sparen, die leicht 20 % der Arbeitszeit eines Therapeuten in Anspruch nehmen. So können Therapeuten, die diesen KI-Assistenten einsetzen, mehr Zeit für die eigentliche Behandlung ihrer Patienten aufwenden und sind weniger von der Gefahr einer Überarbeitung durch die Dokumentation bedroht.


Mehr zu diesem ermutigenden Startup, seinen Fortschritten und den persönlichen Beweggründen seiner Gründer findest du in diesem Artikel.



KI eröffnet unglaubliche Perspektiven für die Entdeckung neuer Medikamente durch das Knacken des Codes von Proteinkomplexen

In den letzten zwei Jahren haben AlphaFold2 von DeepMind und RoseTTAFold von der University of Washington viele Schlagzeilen gemacht, weil diese KI-Systeme gelernt haben, die 3D-Struktur von Proteinen vorherzusagen. Da Proteine ​​wichtige Bausteine ​​unseres Körpers und das Herzstück der meisten Medikamente sind, ist die Fähigkeit, schnell Erkenntnisse über ihre Struktur zu gewinnen, wie ein heiliger Gral für die Medizin, da der Zeit- und Kostenaufwand für die Entwicklung neuer Medikamente drastisch reduziert werden kann.


Ein wichtiges Detail fehlte jedoch noch: Proteine ​​agieren oft nicht allein, sondern schließen sich zu kleinen Gruppen (auch Komplexe genannt) zusammen, die interagieren, um wichtige Aufgaben in menschlichen Zellen zu erfüllen. Nun hat das Team der University of Washington kürzlich einen Weg gefunden, KI einzusetzen, um auch diese Herausforderung zu bewältigen. Unter Verwendung von AlphaFold und RoseTTAFold modifizierten sie diese Programme, um vorherzusagen, welche Proteine ​​wahrscheinlich Komplexe bilden werden, und skizzierten die Ergebnisse in 3D-Modellen.


Mit dieser Methode sagten die Forscher Hunderte von Proteinkomplexen voraus, die entweder völlig neu oder strukturell bisher nicht charakterisiert waren. Diese Grundlagenforschung ist ein Durchbruch und wird die Suche nach neuen Erkenntnissen darüber ermöglichen, wie unsere Zellen wachsen, funktionieren, sich vermehren, altern und sterben. Dementsprechend wird es den Medizinforschern and Pharmaindustrie ermöglichen, in das neue Zeitalter der Arzneimittelentwicklung einzutreten und viele Leben zu retten.



KI als vielversprechende Technologie, um vorherzusagen, wer an Demenz erkranken wird

Eine neue Studie der University of Exeter und des Alan-Turing-Institutes in Großbritannien hat gezeigt, dass Machine-Learning-Algorithmen genau vorhersagen können, welche Personen, die Gedächtniskliniken besuchen, innerhalb von zwei Jahren Demenz entwickeln werden.


Forscher haben klinische Aufzeichnungen von über fünfzehntausend Patienten von Gedächtniskliniken in den Vereinigten Staaten analysiert. Einige dieser Patienten erhielten innerhalb von zwei Jahren die Diagnose Demenz. Das Forschungsteam hat verschiedene Machine-Learning-Algorithmen verwendet, um prospektiv vorherzusagen, welcher dieser Patienten Demenz bekommen würde, basierend auf klinisch relevanten Variablen, die bei den ersten Besuchen der Patienten gesammelt wurden. Die Studie hat gezeigt, dass KI bestehende konventionelle Methoden deutlich übertrifft. Darüber hinaus konnte die KI 80 % der ursprünglich inkonsistenten Diagnosen (positive Diagnosen, die später rückgängig gemacht wurden) identifizieren. Mit anderen Worten: Der Einsatz von KI anstelle herkömmlicher Methoden könnte auch den unnötigen Stress für betroffene Patienten und ihre Angehörigen, den eine falsche Diagnose verursachen könnte, deutlich reduzieren.


Obwohl diese Studie eine laufende Forschung darstellt, können wir in naher Zukunft echte KI-gesteuerte Lösungen zur Bekämpfung dieser weit verbreiteten Krankheit erwarten.



Schlusswort

Die oben genannten Methoden und Technologien sind nur einige aktuelle Beispiele für Machine-Intelligence-Anwendungen in den Bereichen Medizin, Pharmazie und Therapie. Tatsächlich gibt es noch viel mehr bestehende Anwendungen, laufende Forschung und noch mehr potenzielle Anwendungsfälle, die noch nicht aufgedeckt wurden. Während wir zuversichtlich sein können, dass unsere Lebenserwartung, Gesundheit und unser allgemeines Wohlbefinden in absehbarer Zeit durch intelligente Technologien verbessert werden, sollten wir bedenken, dass viele Menschen und sogar ganze Länder nicht einmal über ein grundlegend funktionierendes Gesundheitssystem verfügen. Diese Menschen sind vom technologischen Fortschritt in der Medizin völlig ausgeschlossen und würden unsere Zuversicht für die Zukunft nicht teilen. Wir sollten unser Bestes tun, damit auch diese Menschen von der aktuellen MI-getriebenen technologischen Revolution im Gesundheitswesen profitieren. Dies erfordert sowohl den politischen Willen als auch neue Ansätze, um den Menschen in den Entwicklungsregionen den durch Hightech generierten Mehrwert zu liefern.


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