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NVIDIA ist deutlich mehr als nur selbstfahrende Autos

Bildquelle: NVIDIA Corporation.

Die künstliche Intelligenz ist der letzte Schrei. Überall liest man in Schlagzeilen von zahlreichen Fortschritten in vielen verschiedenen Bereichen. Es werden auch viele Debatten darüber geführt, wie wir davon profitieren können, wenn es immer mehr Roboter um uns herum geben wird. Es scheint, als würden in letzter Zeit viele Investoren ihre Aufmerksamkeit nur auf selbstfahrende Autos richten – und warum auch nicht? Die Aussicht auf weniger Unfälle, viele gerettete Leben und weniger Staus sind nicht nur interessant, sie würde auch unsere Lebensqualität deutlich erhöhen.

NVIDIA (WKN:918422) bekommt einiges von dieser Presse. Bei diesem Unternehmen dreht sich viel um seine Fortschritte und Partnerschaften im Bereich selbstfahrende Autos. Der Grafikprozessor-Hersteller macht aber auch in anderen Gebieten große Fortschritte. Ein Bereich, für den NVIDIA am wenigsten Aufmerksamkeit bekommt, ist der medizinische Sektor.

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NVIDIAs Supercomputer DGX-1. Bildquelle: NVIDIA.

Grafikverarbeitung übernimmt den Bereich medizinische Bilder

Vor etwa einem Jahr wurde NVIDIA zusammen mit dem Massachusetts General Hospital (MGH) technologischer Partner und Gründer eines ein Datenzentrums für klinische Daten. Das MGH kümmert sich um das größte Krankenhaus-Forschungsprogramm in den USA und wurde von U.S. News and World Report als das beste Krankenhaus bezeichnet. Die Zusammenarbeit würde den DGX-1, einen voll integrierten Supercomputer für künstliche Intelligenz, mit der klinischen Datenbank des Krankenhauses verbinden. Dabei handelt es sich um eine Datenbank mit 10 Millionen medizinischen Bildern, mit denen neuronale Computernetzwerke im Bereich Deep Learning trainiert werden können.

Deep Learning ist eine Unterdisziplin der künstlichen Intelligenz, die Algorithmen und Software benutzt, um den Gedankenprozess des menschlichen Gehirns nachzuahmen und währenddessen zu lernen. Das mündet in ein System, das die medizinische Vorgeschichte eines Patienten, seine Symptome und die Testresultate mit einer massiven Datenbank anderer Patienten vergleichen kann. Zusätzlich werden verfügbares und neues medizinisches Wissen in Betracht gezogen, um eine bessere Diagnose stellen zu können und um eine zielgerichtetere Behandlung zu ermöglichen.

Am Anfang wird man sich auf die Radiologie beziehen, da man hier mit Röntgenbildern arbeitet. Zusätzlich wäre die Pathologie, also die Untersuchung von Gewebeproben, interessant. Eventuell könnte man auch in Bereiche wie das Genom oder elektronische Krankenakten expandieren.

Die künstliche Intelligenz kann genetische Anomalien entdecken

NVIDIA arbeitet auch mit den Ärzten der Mayo Clinic zusammen, um die Diagnose von Gehirntumoren mittels MRT-Scan zu verbessern. Dabei werden detaillierte Bilder von Organen und Gewebe erstellt. Einer der Fortschritte dieser Forschung war die Fähigkeit, spezifische genetische Veränderungen bei den häufigsten und tödlichsten Formen von Gehirntumoren zu entdecken. Patienten mit dieser Art von Tumor erreichen üblicherweise bessere Ergebnisse, wenn sie mit einer Kombination aus Strahlentherapie und Chemotherapie behandelt werden. Diejenigen ohne diese Anomalie können sich einen Behandlungsplan aussuchen, der weniger negative Nebenwirkungen hat. Diesen genetischen Unterschied ausfindig zu machen, kann bei der Behandlung eine bedeutende Rolle spielen.

Die künstliche Intelligenz kann MRT-Bilder besser auswerten als Pathologen. Bildquelle: Getty Images.

Das Brustkrebs-ABC

NVIDIA ist aber nicht das einzige Unternehmen, das in diesem Bereich Entwickungen anstrebt. Alphabet (WKN:A14Y6H) veröffentlichte vor Kurzem einen Forschungsbericht, in dem ein detailliertes neuronales Netzwerk beschrieben wurde, das Tumore in medizinischen Aufnahmen genauer erkennen konnte als menschliche Pathologen. Das GoogLeNet AI-System analysierte tausende von medizinischen Bildern und konnte bösartige Brustkrebs-Geschwüre mit einer Wahrscheinlichkeit von 89 % erkennen, während die Pathologen nur 73 % erkannten. Dieses System generiert aber auch falsche positive Ergebnisse und kann nicht alleine benutzt werden. Es stellt jedoch eine interessante Möglichkeit dar, um den überarbeiteten Ärzten etwas Arbeit abzunehmen und um in armen Ländern zu helfen, in denen vielleicht keine Ärzte verfügbar sind.

GoogLeNet AI liefert bahnbrechende Fortschritte bei der Krebsforschung. Bildquelle: Getty Images.

International Business Machines (WKN:851399) ist auch gerade dabei, kognitive Supercomputer mit künstlicher Intelligenz für den Gesundheitsbereich einzusetzen. Das Unternehmen benutzt seinen Watson-Computer für ein Onkologie-Programm. In Zusammenarbeit mit der medizinischen Fakultät der University of North Carolina bearbeitete Watson 1.000 Krankenakten von Krebspatienten und empfahl Behandlungspläne, die in 99 % der Fälle mit denen der Onkologen übereinstimmten, während Watson zusätzliche Empfehlungen aussprach, die bei 30 % der Ärzte gefehlt hatten.

Indem die aktuelle medizinische Forschung mit einbezogen wird, könnte dies zu besseren Ergebnissen führen.

Watson empfiehlt Behandlungspläne genauso gut wie die Onkologen. Bildquelle: IBM.

Auf zu neuen Abenteuern

Die GPUs von NVIDIA waren für den Erfolg der künstlichen Intelligenz, den wir bisher gesehen haben, unglaublich wichtig. Sie sind praktisch unabdingbar, um große Datensätze zu verarbeiten. Das letzte Jahr lief für NVIDIA extrem gut, da sich der Aktienkurs mehr als vervierfachte. Die Umsätze für das Jahr 2016 erhöhten sich verglichen mit dem Vorjahr um 38 % auf einen Rekordwert von 6,01 Milliarden US-Dollar. Die Gewinne pro Aktie stiegen um 138 %. Das Unternehmen versucht die nächste Generation der künstlichen Intelligenz zu benutzen, mit der für zukünftiges Wachstum gesorgt werden soll. Dieser Bereich der Medizin liefert interessante Möglichkeiten, von denen zukünftige Generationen profitieren können – genau wie die gegenwärtigen Aktionäre.

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Suzanne Frey ist Führungskraft bei Alphabet und Mitglied des Vorstands von The Motley Fool.

The Motley Fool besitzt und empfiehlt Alphabet (A und C) und NVIDIA.

Dieser Artikel wurde von Danny Vena auf Englisch verfasst und am 29.04.2017 auf Fool.com veröffentlicht. Er wurde übersetzt, damit unsere deutschen Leser an der Diskussion teilnehmen können.

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