Wie das Gesundheitswesen zum Big Business für NVIDIA werden kann

Das Gesundheitswesen erweist sich als potenziell fruchtbarer Boden für die Anwendung der Künstlichen Intelligenz (KI). Einem Bericht von Markets and Markets zufolge wird erwartet, dass die Anwendung der künstlichen Intelligenz im Gesundheitswesen in den nächsten fünf Jahren mit über 52 % zunehmen wird, wodurch sich eine Umsatzmöglichkeit von 8 Milliarden US-Dollar ergibt.

Eine der Möglichkeiten, diese Multimilliarden-Dollar-Gelegenheit zu nutzen, ist NVIDIA (WKN:918422), das in diesem Bereich beeindruckende Fortschritte macht, indem es kürzlich Partnerschaften und Verträge abgeschlossen hat. Lass uns einen Blick darauf werfen, wie sich die künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen als großes Geschäft für den Chiphersteller erweisen könnte.

Neue Partnerschaften werden NVIDIA dabei helfen, die Chancen der medizinischen Bildgebung zu nutzen

NVIDIA gab kürzlich bekannt, dass es eine Partnerschaft mit dem Anbieter von Gesundheitslösungen GE Healthcare, einem Tochterunternehmen von General Electric (WKN:851144), und dem Anbieter von Sprach- und Bildbearbeitungslösungen Nuance Communications (WKN:A0HGWX) eingegangen ist. Diese beiden Unternehmen werden die NVIDIA KI-Plattform für medizinische Bildgebungsanwendungen nutzen.

GE Healthcare wird beispielsweise NVIDIAs Grafikprozessor-Cloud (GPU) nutzen, um AI auf 500.000 seiner medizinischen Bildgebungsgeräte weltweit zu bringen. Die beiden Unternehmen haben gemeinsam ein neues CT-Scan-System namens Revolution Frontier CT entwickelt, das dank der NVIDIA KI-Plattform medizinische Bilder mit der doppelten Geschwindigkeit des Vorgängers verarbeiten kann.

Als Ergebnis wird erwartet, dass dieses neue System effizientere und genauere klinische Ergebnisse liefert und gleichzeitig Nieren- und Leberläsionen erkennt, unnötige Nachbeobachtungen reduziert und damit die Patientenversorgung verbessert. Laut NVIDIA ist dies nur einer der vielen Vorteile, die der Einsatz von KI in der medizinischen Bildgebung mit sich bringt.

Der Chiphersteller ist der Ansicht, dass “GPU-beschleunigte Deep-Learning-Lösungen zur Entwicklung anspruchsvollerer neuronaler Netze für das Gesundheitswesen und medizinische Anwendungen eingesetzt werden können – von der Beurteilung des Gesundheitszustandes in Echtzeit über Point-of-Care-Interventionen bis hin zu prädiktiven Analysen für klinische Entscheidungen”. Dies wird letztendlich dazu beitragen, die Testzeit zu verkürzen, Ärzten bessere Bilder für die Diagnose zur Verfügung zu stellen und die Anzahl der Bestrahlungen, denen Patienten ausgesetzt sind, dank der verbesserten Effizienz des Systems zu reduzieren.

Nuance hat einen offenen KI-Marktplatz für diagnostische Bildgebung geschaffen, der auf NVIDIAs Deep-Learning-Plattform basiert. Dieser Marktplatz wird Entwickler, Forscher, Ärzteverbände, Unternehmen des Gesundheitswesens und Krankenhäuser auf einer einzigen Plattform zusammenführen und so eine Drehscheibe schaffen, in der Radiologen eine breite Sammlung medizinischer Bilder mit Hilfe der KI interpretieren können.

Die NVIDIA-Plattform wird eine entscheidende Rolle bei der Schulung und Veröffentlichung von KI-Anwendungen auf der Plattform spielen, was zu einer schnelleren und genaueren Diagnose und Analyse von Tausenden von Bildern führt. Mittlerweile nutzen 70 % der Radiologen in den USA das Radiologie-Reporting und das Netzwerk für den medizinischen Bildaustausch von Nuance.

Insgesamt könnte KI-fähige medizinische Bildgebung und Diagnose laut Global Market Insights bis 2024 einen Umsatz von mehr als 2,5 Milliarden US-Dollar erwirtschaften. Das ist jede Menge Geld, denn es wären fast 30 % des Umsatzes, den der Chiphersteller in den letzten 12 Monaten erwirtschaftet hat. Dieser Bereich könnte seinen Umsatz erheblich steigern, sobald die Technologie die kritische Masse erreicht.

NVIDIA geht tiefer

Die medizinische Bildgebung ist nur eines der Anwendungsgebiete der künstlichen Intelligenz im Gesundheitswesen. GE Healthcare weist darauf hin, dass nur 3 % der 50 Petabyte Daten, die jährlich von einem Krankenhaus generiert werden, analysiert werden. KI kann dazu beitragen, mehr aus diesen Daten in mehreren anderen Anwendungen zu machen, z.B. bei der Erstellung von Behandlungsplänen auf der Grundlage der Patientenhistorie oder bei der Überwachung von Medikamenten auf der Grundlage des Zustands eines Patienten.

Es überrascht nicht, dass NVIDIA beschlossen hat, ein Team von 100.000 Entwicklern in der Gesundheitsforschung auszubilden, darunter auch in kritischen Bereichen wie der Krebsdiagnose. NVIDIA hat gezeigt, dass die künstliche Intelligenz Lungenkrebs früher erkennen und schließlich Leben retten kann, da mehr als 80 % der von dieser Krankheit betroffenen Menschen innerhalb von fünf Jahren nach der Entdeckung sterben. Dies liegt daran, dass Lungenkrebs-Symptome nur in fortgeschrittenen Stadien auftreten, wenn eine Heilung nicht möglich ist. Die Früherkennung könnte die Überlebensrate verdreifachen.

Hier setzt NVIDIA mit seinen Titan Xp Grafikprozessoren, dem Python Caffe Deep-Learning Framework und der CUDA Parallel Computing Plattform an und hilft dem Datenanalyse-Unternehmen Innovation DX dabei, ein neuronales Netzwerk zu trainieren, das das Vorhandensein oder Nichtvorhandensein von Lungenkrebs erkennen kann. Dank der Tesla GPU-Beschleuniger von NVIDIA kann das Modell von Innovation DX Lungenkrebs mit Hilfe von 12.000 Röntgenaufnahmen von bestätigten Lungenkrebsfällen in der Datenbank des National Cancer Institute erkennen.

NVIDIA macht daher mit Hilfe seiner Expertise im Bereich der künstlichen Intelligenz die richtigen Schritte im Gesundheitsmarkt. Das Unternehmen hat wichtige Kunden in diesem Bereich gewonnen und arbeitet daran, kritische Bereiche wie die Krebserkennung zu nutzen, was dem Geschäft auf lange Sicht einen deutlichen Schub verleihen könnte.