Bericht: Wie die 12 führenden Medizintechnikunternehmen kosteneffektive KI-gestützte Gesundheitsdienstleistungen anbieten

Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert die medizinische Diagnose, Behandlung und Patientenversorgung. Einst reine Fiktion, ist KI heute dank technologischer Fortschritte aus unserem Alltag nicht mehr wegzudenken. Die KI-Landschaft im Gesundheitswesen wird von Unternehmen geprägt, die von innovativen Startups bis hin zu Technologiegiganten wie Google reichen. Die Innovationen dieser Unternehmen lösen reale Probleme im medizinischen Bereich. Sie machen die Gesundheitsversorgung zugänglicher, effizienter und personalisierter und markieren damit einen bedeutenden Schritt hin zu einer Zukunft, in der Technologie und Medizin zum Wohle der menschlichen Gesundheit verschmelzen.

Dieser Artikel stellt zwölf Medizintechnik-Unternehmen im Bereich KI vor, die die Gesundheitsversorgung revolutionieren, die Behandlungsergebnisse für Patienten verbessern und die Zukunft der Medizin gestalten. Los geht's!.

Die 12 führenden Unternehmen im Bereich medizinische KI

1. Google Health

Google Health, ein zentraler Geschäftsbereich des Technologiekonzerns Google, entwickelt revolutionäre Produkte, die bereits jetzt die Gesundheitsversorgung weltweit verbessern. Eines dieser Produkte, die automatisierte Netzhauterkrankungsbeurteilung (ARDA), unterstützt die Diagnose diabetischer Retinopathie. Diese Erkrankung kann zur Erblindung führen. Yossi Matias, ein Teammitglied in Thailand, berichtete aus erster Hand, dass ARDA 40 Patienten pro Stunde mit einer Bearbeitungszeit von nur zwei Minuten diagnostizieren kann. 

Google beweist im Bereich KI, dass man es ernst meint. Zu den Bereichen, in denen das Unternehmen mit KI Fortschritte erzielt hat, gehören die Erkennung von Brustkrebs, die Klassifizierung von Hautkrankheiten, die Klassifizierung von Augenkrankheiten, die Erkennung von Lungenkrebs und die Erkennung von Krebsmetastasen. Die Technologien liefern zudem bessere Diagnosen als medizinisches Fachpersonal. In einer Studie verglichen Forscher KI mit menschlichen Radiologen – die KI übertraf diese im Durchschnitt um 11,5 %!

2. Schmetterlingsnetzwerk

Butterfly Network revolutioniert die Radiologie mit seinem innovativen, handlichen Ultraschallgerät Butterfly iQ. Das Gerät nutzt eine firmeneigene Ultraschallchip-Technologie, die Größe und Kosten reduziert und gleichzeitig ein breites Spektrum an Ultraschalluntersuchungen ermöglicht. Es ist mit Smartphones und Tablets kompatibel.

Stellen Sie sich nun vor, Sie könnten eine Person diagnostizieren, ohne medizinische Kenntnisse zu haben; genau so stellt sich Butterfly iQ seine Anwendung vor. 

Im Video erklärt der Arzt Jarone Lee, dass das Erlernen der Auswertung medizinischer Bilder jahrelanges Training und in den meisten Fällen noch längere Erfahrung erfordert. Das Handgerät lieferte innerhalb weniger Minuten Analyseergebnisse.

Die Bedeutung dieser Technologie darf nicht unterschätzt werden; Butterfly Network demokratisiert die Gesundheitsversorgung für Millionen von Menschen weltweit. Menschen in sozioökonomisch schwierigen Lagen können nun von Früherkennung und Behandlung profitieren. Mit der Weiterentwicklung der Technologie ebnet sie den Weg für neue Modelle der Gesundheitsversorgung, wie beispielsweise die Telemedizin, bei der Echtzeit-Bilddaten Fernkonsultationen ermöglichen.

3. Augmedix

Augmedix löst ein Problem, mit dem viele Ärzte zu kämpfen haben: die Eingabe von Patientendaten intronPatientenakten (EPA). Nach der Behandlung verbringen Ärzte viel Zeit mit der manuellen Dateneingabe in die EPA, was zu Überlastung und weniger Zeit für die Patientenbetreuung führen kann. 

Augmedix kann Daten aus Arzt-Patienten-Gesprächentracund in Echtzeit zu klinischen Notizen verarbeiten, während diese gleichzeitig in das EHR-System eingespeist werden. 

Ihr Produkt Augmedix Go ist eine von Ärzten gesteuerte mobile App, die mithilfe von KI-Technologie und strukturierten Daten nach jedem Patientenbesuch in Echtzeit einen vollautomatischen Entwurf der Patientenakte erstellt. Die App ist benutzerfreundlich, kostengünstig und für viele Ärzte in einer Gesundheitseinrichtung skalierbar. 

4. CloudMedx

CloudMedx nutzt leistungsstarke Datenanalysealgorithmen für Gesundheitsdaten, um handlungsrelevante Erkenntnisse zu gewinnen. Die Lösung „Healthcare In a Box“ von CloudMedx koordiniert klinische Abläufe und Finanzprozesse auf einer einzigen Plattform und vereinfacht so die Entscheidungsfindung für Patienten, Leistungserbringer und Kostenträger. Die Technologie verwendet natürliche Sprachverarbeitung (NLP) und maschinelles Lernen (ML), um unstrukturierte Daten in optimierte Datenpipelines für Anwendungsfälle wietrac, Registerberichterstattung und kundenspezifische Softwaresysteme zu verarbeiten.

CloudMedx bietet zudem prädiktive Analysen und liefert Erkenntnisse wie Prognosen zum Krankheitsverlauf, zu Wiedereinweisungen und zur Verweildauer. Die Plattform ist bereits bereit, Modelle für über 20 chronische Erkrankungen einzusetzen.

5. Corti

Corti revolutioniert die Welt der medizinischen Sprachassistenten. Anders als herkömmliche Assistenten erfasst der Corti AI Co-Pilot unstrukturierte Daten desdent und nutzt diese, um medizinische Erkenntnisse zu gewinnen. Dadurch ist das Tool besonders hilfreich für Notrufzentralen und Rettungssanitäter, um Echtzeitinformationen zu analysieren und kritische Zustände wie einen Herzstillstand zu erkennen.

Das Tool kann unstrukturierte Daten wie verbale Signale, Hintergrundgeräusche und Stimmlagendent. Das obige Video zeigt, wie wichtig das Tool für die Unterstützung in Notfällen und die Steigerung der Effizienz und Effektivität des Rettungsdienstes sein kann. Beachten Sie, wie das Tool den nächstgelegenen Krankenwagen anfordern kann, während es gleichzeitig versucht, den Patienten zu beruhigen.

6. Enlitic

Elitic nutzt Deep-Learning-Technologien, um medizinische Bilder mitdentGeschwindigkeit und Genauigkeit auszuwerten. Das Produkt kann Anomalien wie Frakturen, Tumore und andere Erkrankungen oft präziser erkennen als Radiologen. 

Das Produkt ist insofern einzigartig, als es über die reine Bildanalyse hinausgeht und radiologische Arbeitsabläufe optimiert. Diese Funktion ermöglicht eine schnellere und präzisere Diagnose. 

Das Enlitic-Framework standardisiert und analysiert Daten, um eine evidenzbasierte medizinische Bilddatenbank zu erstellen, die klinische Arbeitsabläufe optimiert, die Effizienz steigert und die Kapazität erweitert. Die Daten werden anonymisiert, um den Datenschutz zu gewährleisten, und anschließend angereichert, um ihren Wert für Forschung, Qualitätsverbesserung und Monetarisierungsstrategien zu erhöhen.

7. Tempus

Die Tempus-Plattform nutzt die Leistungsfähigkeit von KI, um das Gesundheitswesen durch Präzisionsmedizin zu revolutionieren. Sie verfügt über eine der weltweit umfangreichsten Sammlungen klinischer und molekularer Daten sowie ein Betriebssystem, das diese Daten zugänglich und nutzbar macht.

Die Plattform bietet mehrere bahnbrechende Technologien: Tempus ONE, einen KI-gestützten klinischen Assistenten; NEXT, ein Tool zurdentund Behebung von Versorgungslücken; PIXEL, das aus medizinischen Bildern umsetzbare Erkenntnisse liefert; und ALGOS, algorithmische Modelle, die in Verbindung mit ihren Analysen zusätzliche Einblicke ermöglichen.

Hier einige beeindruckende Statistiken von Tempus: 

• Mehr als 50 % aller akademischen medizinischen Zentren in den USA sind an Tempus angeschlossen
• Mehr als 50 % der US-amerikanischen Onkologen sind über Sequenzierung, die Vermittlung klinischer Studien und forschungsbasierte Partnerschaften mit Tempus verbunden
• 90 % der 20 führenden Pharma-Onkologieunternehmen arbeiten mit Tempus zusammen
• Mehr als 26.000 Patienten wurden für eine mögliche Teilnahme an klinischen Studien in ihrem Netzwerkdent
• ~200 Petabytes an Daten

8. Bildunterschrift Gesundheit

Caption Health hat sich mit seiner KI-gestützten Software Caption AI als führender Anbieter im Bereich der medizinischen Ultraschallbildinterpretation etabliert. Caption AI bietet Echtzeit-Anleitungen für Ultraschalluntersuchungen, sodass Sie auch mit geringer Erfahrung hochwertige Bilder und Videos aufnehmen können.

Im Jahr 2016 brachte das Unternehmen seine Technologie nach Kenia, ummatic Fieber (RHD) bei Schulkindern zudent. Der KI-Algorithmus sollte anschließend eine fundierte Einschätzung der Wahrscheinlichkeit abgeben, mit der die Testergebnisse eines Kindes auf RHD hindeuten. Während der Reise untersuchte das Unternehmen 1200 Schulkinder unddent48 von ihnen mit RHD. 

Caption AI erleichtert die Demokratisierung der Früherkennung und Überwachung von Herzerkrankungen, indem es einen breiteren Zugang zu qualitativ hochwertigen Ultraschallbildern ermöglicht und so zu rechtzeitigen Interventionen führt.

9. Behold.ai

Behold.ai entwickelte Red Dot, eine preisgekrönte Plattform für medizinische Bildgebung und Diagnose. Die Plattform nutzt Deep Learning zur Klassifizierung von Röntgenaufnahmen des Brustkorbs (CXR) und stellt die Ergebnisse als Heatmaps dar. In einem Krankenhaus in Essex reduzierte Red Dot den Bearbeitungsrückstand bei CXR-Aufnahmen von 4–88 Wochen auf nur 2,5 Tage. Bei einem NHS Trust verringerte die Plattform den Arbeitsaufwand für CXR-Aufnahmen von 7 Tagen auf lediglich 7 Sekunden.

Hier sind weitere Statistiken zu Red DOT von Behold.ai:

• 15 % der Röntgenaufnahmen des Brustkorbs wurden automatisch als normal gemeldet und somit sofort aus dem Berichtswesen entfernt.
• Der KI-gestützte Ausschlussalgorithmus für normale Fälle kann die Outsourcing-Kosten um bis zu 70 % senken.
• Fehlerrate bei falsch positiven Befunden: 0,33 % im Vergleich zu 13,5 % bei beratenden Radiologen.
• 60% Reduzierung falsch negativer Ergebnisse durch die Implementierung der Red Dot®-Triage in Zusammenarbeit mit beratenden Radiologen.

10. Tiefengenomik

Deep Genomics verfolgt in der Genmedizin einen Ansatz der künstlichen Intelligenz. Ihre KI-Plattform wird mit umfangreichen genetischen Datensätzen trainiert, wodurch sie die genetischen Grundlagen von Krankheiten versteht und die Entwicklung zielgerichteter Therapien unterstützt. Die KI verschafft einen entscheidenden Vorteil, da sie riesige Datenmengen analysieren kann, die Wirkstoffforschung beschleunigt und neue Wege für die personalisierte Medizin eröffnet. 

Die KI-Plattform simuliert Millionen potenzieller genetischer Szenarien, um vielversprechende therapeutische Ziele zudent, die mit herkömmlichen Methoden oft übersehen werden. Die Plattform hat bereits zur Entdeckung neuer Wirkstoffkandidaten geführt.

Vereinfacht ausgedrückt entwirrt Deep Genomics die Komplexität der RNA in der Biologie,dentneue Zielstrukturen und bewertet Tausende von Möglichkeiten, um die besten therapeutischen Kandidaten zu ermitteln.

11. Ada Health

Ada ist ein Berliner Gesundheitsunternehmen, das eine Selbstbeurteilungs-App für Endnutzer anbietet. Ursprünglich für Ärzte entwickelt, wurde die App 2016 an die Bedürfnisse von Patienten angepasst. Sie zählt fast 13 Millionen Nutzer und vergleicht die gemeldeten Symptome mit denen ähnlicher Patienten gleichen Alters und Geschlechts, um anschließend die statistische Wahrscheinlichkeit einer bestimmten Diagnose zu ermitteln. Die App unterstützt mehrere Sprachen, darunter Englisch, Deutsch, Spanisch, Portugiesisch, Suaheli, Rumänisch und Französisch.

Hier ist einedent Rezension von einem der Nutzer: 

Ich hatte eine richtig schlimme Ohrenentzündung, die ziemlich lange anhielt, also habe ich meine Symptome in diese App eingegeben. Sie hat mir viele Fragen gestellt und gesagt, dass meine Symptome auf ein geplatztes Trommelfell hindeuten könnten. Zuerst habe ich es nicht geglaubt. Später im selben Monat bin ich zum Arzt gegangen, und der hat mir gesagt, dass mein rechtes Trommelfell geplatzt ist.

12. Atomweise

Atomwise mit Hauptsitz in San Francisco konzentriert sich auf die Minimierung der Kosten für die Arzneimittelentwicklung durch Supercomputing. Die AtomNet-Technologie nutzt Convolutional Neural Networks (dent– eine KI-Technologie, die auch in autonomen Fahrzeugen und Spracherkennungssystemen zum Einsatz kommt –, um durch die Analyse einer umfangreichen Datenbank Molekülstrukturen wirksame Medikamentenkandidaten vorherzusagen. Die Vorhersagekraft von AtomNet basiert auf Millionen experimenteller Datenpunkte und Tausenden von Proteinstrukturen und ermöglicht die Identifizierung vielversprechender Wirkstoffkandidaten durch die Bewertung von Molekül-Protein-Bindungen. Atomwise ging eine Forschungspartnerschaft mit Sanofi im Wert von 1,2 Milliarden US-Dollar ein, um mithilfe der AtomNet-Plattform niedermolekulare Wirkstoffe zu entdecken, die auf bis zu fünf Wirkstoffziele abzielen. Diese Zusammenarbeit nutzte Deep Learning für die strukturorientierte Wirkstoffentwicklung und beschleunigte so die Suche in Atomwise' umfangreicher Bibliothek mit über 3 Billionen synthetisierbaren Verbindungen.

Abschluss

Die Integration künstlicher Intelligenz (KI) in das Gesundheitswesen ist kein vorübergehender Trend, sondern eine transformative Bewegung, die die medizinische Diagnostik, Behandlung und Patientenversorgung grundlegend verändert. Unternehmen wie Google Health, Tempus, Augmedix und Atomwise stehen an der Spitze dieser Revolution und nutzen KI, um die Genauigkeit von Diagnosen zu verbessern, Arbeitsabläufe im Gesundheitswesen zu optimieren und die Patientenversorgung zu personalisieren. Innovatoren wie Butterfly Network und Enlitic machen die medizinische Bildgebung zugänglicher und präziser. Deep Genomics und Caption Health beschreiten neue Wege in der Wirkstoffforschung und der häuslichen Gesundheitsversorgung und beweisen damit, dass KI eine entscheidende Rolle bei der Bewältigung der globalen Herausforderungen im Gesundheitswesen des 21. Jahrhunderts spielt.

Da diese Unternehmen immer weiter die Grenzen des Machbaren verschieben, sieht die Zukunft des Gesundheitswesens zunehmend vielversprechend aus, geprägt von Fortschritten, die eine Verbesserung des Lebens von Patienten weltweit versprechen.