BAHNBRECHENDE ERGEBNISSE IM GESUNDHEITSWESEN UND IN DEN BIOWISSENSCHAFTEN

Medizin und Forschung mit KI voranbringen

Das Gesundheitswesen erfordert neue Paradigmen im Computing, um den Bedarf an personalisierter Medizin, Kliniken der nächsten Generation, verbesserter Versorgungsqualität und Durchbrüchen in der biomedizinischen Forschung zur Behandlung von Krankheiten zu decken. Mit NVIDIA können Gesundheitseinrichtungen die Macht der Künstlichen Intelligenz und des High-Performance Computing (HPC) nutzen, um die Zukunft der Medizin neu zu definieren.

Die klügsten Köpfe. Ein einzigartiges Event.

Konferenz und Training 21.–24. März

KI schafft neue Möglichkeiten im Gesundheitswesen. Die Fortschritte in der computergestützten Biologie beschleunigen jede Phase der Arzneimittelforschung, eine neue Generation von softwaredefinierten medizinischen Geräten ermöglicht Echtzeit-Sensorik, intelligente Krankenhäuser verbessern den Krankenhausaufenthalt und beschleunigtes Computing hilft dabei, das menschliche Genom zu entschlüsseln, um eine bessere Präzisionsmedizin zu realisieren. Erfahren Sie auf der GTC22 mehr über die neuesten Innovationen im Gesundheitswesen.

  • Innovationen im Gesundheitswesen mit KI beschleunigen

    • Kimberly Powell, Vice President of Healthcare, NVIDIA.

    Krankenhäuser, OP-Säle, Genomsequenzierungszentren und Pharmaunternehmen generieren riesige Datenmengen und schaffen so die Möglichkeit, KI-Modelle, Plattformen und Robotiksysteme zu generieren, die vorhersagen, verstehen, lernen und handeln können. Erfahren Sie, wie Forscher, Entwickler und Hersteller von medizinischen Geräten NVIDIA Clara™ einsetzen, um bahnbrechende Fortschritte in der Gesundheitsversorgung und Arzneimittelforschung zu erreichen.

  • Schnellere Medikamentenentwicklung mit KI

    • Ola Engkvist, Head of Molecular AI, AstraZeneca

    Künstliche Intelligenz hat in den letzten Jahren in der Chemie und in den Biowissenschaften stark an Einfluss gewonnen und die Grenzen der Wissenschaft ausgeweitet, wie die neuesten Erfolge von AlphaFold2 zeigen. In dieser Präsentation gebe ich Ihnen einen Überblick darüber, wie sich KI in den letzten Jahren auf die Medikamentenentwicklung ausgewirkt hat, auf welchem Stand wir derzeit sind und welche Fortschritte wir in den kommenden Jahren erwarten können. Der Schwerpunkt der Präsentation liegt auf dem auf Deep Learning basierendem molekularen de novo-Design. Dabei werden jedoch auch Aspekte der Synthesevorhersage, der molekularen Eigenschaftenvorhersagen und der Chemieautomatisierung behandelt.

  • Vom Metaverse der medizinischen Bildgebungsdaten profitieren, um die KI-Leistung zu verbessern

    • Caroline Chung, Chief Data Officer, MD Anderson Cancer Center

    Angesichts des exponentiell zunehmenden Volumens medizinischer Bildgebungsdaten steigt der Bedarf an KI, die klinischen Teams dabei hilft, die gesamte verfügbare Bildgebung optimal zu verarbeiten und zu nutzen. Die Entwicklung von KI-Tools, die erfolgreich in den klinischen Kontext übertragen wurden, erfolgte jedoch relativ langsam und zurückhaltend. Für die Herausforderungen bei der Entwicklung und klinischen Einführung können bildgebungsbezogene Metadaten Lösungen aufzeigen. Die Auswirkungen von Faktoren wie Bildqualität und Verallgemeinerbarkeit von KI-Modellen können sich nämlich in den reichhaltigen kontextabhängigen Informationen der Bildgebungsuntersuchung widerspiegeln.

  • Wenn jede Sekunde zählt: Beschleunigte Genomsequenzierung für die Intensivmedizin

    • Euan Ashley, Professor of Medicine and Genetics, Stanford University

    In dieser Sitzung geht es um ein kollaboratives Team, das kürzlich den Guinness-Weltrekord für die schnellste DNA-Sequenzierungstechnik aufgestellt hat. Es konnte durch Sequenzierung der Gesamtgenome von Intensivpatienten der Stanford-Krankenhäuser medizinische Diagnosen in weniger als acht Stunden stellen. Wir untersuchen, wie etwas, das früher Jahre in Anspruch nahm und Millionen von Dollar kostete, im modernen Krankenhauskontext jetzt in einigen Stunden realisiert werden kann, und beschreiben die Rechen- und Algorithmen-Infrastruktur, die diesen Fortschritt möglich gemacht hat.

  • OpenFold: Demokratisierung des Zugriffs auf die Vorhersage und Modellierung von Proteinstrukturen

    • Mohammed AlQuraishi, Professor, Columbia University

    Deep-Learning-Methoden, die Strukturen mit einer Genauigkeit vorhersagen, die mit experimentellen Methoden mithalten können, haben die Vorhersage von Proteinstrukturen revolutioniert. Solche Methoden erfordern allerdings erhebliche Mengen an Rechenleistung zum Trainieren sowie Code und Dateninfrastruktur, um neue Modelle für neue Aufgaben zu erlernen.

    In dieser Session erfahren Sie mehr über OpenFold, eine neue Open-Source-Plattform zum Trainieren führender Proteinstrukturvorhersagemodelle. OpenFold stellt den Code und die Daten bereit, die erforderlich sind, um neue Modelle von Grund auf zu trainieren, sowie vorab trainierte Modelle im Rahmen einer freizügigen Lizenz, die eine breite Nutzung durch Wissenschaft und Industrie ermöglicht.

Koryphäen im Gesundheitswesen auf der GTC 22

Aktuelle Neuigkeiten zum Thema Gesundheitswesen

Clara Holoscan MGX
Bild: Tim Ainsworth/UK Biobank

NVIDIA bringt Plattform für Medizinprodukte und rechnergestützte Sensorsysteme auf den Markt

NVIDIA Clara Holoscan MGX erweitert die Clara Holoscan-Plattform, um eine All-in-One-Referenzarchitektur für die Medizinklasse sowie langfristige Softwareunterstützung zur Beschleunigung von Innovationen in der Medizintechnikbranche zu bieten.

Bahnbrechende Digitale Biologie auf Cambridge-1

Start-ups nutzen Cambridge-1, um bahnbrechende Fortschritte in der digitalen Biologie zu erzielen

Ausgewählte MITGLIEDER VON NVIDIA Inception fördern die Medikamentenentwicklung und -forschung mit Cambridge-1, untersuchen Antikörperreaktionen, entwickeln KI-gestützte Entscheidungssysteme für die Impfstoffentwicklung und kartieren Krankheitsursachen mit Empfehlungssystemen.

UF Health und NVIDIA entwickeln den weltweit größten Generator für klinische Sprache

UF Health und NVIDIA entwickeln den weltweit größten Generator für klinische Sprache

SynGatorTron wurde auf zehn Jahren Daten trainiert, die rund 3 Millionen Patienten repräsentieren. SynGatorTron ist ein Sprachmodell, das synthetische Patientenprofile erstellen kann. Forscher planen, SynGatorTron zu nutzen, um bessere KI für die Forschung zu seltenen Krankheiten und klinische Studien zu entwickeln und Verzerrungen bei Datensätzen zu reduzieren.

Lösungen für das Gesundheitswesen mit beschleunigtem Computing

Medikamentenentwicklung

Mit beschleunigtem Computing können Forscher Millionen von Molekülen virtuell modellieren und Hunderte potenzieller Medikamente gleichzeitig screenen, was die Kosten senkt und die Zeit bis zur Lösung verkürzt.

Genomik

Der Einsatz von HPC zur Beschleunigung der Genomanalyse in Populations- und Krebsgenomstudien kann dazu beitragen, seltene Krankheiten zu identifizieren und maßgeschneiderte Therapeutika schneller auf den Markt zu bringen, was die Entwicklung zur Präzisionsmedizin vorantreibt.

Medizinische Bildgebung

KI-gestützte Tools können einen zusätzlichen Satz „Augen“ darstellen, die Medizinern helfen, Bilder schnell zu lesen, Maße zu berechnen, Änderungen zu überwachen und dringende Befunde zu identifizieren, um Arbeitsabläufe zu optimieren und die Patientenversorgung zu verbessern.

Intelligente Krankenhäuser und medizinische Instrumente

Von intelligenten Sensoren bis hin zu medizinischen Instrumenten, die eine fortschrittliche Bildverarbeitung in Echtzeit unterstützen, kann Edge-KI sofortige Erkenntnisse liefern und damit die Patientenversorgung optimieren und das Versprechen intelligenter Krankenhäuser realisieren.

Cambridge-1: Beschleunigung der Gesundheitsforschung

Cambridge-1 ist der erste Supercomputer, mit dem NVIDIA die digitale Biologie, die Genomik, das Quantencomputing und die KI-Forschung in Großbritannien vorantreibt und führenden britischen Wissenschaftlern und Forschern die Zusammenarbeit bei bahnbrechenden wissenschaftlichen Arbeiten ermöglicht.

Bahnbrechende KI-Start-ups im Gesundheitswesen

KI-Start-ups im Gesundheitswesen sind von entscheidender Bedeutung, um die Grenzen der Innovation in Sachen Gesundheit zu verschieben. NVIDIA Inception fördert über 1.000 Start-ups im Gesundheitswesen, die hochmoderne, GPU-basierte Tools zur Optimierung des Betriebs und zur Verbesserung der Diagnose und Patientenversorgung entwickeln. Erfahren Sie mehr über die bahnbrechenden Technologien, die von Start-ups im Gesundheitswesen entwickelt werden, indem Sie auf die Logos weiter unten klicken.

KI marktreif machen

KI marktreif machen

Mit weiteren kürzlich bereitgestellten 28 Millionen US-Dollar wird Arterys sein Ökosystem von Partnern und klinischen KI-Lösungen auf seiner KI-Webplattform, dem Arterys Marketplace, weiterentwickeln, um so die Kluft zwischen medizinischen Forschern und Krankenhauspraktikern zu überbrücken.

Sensoren von Start-up sorgen für Sicherheit in Krankenhäusern

Sensoren von Start-up sorgen für Sicherheit in Krankenhäusern

Mit 800 GPU-betriebenen Kameras, die in den 10 Krankenhäusern von Northwestern eingesetzt werden, unterstützt Artisight das Krankenhauspersonal bei der Durchführung von kontaktfreien thermografischen Untersuchungen und begrenzt so die Exposition des Personals gegenüber COVID-19.

KI hilft bei der Triage von Patienten mit COVID-19-Symptomen

KI hilft bei der Triage von Patienten mit COVID-19-Symptomen

Das KI-Start-up Lunit und seine CE-gekennzeichnete Lösung Lunit INSIGHT CXR verwenden KI, um sekundenschnell 10 verschiedene radiologische Befunde auf Röntgenaufnahmen des Brustkorbs zu erkennen, einschließlich einer Lungenentzündung, die häufig bei COVID-19-Patienten vorhanden ist, und potenziell krebsartigen Lungenknoten.

Healthcare Computing vom Rechenzentrum über die Peripherie bis zur Cloud

Leistungsstarkes Computing für Rechenzentren

Leistungsstarkes Computing für Rechenzentren

NVIDIA DGX™ A100 wurde mit NVIDIA A100 Tensor Core GPUs entwickelt und bietet eine beispiellose Rechenleistung, um die Entdeckung neuer Medikamente zu unterstützen, genetische Mutationen aufzudecken, um Krankheiten besser zu bekämpfen und Innovationen im Gesundheitswesen voranzutreiben. In Kombination mit dem Zugang zu Experten und der einfach zu implementierenden Infrastruktur ist NVIDIA DGX A100 der Grundstein der Entwicklung von KI-Rechenzentren.

 Webinar ansehen: DGX A100 – Das universelle KI-System für Workloads im Gesundheitswesen

Echtzeit-KI für Edge-Anwendungen

Echtzeit-KI für Edge-Anwendungen

Die Edge-Lösungen von NVIDIA sind darauf ausgelegt, kontinuierliche Datenströme am Netzwerkrand zu erfassen und zu berechnen. Mit fortschrittlicher Bild-, Video- und Signalverarbeitung können KI-integrierte medizinische Instrumente Chirurgen bei der Durchführung weniger invasiver, gezielterer Operationen, Radiologen bei der Bestimmung von Diagnosen und Sonographer bei der Durchführung schneller und genauer Echokardiogramme unterstützen. Bringen Sie das Gesundheitswesen mit der NVIDIA EGX-Plattform in die Edge.

KI-fähiges Krankenhausrechenzentrum

KI-fähiges Krankenhausrechenzentrum

Die AI Enterprise-Ready Platform von NVIDIA und VMware bietet eine Full-Stack-Architektur für moderne konvergierende Lösungen. Sie wurde für Resilienz sowie Skalierbarkeit entwickelt und bietet eine einzige Plattform für Kernanwendungen in Krankenhäusern sowie KI-Tools, die dazu beitragen, Klinikern und den Patienten, denen sie dienen, ein besseres Erlebnis zu bieten.

 Lösungsübersicht lesen: NVIDIA AI Enterprise für das Gesundheitswesen

Cloud-Computing nach Bedarf

Cloud-Computing nach Bedarf

Die neuesten NVIDIA-Grafikprozessoren sind auf allen wichtigen Cloud-Plattformen weltweit verfügbar. Mit vereinfachtem IT-Management, Rechenleistung, die je nach Bedarf erhöht oder reduziert werden kann, und Zugriff auf NGC™, einen Hub GPU-optimierter Software für Deep Learning, Machine Learning und HPC, können sich Unternehmen auf die Entwicklung von Lösungen, den Erkenntnissgewinn und die Steigerung des Geschäftswert konzentrieren.

Bleiben Sie mit Neuigkeiten aus dem Gesundheitswesen von NVIDIA immer auf dem Laufenden.