Aidoc schafft lebensrettende KI-Fortschritte in der medizinischen Bildgebung auf AWS

Einige der gefährlichsten Verletzungen, mit denen sich Ärzte in Notaufnahmen konfrontiert sehen, können nicht mit bloßem Auge erkannt werden. Während Patienten mit offenen Wunden und anderen offensichtlichen Verletzungen sofort behandelt werden können, müssen Patienten mit weniger deutlichen Verletzungen wie Gehirnblutungen, Wirbelsäulenschäden oder Blutgerinnseln manchmal länger warten – obwohl derartige Verletzungen schwere und manchmal tödliche Folgen haben können.

Derartige innere Verletzungen können nur mithilfe von medizinischen Bildgebungsverfahren, wie zum Beispiel CT, Röntgen und MRT, erkannt werden. Diese Ergebnisse werden dann von Radiologen, die über ein umfangreiches Wissen im Interpretieren dieser Bilder verfügen, analysiert. Aufgrund von Fortschritten in diesen Technologien fallen pro Patient immer mehr dieser Scans an. Das sind gute Neuigkeiten, da auf diese Weise die Wahrscheinlichkeit, potenziell tödliche Auffälligkeiten zu finden, die früher vielleicht nie entdeckt worden wären, steigt. Radiologen müssen die daraus resultierenden steigenden Arbeitslasten bewältigen, haben dazu aber oft nur Hilfsmittel zur Verfügung, die dieser Aufgabe nicht gewachsen sind.

Aidoc wurde gegründet, um dieses Problem zu lösen. Es stellt dazu Radiologen moderne Lösungen bereit, die ihre Effizienz erhöhen und die Patientenversorgung innerhalb der bestehenden Arbeitsumgebungen optimiert. Aidoc hat erkannt, dass künstliche Intelligenz (KI) und Bilderkennungstools eingesetzt werden können, um das Fachwissen von Radiologen zu ergänzen. Die sofort einsetzbare, KI-basierte Software zur Entscheidungsunterstützung analysiert CT-Scans, um auf akute Auffälligkeiten aufmerksam zu machen, lebensbedrohliche Fälle zu priorisieren und die Patientenversorgung zu verbessern. Und all dies geschieht auf Amazon Web Services (AWS).

Die Lösung von Aidoc verwendet Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon-EC2) P3-Instances zum Trainieren von Machine-Learning-Modellen (ML) und zum Ausführen von Inferenzprozessen, Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) zum Speichern anonymisierter medizinischer Bilddaten zu Analysezwecken sowie Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) zum Speichern von Bild-Metadaten.

"Seit der Veröffentlichung unserer ersten von der FDA freigegebenen Lösung im September 2018 hat Aidoc FDA-Freigaben für zwei weitere Algorithmen erhalten und verwendet 12 weitere, die von der FDA derzeit noch untersucht und überwacht werden", erläutert Ariella Shoham, Vice President of Marketing bei Aidoc. "Unsere AWS-Infrastruktur ermöglicht eine Agilität und Entwicklungsgeschwindigkeit, die wichtige Faktoren für den großen Erfolg waren, den wir so schnell erzielen konnten."

Aidoc wurde 2015 von drei Veteranen der israelischen Streitkräfte mit Erfahrung in der Entwicklung von KI-Lösungen für militärische Geheimdienstanwendungen mit eindeutiger Ausrichtung auf die Cloud gegründet. "Cloud Computing ist für unsere Arbeit von zentraler Bedeutung", so Guy Reiner, einer der Firmengründer und Vice President der Abteilung für Forschung und Entwicklung. "Ohne die Flexibilität und Skalierbarkeit der Cloud wären unsere Angebote einfach nicht rentabel."

Nach dem Vergleich mehrerer Cloud-Anbieter entschied sich Aidoc für das Entwickeln einer eigenen Lösung auf AWS. "Wir haben uns für AWS aufgrund der führenden Marktposition, der Reichweite und der Ausgereiftheit der Services, des Partner-Ökosystems sowie der leistungsstarken, flexiblen Tools für Sicherheits-, Skalierungs- und Containerverwaltung entschieden", so Reiner. "Da wir mit Krankenhäusern zusammenarbeiten, in denen Datenschutz äußerst wichtig ist, haben wir unsere Entscheidung auch aufgrund der klaren AWS-Zusage getroffen, die Services HIPAA-fähig bereitzustellen. AWS bietet außerdem umfangreiche Funktionen und Services, die die DSGVO-Unterstützung in Cloud-Umgebungen garantieren."

Ein weiterer wichtiger Faktor bei der Entscheidung für AWS war für Aidoc die Verfügbarkeit der Amazon-EC2-P3-Instances. Diese Instances stellen leistungsstarke, hochgradig skalierbare Parallelverarbeitungsfunktionen bereit, die sich gut für Machine-Learning-Anwendungen eignen – und diese sind für das Kernangebot des Unternehmens von zentraler Bedeutung. "Einer der Vorteile beim Ausführen auf AWS besteht darin, immer Zugriff auf die neuesten Prozessortechnologien zu haben. Zum Beispiel auf die neuen NVIDIA-Tesla-V100-GPUs, durch die wir unser Modelltraining so effektiv wie möglich gestalten können", erläutert Reiner. "In Anbetracht all dieser Faktoren war AWS die beste Plattform für unsere ehrgeizigen Wachstumspläne."

Das Wachstum von Aidoc konnte auf AWS problemlos mit den ursprünglichen Erwartungen Schritt halten. "AWS ermöglicht uns eine äußerst hohe Entwicklungsgeschwindigkeit, durch die wir neue Algorithmen schneller in die Produktion übernehmen, Produkte schneller zur Marktreife bringen, zur Patientenversorgung beitragen und den Mehrwert für Krankenhäuser schneller erhöhen können," so Reiner. "Mithilfe von AWS können wir alle drei Monate Algorithmen veröffentlichen, die sich auf neue Pathologien konzentrieren. Diese Geschwindigkeit ist in unserer Branche beispiellos und hebt uns eindeutig von anderen Unternehmen ab."

Entwicklungsgeschwindigkeit würde nicht viel bedeuten, wenn das Unternehmen keine Kunden in den Krankenhäusern hätte. Laut Shoham hat die Ausführung auf AWS dazu beigetragen, dass Aidoc aus zwei Gründen mehr als 300 Kunden gewinnen konnte. "Erstens stoßen wir häufig auf Krankenhäuser, die bereits kritische Lösungen auf AWS ausführen. Wir können also unsere Glaubwürdigkeit und das Vertrauen in uns stärken, wenn wir sagen, das auch Aidoc auf AWS ausgeführt wird. Zweitens können wir aufgrund der Art und Weise, in der wir unsere Lösung auf AWS entwickeln, den Krankenhäusern versichern, dass die von uns in der Cloud abgelegten Daten anonymisiert und hochgradig sicher sind und selbst den strengsten Datenschutzregeln entsprechen."

Am wichtigsten ist aber, dass die Lösung von Aidoc, mit der bis heute mehr als 3,2 Millionen Fälle in mehr als 300 medizinischen Einrichtungen in aller Welt analysiert wurden, Vorteile für die Patientenpflege sowie für den Radiologen mit sich bringt. In einem großen Krankenhaus in den USA hat die Lösung von Aidoc die Verweildauer der Patienten in der Notaufnahme um durchschnittlich 59 Minuten und die Gesamtzeit, die sie im Krankenhaus verbringen, um durchschnittlich 18 Stunden reduziert. In einer ähnlichen medizinischen Einrichtung hat die Lösung von Aidoc den Radiologen dabei geholfen, die durchschnittliche Zeit für CT-Untersuchungen bei intrakraniellen Blutungen von 53 Minuten auf 46 Minuten (also um 13 Prozent) zu reduzieren.

"Lösungen von Aidoc auf AWS verkürzen die Wartezeiten für Patienten mit Termin von Tagen auf Stunden und in der Notaufnahme von Stunden auf Minuten," erläutert Shoham. "Es bereitet uns große Freude, wenn Ärzte, die unsere Lösung verwenden, etwas sagen wie: "Heute hat Ihre Lösung dazu beigetragen, ein Leben zu retten." Mehr kann man sich doch gar nicht erhoffen!"

In einem der nächsten Schritte wird Aidoc ein Paket mit Algorithmen zur Unterstützung der Arbeit von onkologischen Radiologen veröffentlichen. "Unser Onkologiepaket hilft Radiologen beim Kennzeichnen, Vergleichen und Durchführen volumetrischer Messungen von Nieren- und Leberläsionen sowie von Lungen- und Lymphknoten. Dadurch wird die für diese anspruchsvolle und aufwendige Arbeit erforderliche Bandbreite reduziert", so Reiner. "Wir wissen, dass wir mit auf AWS basierenden Lösung in der Zukunft fast alle Aktivitäten von Radiologen unterstützen können."

Weitere Informationen finden Sie unter aws.amazon.com/health.