Singapur sucht mit neuem KI-Forschungszentrum nach „praktischen“ medizinischen Durchbrüchen
Die neue Forschungseinrichtung wird ihre KI-Entwicklungsbemühungen auf vier klinische Bereiche konzentrieren, darunter psychische Gesundheit und Krebsvorsorge.
Singapur ist bestrebt, mithilfe künstlicher Intelligenz (KI) Fortschritte im Gesundheitswesen zu erzielen, mit besonderem Schwerpunkt auf vier klinischen Bereichen, darunter psychische Gesundheit, gebrechliche ältere Menschen und Krebsvorsorge.
Laut einer gemeinsamen Erklärung der Nanyang Technological University (NTU) und der National Healthcare Group (NHG) in Singapur wurde ein neues Zentrum für KI in der Medizin eingerichtet, um „die Lücke“ zwischen KI-Innovation und praktischen Anwendungen in der Medizin zu schließen.
Die Einrichtung wird von der Lee Kong Chian School of Medicine der NTU geleitet und ihre Forschungsinitiativen zielen darauf ab, die Patientenversorgung zu „revolutionieren“ und die öffentliche Gesundheitspolitik zu unterstützen. Diese stehen im Einklang mit der zweiten nationalen KI-Strategie des Landes zur Förderung KI-gestützter Gesundheitsprodukte und -dienstleistungen.
Das neue Zentrum wird mehr als 100 Forscher und Kliniker beherbergen und lokale und internationale akademische und industrielle Partner zusammenbringen, darunter die Yale School of Medicine und Olympus Singapore. Diese Organisationen werden an der Forschung in verschiedenen Bereichen wie Computertechnik, Datenanalyse sowie Sozialwissenschaften und Ethik beteiligt sein.
Während Singapur eine starke Grundlage für das „sichere Wachstum von KI“ im Gesundheitswesen biete, müsse noch mehr getan werden, um die Lücke zwischen Technologieentwicklung und realer klinischer Anwendung zu schließen, bemerkte der Co-Direktor des neuen Zentrums Joseph Sung, der auch als fungiert der Dekan der Lee Kong Chian School of Medicine.
„Unsere einzigartige multidisziplinäre Forschung in allen Bereichen wird sicherstellen, dass KI-Lösungen nicht nur innovativ, sondern auch zugänglich, erschwinglich und skalierbar sind“, sagte Sung.
Es sei wichtig, Mensch-Maschine-Interaktionen zu erleichtern, um auf den Menschen ausgerichtete KI-Systeme zu schaffen, die Gesundheitsfachkräfte auf natürliche und intuitive Weise nutzen können, sagte Miao Chun Yan, Co-Direktor und stellvertretender Dekan des Zentrums sowie stellvertretender Vizepräsident für Kapazitätsaufbau bei NTUs College of Computing & Data Science. Sicherstellen, dass KI-Anwendungen angenommen werden und Wirkung zeigen, erklärte Miao.
„Der wahre Test für KI besteht darin, wie sich ihr Einsatz im Krankenhaus, in der Klinik oder in der Gemeinde auf die Gesundheitsergebnisse für Patienten und die Bevölkerung auswirkt“, sagte Benjamin Seet, Vorsitzender der NHG-Gruppe des Medical Board for Research. „Wir möchten seine Wirkung und seinen Wert in einer realen Umgebung sehen.“
„Neben der Verbesserung von Forschung und Entdeckung und der Verbesserung der Patientenergebnisse wird KI mehr Raum für die Menschlichkeit des Menschen schaffen“, fügte Waldemar von Zedtwitz Lucila Ohno-Machado hinzu, stellvertretende Dekanin für biomedizinische Informatik der Yale School of Medicine und Vorsitzende der Abteilung für Biomedizinische Informatik und Datenwissenschaft. „Durch die Automatisierung von Dokumentationsprozessen und den mechanischen Aspekten der Gesundheitsversorgung wird KI mehr Zeit für das Zuhören und die Interaktion zwischen Ärzten und ihren Patienten schaffen.“
Laut NTU und NHG hat die Einführung von KI im Gesundheitswesen, einschließlich generativer KI (Gen AI) und maschinellem Lernen, bereits erhebliche Fortschritte in der Diagnostik und Behandlung gemacht. Sie stellten fest, dass KI beispielsweise verwendet wird, um Anomalien in Röntgenaufnahmen des Brustkorbs, Mammographien und Gehirn-CT-Scans zu erkennen. Deep-Learning-Modelle wie SELENA+2 werden auch zur Erkennung diabetischer Retinopathie eingesetzt.
Trotz dieser Fortschritte verlief die Einführung von KI in der klinischen Praxis in Singapur langsamer als in anderen Branchen, stellten die beiden Organisationen in Singapur fest. Mit dem neuen Zentrum hoffen sie, Herausforderungen anzugehen, die die vollständige Integration von KI im Gesundheitswesen bisher behindert haben, darunter der Mangel an klinischen Daten, die die Wirksamkeit von KI bei der Verbesserung von Patientenergebnissen belegen könnten, sowie die Unsicherheit hinsichtlich der ethischen und rechtlichen Aspekte von KI .
Die Einrichtung wird KI-Simulations- und Implementierungsstudien durchführen, die es Gesundheitsfachkräften ermöglichen, KI-Tools zu testen, bevor sie in realen Umgebungen eingesetzt werden.
Ausgestattet mit GPU-Systemen wird das Zentrum auch Forschungen zur Beschleunigung von KI- und maschinellen Lernanwendungen durchführen und gleichzeitig den Datenschutz schützen, sagten NTU und NHG.
„Die Studien werden entscheidende Erkenntnisse darüber liefern, wie KI effektiv in klinische Arbeitsabläufe integriert werden kann, wobei der Schwerpunkt auf der Berücksichtigung der spezifischen Bedürfnisse lokaler Gesundheitssysteme liegt“, fügten sie hinzu.
Singapur habe versucht, den Einsatz von Technologien zu nutzen, um seine Beschränkungen zu überwinden, während es gleichzeitig „im Klaren über die Kompromisse“ bleibe und aktiv daran arbeite, die Nachteile zu minimieren, sagte Tan Kiat How, Singapurs leitender Staatsminister für das Ministerium für digitale Entwicklung und Information beim Start.
Dieser „pragmatische“ Ansatz habe dazu geführt, dass das Land Allzwecktechnologien nutzt, die Computer und das Internet umfassen, sagte Tan. „Wir verfolgen die gleiche Haltung und Herangehensweise an die KI, die in letzter Zeit rasante Fortschritte gemacht hat, insbesondere im Bereich der generativen KI“, sagte er.
Er verwies auf Branchendiskussionen rund um KI, die inzwischen über den Hype hinausgegangen sind, und stellte fest, dass der Fokus auf Kapitalrendite tragfähigere Geschäftsmodelle hervorgebracht habe - ohne die es schwierig sein werde, ein nachhaltiges KI-Ökosystem aufzubauen.
Er unterstrich außerdem die Rolle der KI im Gesundheitswesen, wo die Technologie Entdeckungen in der Behandlung erheblich beschleunigte.
„Wir haben zum Beispiel ein halbes Jahrhundert gebraucht, um die Strukturen einiger hunderttausend Proteine zu verstehen. Mit KI-Tools wie AlphaFold haben Wissenschaftler in nur wenigen Jahren die Strukturen und Wechselwirkungen von über 600 Millionen Proteinen vorhergesagt“, sagte Tan. „Dies hat die Arzneimittelforschung revolutioniert und wir kratzen gerade erst an der Oberfläche des Potenzials der Anwendung von KI in diesem Bereich.“
KI könne auch Herausforderungen im Zusammenhang mit Arbeitskräftemangel und steigenden Gesundheitskosten bewältigen, die angesichts einer weltweit alternden Bevölkerung weiter steigen werden, sagte er.