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KI gegen Krebs KI-Plattform für präzisere Krebsdiagnosen

Von Berk Kutsal 1 min Lesedauer

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The Royal Marsden, NTT DATA und CARPL.ai entwickeln gemeinsam eine KI-gestützte MLOps-Plattform für Radiologie. Die Lösung soll die Erkennung von Krebsarten wie Lungen- und Brustkrebs präziser und schneller machen – und damit neue Standards in der Bilddiagnostik setzen.

The Royal Marsden, NTT DATA und CARPL.ai entwickeln eine MLOps-KI-Plattform, die Krebsdiagnosen durch bildgebende Verfahren präziser und schneller macht.(Bild: NTT DATA)
The Royal Marsden, NTT DATA und CARPL.ai entwickeln eine MLOps-KI-Plattform, die Krebsdiagnosen durch bildgebende Verfahren präziser und schneller macht.
(Bild: NTT DATA)

The Royal Marsden NHS Foundation Trust, bekannt für Spitzenforschung bei Krebs, bündelt seine Kräfte mit NTT DATA und CARPL.ai, um die Analyse medizinischer Bilder mithilfe von KI zu optimieren. Kernstück sei eine klinische MLOps-Plattform, die es ermöglichen soll, KI-Modelle für Radiologie im Echtbetrieb zu testen und zu verwalten.

Dabei komme maßgeschneiderte Hardware zum Einsatz: Dell-Server mit neuester GPU-Technologie, orchestriert von CARPL.ai, das die Entwicklung, das Testen und den Betrieb von KI-Modellen für Enterprise Imaging erleichtern soll. Das verspricht skalierbare, flexible KI-Workflows, die verschiedene Algorithmen gleichzeitig verwalten können.

Breites Spektrum an Krebsarten im Fokus

Im Zentrum der Anwendung stehen bildgebende Biomarker für diverse Krebsarten – darunter Sarkome, Lungen-, Brust-, Hirn- und Prostatakrebs. KI-Algorithmen, die bereits im Rahmen der Forschungsinitiative am Royal Marsden entwickelt und evaluiert wurden, sollen die Diagnosegenauigkeit erhöhen und Reaktionszeiten verkürzen. Die verbesserte Erkennung könnte klinische Abläufe beschleunigen und Behandlungsentscheidungen präzisieren.

MLOps als Schlüsseltechnologie

Die Kombination aus HPC-Hardware und CARPL.ai-Plattform ermöglicht die Orchestrierung komplexer KI-Modelle im Live-Betrieb. MLOps kann helfen, Modelle schnell zu aktualisieren, Algorithmen unterschiedlicher Anbieter zu integrieren und so einen kontinuierlichen Innovationszyklus zu etablieren. Gerade in der Medizin kann dies den Unterschied zwischen Forschungslabor und klinischer Praxis ausmachen.

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