Dank der neuen Technologien ermöglicht uns die moderne Forschung die Kontrolle über einen wirklich massiven Input und Output von Informationen. Der menschliche Verstand wäre nicht in der Lage, mit all den Möglichkeiten, Ergebnissen und Fehlern Schritt zu halten, die in diesem Prozess gemacht werden. Die künstliche Intelligenz existiert jedoch auf einer anderen Ebene. Aus diesem Grund ist die Deep-Learning-Medizin eine Sache geworden.

Probleme und Tendenzen in der Medizin

Die Medizin gehört zu den Fachgebieten, die von ständigen Tests und Versuchen sehr profitieren würden. Es ist ein akribischer Prozess, denn man kann keinen Wirkstoff entwickeln, der Viren abtötet oder auf andere Weise mit dem Körper interagiert, ohne vorher tonnenweise andere Wirkstoffe zu testen. Aber dann muss man auch noch die Dosierung herausfinden, die Nebenwirkungen aufdecken und das Medikament anderweitig perfektionieren, bevor man es auf den Markt bringt.

Es wäre also wirklich hilfreich, wenn wir diesen Prozess an einen unermüdlichen Geist mit genügend Rechenleistung delegieren würden. Moderne Grafikprozessoren bieten eine solche Leistung und schaffen ein Potenzial für Deep Learning in der Medizin.

Anwendbare Medizin: GPU-basierte Forschungsentwicklung

Die Grafikverarbeitungseinheit (GPU) ist ein Teil der Hardware, die in der Lage ist, viele Informationsströme gleichzeitig zu verarbeiten, und gehört zu den Grafikautos, mit denen die meisten Menschen anspruchsvolle Computerspiele spielen oder Bitcoin schürfen. Sie sind für diese Aufgaben aufgrund ihres Potenzials zur massiven Informationsverarbeitung unerlässlich. Und die GPU ist ein Teil, der viel zu diesem Prozess beiträgt. Der Preis einer GPU geht in die Hunderte, als Ergebnis.

Die GPU unterscheidet sich von anderen Prozessoren dadurch, dass sie mehrere gleichzeitige Datenströme unter Verwendung vieler verteilter Kerne verarbeitet, was sie zwar leistungsfähiger macht, aber nur für bestimmte Aufgaben, z. B. um Spielern schöne visuelle Effekte zu ermöglichen (die aus unzähligen kleineren Prozessen bestehen) oder um Kryptowährungen zu schürfen (auch hier handelt es sich um eine Menge winziger Prozesse). Das ist genau der Grund, warum die GPU-Preise immer weiter in die Höhe schießen. Auch bei einem Vergleich zwischen GPU und CPU gewinnt die GPU mit Leichtigkeit.

Aus dieser Logik heraus ist die GPU auch perfekt für KI, deren Ausbildung und Arbeit. Deep Learning und Medizin passen also gut zusammen.

Wie GPU die Erforschung von Medikamenten für die Pharmaindustrie beeinflusst

Die Entwicklung von Arzneimitteln ist wiederum eine Routine mit zahllosen Wiederholungen leicht unterschiedlicher Prozesse. Die genauen Inhaltsstoffe und die Dosierung müssen festgelegt werden, wenn das Produkt auf den Markt kommen und als sicher und geprüft bezeichnet werden soll. Ein menschlicher Forscher kann das tun, aber es ist besser, wenn man eine GPU mietet und eine KI darauf bootet.

Die künstliche Intelligenz analysiert verschiedene Kombinationen von Inhaltsstoffen, Dosierungen und Patientengruppen, um herauszufinden, wie die Sicherheit für alle maximiert werden kann. Sie tun dies in ihrer eigenen virtuellen Testkammer, aber die Ergebnisse können von Forschern genutzt werden, um diese Kombinationen live zu testen.

Die GPU kann die für all diese Prozesse erforderliche Leistung bereitstellen. Aber wie wird Deep Learning in der Medizin eingesetzt?

Datenanalyse und Entschlüsselung von medizinischen Bildern mit Hilfe eines neuronalen Netzes

Das Problem ist, der KI beizubringen, herauszufinden, wie verschiedene Chemikalien miteinander reagieren, denn ohne dieses Wissen wird das Ding der Forschung in keiner Weise helfen. Jede GPU, die zum Verkauf steht, wäre gut, um dies zu verwirklichen.

Bevor sie in der Forschung eingesetzt wird, erhält die KI eine Testsoftware mit mehreren Variablen. Ihre Aufgabe ist es, sicherzustellen, dass die von ihnen vorgenommenen Kombinationen sicher sind. Sie führen mehrere Anfangskombinationen durch, analysieren, welche Ergebnisse diese Aktionen gebracht haben, und versuchen es erneut. Sie kann Tausende solcher Aktionen pro Minute durchführen, wenn sie über genügend Rechenleistung verfügt. GPU-Tests sind in solchen Bereichen immer vielversprechend.

Die GPU ist für diese Aufgaben ideal, da sie eine umfangreiche Verarbeitungsleistung bietet, die eher zahlreiche kleinere Aktionen als mehrere große begünstigt. Infolgedessen kann die KI alle Arten von Dosierungen und Präparaten für alle möglichen Alters-, Geschlechts- und Gewichtsgruppen in einer viel kürzeren Zeitspanne testen. In Kürze gibt es einen umfangreichen Medikamentendatensatz für Deep Learning.

Außerdem stellen sie jetzt KI her, die in der Lage ist, die Ergebnisse ihrer Arbeit sowie die Arbeit anderer Menschen anhand von Bildern zu entschlüsseln. Im Grunde genommen können sie ein medizinisches Problem leicht analysieren, wenn es ein Bild davon gibt, und einen Rat dazu geben und sogar Medikamente verschreiben. Die Anwendung ist nicht so weit verbreitet, aber die Nische wächst.

Die Entschlüsselung von Bildern und die Analyse medizinischer Fragen funktionieren auf die gleiche Weise wie die Forschung zur Arzneimittelentwicklung. Abgesehen davon, dass die neuronalen Netze normalerweise zur Analyse von Bildern verwendet werden, ist der Bildungsprozess sehr ähnlich. Und die GPU ist in der Lage, die Zahlen gut zu verarbeiten; Sie können die GPU selbst mit einer solchen Anwendung testen.

Die Entwicklung neuer KI-basierter Technologien: Telemedizin, Programme zur Bewertung der Behandlungseffizienz, Lokalisierung von Medikationsfehlern und mehr

Dank künstlicher Intelligenz und Grafikprozessoren gibt es heute eine Vielzahl von medizinischen Deep-Learning-Projekten.

Aber woher weiß die künstliche Intelligenz, was sie tun soll? Sie kann diese Dinge erstaunlich schnell und mit guter Genauigkeit lernen, aber nur, wenn sie eine geeignete Trainingssoftware erhält. Aus diesem Grund gibt es eine Reihe von Spezialanwendungen. Nachdem die KI einige Zeit damit verbracht hat, sich selbst zu schulen, ist sie in der Lage, alle ihr bekannten Variablen (wie chemische Verbindungen oder telemetrische Gesundheitsparameter) zu unterscheiden. Das ist die Entwicklung des Deep Learning in der Medizin.

GRU-basierte KI sind auch ein perfektes Werkzeug für die Fernanalyse von Informationen geworden. Sie erhalten Dateneingaben jeglicher Art (z. B. Medikamentenplan, Kardiogramm usw.), analysieren die Informationen und erstellen ein Urteil. Wenn es einen Fehler oder eine Ungenauigkeit gibt, können sie diese korrigieren.

Die KI-Medizin mit Deep Learning ist ein universelles Werkzeug, das für jedes medizinische Problem eingesetzt werden kann. Je mehr sie analysiert, desto mehr lernt sie und schafft mit jedem Versuch ein noch präziseres System. Deshalb ist ein GPU-Server heutzutage ein Muss in der pharmazeutischen Forschung.

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