Bantham Technologies führt RADAR ein, um den NHS bei der Bekämpfung des Patientenrückstaus zu unterstützen

Die neue Plattform setzt Data-Science-Roboter ein, um die medizinische Entscheidungsfindung zu verbessern, die Diagnose zu beschleunigen und die Patientenergebnisse zu verbessern.

Bantham-RADAR ist eine KI-Plattform für maschinelles Lernen, die in Zusammenarbeit mit AGXIO entwickelt wurde, das darauf abzielt, medizinisches Fachpersonal dabei zu unterstützen, bessere Einblicke zu erhalten und Datenmuster zu erkennen, die die klinische, betriebliche und finanzielle Entscheidungsfindung verbessern, die Patientenergebnisse verbessern und gleichzeitig die Belastung des klinischen Personals verringern. 

Es kommt zu einem Zeitpunkt, an dem die Das gab der NHS kürzlich bekannt Wartelisten hatten mit 14 Millionen Menschen ein 4.7-Jahres-Rekordhoch erreicht. RADAR funktioniert durch den Einsatz von „automatisierten Data-Science-Robotern“, die mit extrem hoher Präzisionsleistung arbeiten. Diese Roboter werten Daten aus, um Vorhersagemodelle zu erstellen, die dann analysiert werden, um Muster, Parameter oder Probleme in allen Aspekten der Gesundheitsversorgung zu identifizieren. RADAR wurde speziell für die Verwendung durch Kliniker und wichtige Entscheidungsträger in ihrer täglichen Arbeit zugeschnitten. Durch die Automatisierung der Rolle des Datenwissenschaftlers können Kliniker nun alle ihre Daten voll nutzen und fundiertere Entscheidungen treffen, ohne dass Fachkenntnisse oder umfangreiche Umschulungen erforderlich sind.   

„Bantham RADAR konzentriert sich auf Probleme, die in Dimension oder Komplexität jenseits des menschlichen Maßstabs liegen“, sagt Edward Belgeonne, CEO und Gründer von Bantham Technologies. „Normalerweise kann ein Problem mehrere zehn oder sogar hundert Millionen Datenpunkte haben, die während der Datenmodellierungsphase analysiert werden müssen. Darüber hinaus gibt es Zehntausende verschiedener Modelle für maschinelles Lernen, die möglicherweise berücksichtigt werden müssen, bevor das optimale Modell ausgewählt wird. Bantham RADAR macht dies so viel einfacher als zuvor und bringt KI in den Bereich des alltäglichen Domänenbenutzers, nicht nur des Statistikexperten.“

RADAR wurde in Zusammenarbeit mit dem preisgekrönten KI- und Data-Science-Unternehmen Agxio Limited entwickelt. Agxio ist ein führender Spezialist in den Branchen Biotechnologie, Biowissenschaften und Agrarwissenschaften und wird von der Development Bank of Wales unterstützt. Der CEO von Agxio, Dr. Stephen Christie, erklärte: „Automatisierte Lösungen für maschinelles Lernen, die mit einer Reihe erklärbarer Metriken geliefert werden, werden einen Quantensprung für die Gesundheitsbranche darstellen. Wir freuen uns über die Zusammenarbeit mit Bantham Technologies, um die zugrunde liegende Engine Apollo für diese bahnbrechende Medical eXplainable AI-Plattform (MXAITM) bereitzustellen.

MXAITM hat das Potenzial, die Art und Weise, wie KI im Gesundheitswesen eingesetzt wird, zu verändern, indem es eine Reihe erklärbarer Metriken liefert, die sowohl für den Praktiker verständlich sind als auch die DSGVO-Anforderungen in Bezug auf Transparenz der Entscheidungsfindung und Erklärbarkeit erfüllen. Entscheidend ist, dass MXAITM es Praktikern und Aufsichtsbehörden gleichermaßen ermöglicht, die Bildanalyse auf einen viel breiteren Bereich von Praktikern auszudehnen. Anwendungen wie Bantham RADAR dürfen nicht einfach auf eine kleine Anzahl spezialisierter Superuser beschränkt werden; sie müssen für eine weitaus breitere Nutzergruppe relevant, verständlich und praktikabel sein, als dies derzeit der Fall ist, wenn sie wirklich wirken und positive Veränderungen bewirken sollen.“

Die RADAR-Plattform ist vollständig datenagnostisch, was bedeutet, dass sie jede Datenstruktur aufnehmen kann, sei es numerisch, textuell oder bildlich, und ermöglicht so eine breite Palette von Anwendungsfällen – von der Bildanalyse bis hin zu Behandlungsvorhersagen. Durch die Automatisierung von Prozessen, die sonst Wochen oder Monate in Anspruch nehmen würden, liefert RADAR Ergebnisse innerhalb von Stunden, manchmal sogar Minuten. In einem kürzlich durchgeführten Test hat RADAR 2,500 Gehirnscans aufgenommen und seine Ergebnisse (Identifizierung verschiedener Hirntumortypen) innerhalb von drei Minuten mit einer anfänglichen Wirksamkeitsrate von 84 % geliefert. Dies wurde nach nur zwei Stunden „Training“ erreicht. Durch die anschließende Feinabstimmung des Modells stiegen die Wirksamkeitsraten in einigen Fällen auf bis zu 99.83 %.

Belgeonne erklärt: „RADAR hilft Gesundheitsfachkräften zu sehen, was passiert ist, warum es passiert ist und was wahrscheinlich in der Zukunft passieren wird. Es ist eine brillante, unvoreingenommene, neurale Engine, die hochgradig konfigurierbar, unendlich skalierbar und in der Lage ist, einen enormen und positiven Einfluss auf die Patientenergebnisse zu haben.“

RADAR plant, in den kommenden Monaten drei Module herauszubringen, nämlich Community Data, Acute Data und Digital Pathology. Das Gemeinschaftsmodul liefert Einblicke in klinische Trends aus den Aktivitäten von Bezirkskrankenschwestern und ambulanten Patienten, das Akutmodul identifiziert klinische Trends aus Patientendatensätzen zur Verwendung durch Kliniker vor Ort; während RADAR Pathology diagnostische Bilder wie Röntgenbilder, MRT- und CT-Scans aufnimmt, um die Geschwindigkeit und Genauigkeit der Diagnose in einer Vielzahl von Situationen zu verbessern.  

Belgeonne kommt zu dem Schluss: „Während der Druck auf den NHS allmählich auf ein überschaubareres Niveau abnimmt, wird immer deutlicher, dass COVID einen enormen Rückstand bei den allgemeinen Gesundheitsaktivitäten geschaffen hat; eine, die ohne die breite Einführung von Technologie und neuen Vorgehensweisen einfach nicht nach unten bewältigt werden kann. Wir hoffen sehr, dass RADAR dazu beitragen wird.“

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Anfang dieses Jahres veröffentlichte das UK Parliamentary Office of Science and Technology seine Forschungsbericht zu KI und Gesundheitswesen, der wiederholt auf die Rolle hinweist, die KI bei der Weiterentwicklung der Gesundheitsbranche spielen wird. Mit fast 5 Millionen annullierten Operationen seit dem Ausbruch von Covid 19 glaubt Belgeonne, dass der NHS Technologie wie nie zuvor einsetzen muss, wenn er jemals zur Normalität vor der Pandemie zurückkehren will. 

Für weitere Informationen über Bantham RADAR oder um herauszufinden, wie es sich auf Ihre Gesundheitsorganisation auswirken kann, besuchen Sie bitte www.banthamtechnologies.com.

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