Die Telekom will digitale Startups unterstützen und hat deshalb das Kooperationsprogramm „TechBoost“ ins Leben gerufen. Im ersten Schritt fördert die Telekom junge Unternehmen mit einem Startguthaben in Höhe von 100.000 Euro je Startup für skalierbare IT-Ressourcen wie Rechen- und Speicherkapazität aus der Open Telekom Cloud.
Eines der ersten Unternehmen, die als Teilnehmer am TechBoost ausgewählt wurden, ist der Hamburger IT-Dienstleister FUSE-AI, der sich mit dem Einsatz Künstlicher Intelligenz und den Möglichkeiten intelligenter Bilderkennung in der Medizin beschäftigt. Der Algorithmus, den das Unternehmen entwickelt hat, kann auf verschiedene Fragestellungen hin trainiert werden und lernt dann während des Einsatzes selbstständig weiter (Deep Learning). „Ziel ist es, die Fähigkeiten, Aufgaben und Kompetenzen von Fachärzten zu ergänzen. Damit können Prozesse im Gesundheitswesen beschleunigt sowie die Diagnostik und Behandlung optimiert werden“, sagt Matthias Steffen, einer der Gründer von FUSE-AI.
Nachfrage nach KI wird steigen
Ihn überrascht immer wieder der ungeheure Gesprächsbedarf, der auf dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz in Medizin und Gesundheitswirtschaft besteht – und zwar von allen Seiten. So ließ sich auf der CeBIT beispielsweise eine ganze Reihe von Medizintechnik-Unternehmen von FUSE-AI ausführlich informieren, wie Künstliche Intelligenz in Diagnoseverfahren integriert werden kann. „Gleichzeitig haben wir weitere wertvolle Impulse und Einblicke in die unterschiedlichen Fachgebiete und deren Anforderungen an den Einsatz von Künstlicher Intelligenz erhalten“, freut sich Steffen.
Dieses Wissen will das Hamburger Unternehmen, das von Spezialisten mit langjähriger Erfahrung geführt wird, nun mithilfe des Telekom TechBoost weiter vorantreiben. „Wir hosten unseren Algorithmus im hochsicheren Rechenzentrum der T-Systems, einer Telekom-Tochter, in Bieren, rund 25 Kilometer südlich von Magdeburg in Sachsen-Anhalt“, erläutert Dr. Sabrina Reimers-Kipping, Specialist for Artificial Intelligence bei FUSE-AI. „Ein Arzt lädt seine Aufnahmen zur Bearbeitung über eine getunnelte Verbindung auf den Server hoch, wo der Algorithmus seine Auswertung vornimmt. Danach bekommt der Arzt die Ergebnisse in Echtzeit übermittelt. Das ist einfach, sicher und bindet keine IT-Ressourcen in der Klinik oder Praxis.“
T-Systems verspricht hohe Sicherheit und Performance
Das Rechenzentrum in Biere wurde 2016 neu errichtet und gilt als eines der sichersten und modernsten weltweit. Es ist bereits digitale Heimat von mehr als 50 renommierten Hard- und Softwareanbietern, darunter Unternehmen wie SAP, Cisco oder Huawei. Die 20.000 Server in 1.400 Spezialschränken unterliegen uneingeschränkt den strengen deutschen Datenschutzbestimmungen, schützen auf höchstem technischem Niveau vor Hacker-Angriffen und Cyberattacken und gewährleisten eine permanente Datenverfügbarkeit von bis zu 99,999 Prozent.
„Wir versprechen uns von der Teilnahme am TechBoost, unsere Dienstleistung für Krankenhäuser, Klinikketten sowie Praxen und Medizinische Versorgungszentren vorantreiben und wirklich durchstarten zu können“, formuliert Matthias Steffen seine Erwartungen an die Kooperation. Dazu soll künftig auch ein Radiologe beitragen, den FUSE-AI gegenwärtig zur Verstärkung seines Teams sucht
Über FUSE-AI
FUSE-AI hat zwei Schwerpunkte: Medizin und IT. Der Leitgedanke besteht darin, Medizinern über den Einsatz von Künstlicher Intelligenz eine zweite Meinung in der Diagnose anzubieten, um die medizinische Qualität der ärztlichen Leistung zu erhöhen.
Darüber hinaus ist KI in zahlreichen weiteren Bereichen anwendbar. Dazu zählen etwa die Wirkstoffforschung, Biomarkerentwicklung, intelligenten Bilderkennung, Genom-Analyse sowie die morphometrischen Darstellung in der digitalen Pathologie, Therapieunterstützungssysteme mit Heilungsprognose, mobile Apps zur intelligenten Erfassung von Vitaldaten oder die Generierung von Forschungsergebnissen aus der Analyse annotierter Daten aus ethischen Biobanken.
Das Team von FUSE-AI arbeitet interdisziplinär und ist mit Biologen, Medizinern sowie IT-Entwicklern und Machine Learning Experten besetzt. Zusammen konzipieren sie streng nach deutschen Datenschutzrichtlinien neue Ansätze für die Optimierung von Prozessen im Gesundheitswesen.
