KI im Gesundheitswesen

Einer unserer Kunden, ein führendes Pharmaunternehmen, war daran interessiert, Teile seiner medizinischen Kommunikation frühzeitig zu identifizieren.

Dafür wollte er ein Werkzeug entwickeln, das in Textdatenbanken schwache Signale erkennen konnte. Alcimed identifizierte zunächst die Anwendungsfälle, um die Spezifikationen zu definieren. Anschließend wurden die Daten gesammelt, bereinigt und strukturiert. Es wurden Algorithmen zur natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) entwickelt, um die schwachen Signale, welche von dem Tool analysiert wurden, visuell hervorzuheben.

Einer unserer Kunden, ein dermatologisches Labor, wollte seine strategische Roadmap für die Krebsprävention definieren. Dazu wurde ein Expertengremium eingerichtet, um folgende Themen zu diskutieren:

• Konsens über den Einsatz von KI-Tools zur Verbesserung der Diagnose von Hautkrebs
• Identifizierung der Maßnahmen zur Förderung des Einsatzes eines solchen Tools bei medizinischem Fachpersonal

Alcimed unterstützte den Kunden bei der Organisation und Leitung dieses Gremiums. Wir unterstützten unseren Kunden insbesondere dabei, die Teilnehmerprofile sowohl aus der Medizin (Dermatologen) als auch aus der Technologie (KI-Forscher) zu definieren und auszuwählen.

Eine weltweit führende Firma im Bereich technischer Lösungen wollte ihre Position im Gesundheitssektor festigen und weiter auszubauen. Zu diesem Zweck wollte sie die Herausforderungen im Zusammenhang mit der KI-gestützten Analyse von Bildern besser verstehen, um die Chancen auf diesem Markt, die Hauptakteure sowie die Bedürfnisse und Erwartungen der Kunden zu identifizieren und so eine einzigartige und differenzierende Position zu finden, die den Erwartungen der Branche entspricht.

Zu diesem Zweck charakterisierte das Team von Alcimed zunächst den Markt für KI-basierte medizinische Bildgebung, indem es die wichtigsten Herausforderungen darstellte und die Wertschöpfungskette des Marktes analysierte. Anschließend identifizierte unser Team die Wertschöpfungspotenziale des Marktes und analysierte zwei wichtige Anwendungsfälle. Basierend auf diesen Erkenntnissen erarbeiteten wir die Empfehlung, ob sich unser Kunde in diesem Marktsegment betätigen sollte oder nicht.

Einer unserer Kunden, ein führendes Pharmaunternehmen, wollte das Potenzial externer Patientendaten aus den Vereinigten Staaten und Deutschland für eine Initiative zur künstlichen Intelligenz im Bereich Diabetes untersuchen.

In einem ersten Schritt ermittelte Alcimed die Haupteigentümer von öffentlichen und privaten Daten in den beiden betroffenen Ländern. Unser Team klassifizierte diese Eigentümer in Bezug auf Umfang, Qualität, Relevanz und Zugänglichkeit der Daten.

Basierend auf diesen Kriterien priorisierten wir bestimmte Dateneigentümer als potenzielle Partner für unseren Kunden und legten anschließend gemeinsam mit unserem Kunden eine Strategie für den Erwerb dieser Daten für diese Studie fest.

Alcimed arbeitete mit einem institutionellen Akteur zusammen, um eine globale Roadmap festzulegen und Partner zu identifizieren, die mit Blick auf Anwendungsbedürfnisse und verwendete Technologien zu den KI- und ML-Zielen des Unternehmens für seine F&E-Aktivitäten passen.

Auf der Grundlage einer internen Bestandsaufnahme und von Interviews führten wir eine eingehende Analyse durch, um die von unserem Kunden anfänglich erstellte Übersicht der internen Bedürfnisse und KI/ML-Anwendungen anzureichern. Außerdem erstellten wir eine erste Klassifizierung auf der Grundlage von wichtigen Kriterien (Machbarkeit, Datenverfügbarkeit, Komplexität der Implementierung, Reifegrad, Kosten usw.), um anschließend Anwendungsfälle und ihre Lösungen zu priorisieren. Wir arbeiteten eng zusammen, um kurzfristige, mittelfristige und langfristige Aktivitäten festzulegen, die mit den Zielen unseres Kunden übereinstimmten. Auf der Grundlage dieser festgelegten Aktivitäten führten wir zusätzliche Recherchen durch, um die Relevanz potenzieller Partner zu bewerten (mit Blick auf ihre Eignung für die geplanten Lösungen, Anpassungsfähigkeit, Erfahrung usw.).

Schließlich führten wir eine gründliche Bewertung durch, um einen besseren Einblick in die internen Bedürfnisse unseres Kunden zu erhalten, wobei wir uns insbesondere auf die Nachfrage nach anspruchsvolleren Tools konzentrierten. Im Rahmen dieses Prozesses entwickelten wir eine klare Roadmap, in der die Implementierungsschritte für bestimmte Tools skizziert und durch Empfehlungen für potenzielle Partner ergänzt wurden.

Alcimed begleitete ein Biotech-Start-up bei der Entwicklung eines KI-gestützten Dashboards zur Interpretation von Versuchsergebnissen, das Benutzerabfragen in informative Grafiken für eine intuitive Datenanalyse umwandelt.

Wir führten eine umfassende Recherche durch, um die am besten geeigneten Tools für die Entwicklung der Plattform zu identifizieren, darunter Bibliotheken und bestehende Open-Source-Projekte, und entwickelten und testeten dann das Backend der Lösung, um die Funktionalität und Zuverlässigkeit zu gewährleisten. Wir entwarfen die grafischen Elemente des Dashboards und stimmten sie mit der grafischen Charta des Kunden ab, um ein kohärentes Branding und Benutzererlebnis zu gewährleisten.

Am Ende entwickelte unser Team ein nützliches Interface, das die F&E-Prozesse unseres Kunden verbesserte und wertvolle Einblicke in einem benutzerfreundlichen Format bot. Dieses Interface sollte nicht nur internen Zwecken dienen, sondern auch visuell ansprechend sein, um potenzielle Investoren und Kunden zu überzeugen und einen bleibenden Eindruck zu hinterlassen.