Bildgeheimnisse entschlüsseln

Bildgeheimnisse entschlüsseln

7. Februar 2016 - Die wachsenden Datenmengen bieten auch in der Medizin eine Chance für Big Data. Doch gerade im Bereich Bilddaten steckt die Medizin noch in den Kinderschuhen.
Artikel erschienen in IT Magazine 2016/01
Die drei 4Quant Gründer Flavio Trolese, Kevin Mader und Joachim Hagger (v.l.n.r.) wollen die Radiologie in die Big-Data-Welt führen. (Quelle: sms)
Radiologen ertrinken förmlich in Bilddaten immer höherer Auflösung. Mehr als 90 Prozent der in MRI- und CT-Scans versteckten Informationen liegen brach, da die Zeit für die Auswertung beschränkt ist und sich die Analyse im klinischen Alltag auf die Beantwortung der akutesten Fragen beschränkt. Etwa: «Ist das Krebsgeschwür gewachsen oder nicht?». 4Quant will das stark erweitern.
Das Start-up will die Radiologen aus ihrer Small-Data-Welt in die luftigen Höhen des Big Data führen. Keinesfalls soll so der Radiologe ersetzt, sondern durch den Einsatz spezialisierter Algorithmen entlastet werden. Diese unterstützen nicht nur die Diagnose - vielmehr versorgen sie den Mediziner mit einem umfassenden Bild des Patienten. Mit Hilfe einer Torso-CT beantwortet das Start-up Fragen wie «Wie ist die Dichte der Knochen?», «Gibt es Anzeichen von Osteoporose?», «Entsprechen die Herzkammervolumina der Norm?». Dem Arzt stehen so mehr Daten für akkuratere Diagnosen und präzisere Behandlungspläne zur Verfügung.

Mit der Cloud Grenzen verschieben

Im Einzelfall ist das schon heute möglich. Bilddaten werden mit Hilfe von Algorithmen im Batchprocessing ausgewertet. Zum Einsatz kommen mit zahlreichen Grafikkarten bestückte Computer. Dieser Ansatz stösst allerdings schnell an Grenzen, denn Menge und Qualität der Bilddaten nehmen schneller zu als die Performance der einzelnen Rechner. Darüber hinaus ist diese Vorgehensweise nicht gerade günstig, da die Algorithmen von hochspezialisiertem Personal geschrieben werden müssen. Diese müssen nicht nur die Hardware der Grafikkarten bis ins Detail kennen, sondern gleichzeitig Programmiersprachen beherrschen, die nicht sehr gebräuchlich sind.
4Quant knackt diese Nuss mittels Big-Data-Technologie. Statt auf einzelnen Rechnern werden die Daten in eine Private Cloud verschoben. „Die Performance der Algorithmen ist hier weniger wichtig, denn Cloudcomputing ist einfach sehr billig. Entscheidend ist die hohe Skalierbarkeit“, so 4Quant-Mitgründer Flavio Trolese. Für die Auswertung wird einfach ein Cluster angeworfen, für dessen Rechenleistung nur die tatsächlichen Nutzungskosten anfallen.
 
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