GE医疗（纳斯达克代码：GEHC）今天宣布成立新的AI创新实验室，旨在加速公司内部早期概念AI创新的发展。这些项目是GE医疗更广泛的AI和数字战略的一部分，该战略侧重于将AI集成到医疗设备中，构建增强整个护理过程和疾病状态决策的AI应用程序，以及利用AI支持更好的结果和系统范围内的运营效率。公司的云计算技术投资支撑了这一战略，提供了推动大规模AI发展的计算能力。
“AI创新实验室揭开了我们在医疗保健创新前沿工作的面纱。在GE医疗，我们不仅在开发技术，还在探索AI如何能够使医疗保健发生变革。例如，通过Health Companion项目，我们正在评估如何应用代理AI，以便将多学科医疗团队的临床知识和问题解决见解带到医生的指尖，帮助他们采取行动，”GE医疗全球首席科学和技术官Dr. Taha Kass-Hout表示。“我们今天展示的开创性项目只是我们正在进行的一些创新，这些创新由我们的AI和云计算能力推动。我们将继续收集客户的反馈，寻找帮助他们将AI应用于健康数据的方法，将信息转化为可操作的、增强护理的策略。”
GE医疗的AI和云相关研发工作旨在通过创建新概念来重新定义临床医生的日常体验，从而提高诊断的准确性，减少行政负担，并确保每位患者都能获得最全面、个性化的护理。以下是这些概念项目的几个例子：
- 将多学科团队的知识带给医生的指尖，利用代理AI：Health Companion项目探讨了是否可以通过多个代理驱动的代理AI方法，每个代理都是特定领域的专家（如基因组学、放射学、病理学等），来帮助医生简化临床决策并提供更个性化的护理。该项目的愿景是这些代理能够协作分析多模态数据，主动生成治疗计划建议，并根据新信息不断调整。例如，GE医疗正在探索多代理AI是否能够区分作为治疗功能的预期症状和作为疾病进展信号的相同症状，如癌症扩散，并在适当的时候向护理团队发出警报，建议下一步行动。Health Companion旨在提供类似于由专门临床医生组成的多学科护理团队的合作和讨论。该项目正在纳入安全性和可解释性原则进行构建。
- 利用AI更好地预测三阴性乳腺癌复发：GE医疗正在支持埃默里大学温希普癌症研究所的研究，重点是早期预测三阴性乳腺癌的复发。三阴性乳腺癌是最具侵袭性的乳腺癌亚型，但目前缺乏预测其复发的工具。目前，多达50%的早期三阴性乳腺癌（I至III期）患者经历复发。该研究的目标是利用深度学习评估包括基因组学和病理学信息在内的多模态数据，调查AI是否可以更好地预测复发的可能性，帮助护理团队制定治疗计划和监测时间表。这项研究得到了美国国立卫生研究院（NIH Grant# 1R01CA281932-01A1）的资助。埃默里大学的Sunil Badve博士是该项目的主要研究员，而GE医疗的Soumya Ghose博士是联合研究员。
- 创新解决方案以增强对母婴的护理：与分娩相关的可预防风险是当今女性面临的最紧迫的健康问题之一。GE医疗正直接与医疗系统及其护理团队合作，开发解决这一挑战的解决方案。例如，GE医疗正在开展一个护理伴侣倡议，探讨生成式AI如何最小化搜索数据和寻求最佳实践的努力。该倡议旨在利用大型语言模型，进一步探索如何使护理团队能够快速找到标准护理协议和临床定义的信息，并使用历史和当前多模态数据生成患者总结，用于潜在的交接和护理过渡。
- 研究多模态X射线基础模型：GE医疗正在开展一个研究项目，创建一个基于来自身体各部位的120万张匿名无PHI X射线图像的数据集的全身基础模型。该模型显示出巨大的潜力，在关键任务上的早期内部基准测试中表现出色，包括分割、分类和视觉定位。该项目还尝试让模型自动生成医学报告，并将图像解释为文本，以加速放射科医生的工作流程，目标是减轻护理团队的行政负担。GE医疗的研究目标是通过提供高效的可靠诊断工具，减轻医疗专业人员的认知负担。该模型的开发得益于GE医疗与亚马逊网络服务的战略合作。
- 帮助放射科医生扩大乳腺筛查规模：在美国，大约90%的筛查乳腺X光片是正常的，但放射科医生没有有效的方法快速区分明显正常的扫描和可能可疑的扫描。GE医疗正在开发这一基于云的AI概念，探讨基础模型如何帮助临床医生快速识别正常的乳腺筛查检查，使放射科医生有更多时间专注于可疑病例。随着各国面临放射科医生短缺的问题，GE医疗旨在与战略和临床合作者合作，在这一领域取得进展，以提高准确性、扩大筛查规模并改善这种关键预防护理的全球可及性。
这些项目展示了GE医疗正在进行的开创性工作，该公司以其125年的创新传统和初创企业的活力，致力于解决医疗保健行业最紧迫的挑战。GE医疗多年来一直在投资AI，并连续三年位居美国食品药品监督管理局（FDA）AI赋能设备授权名单之首，拥有80项授权。欲了解有关这些项目的更多信息，请访问2024年10月20日至23日在内华达州拉斯维加斯举行的HLTH 2024大会上的GE医疗AI展馆第3816号展位，或访问
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