Überraschende Veränderungen durch KI in der Gesundheitsversorgung

Generative KI hilft Kindern bei der Bewältigung ihres Diabetes

Diabetes kann zu Komplikationen wie Amputationen, Erblindung und Herzinfarkten führen, wenn der Blutzucker nicht richtig eingestellt wird. Kleinkindern mit Typ-1-Diabetes, einer lebenslangen Erkrankung, ist es wichtig, ihnen frühzeitig beizubringen, ihre Krankheit zu verstehen und zu behandeln.

Steven Silvers, Spieleentwickler und wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Harvard University , war an der Entwicklung eines Serious Games beteiligt, eines Videospiels für Bildungszwecke, das Kindern mit Typ-1-Diabetes ein zugänglicheres und personalisierteres Lernerlebnis bieten soll. Das T1D Learning Camp-Spiel ermöglicht es Kindern, sich zu unterhalten, zu spielen und zu entdecken.

In den Gesprächsabschnitten interagiert das Kind mit Spielfiguren und führt echte Gespräche, die von generativer KI unterstützt werden, so Silvers. Die Entwickler haben Hunderttausende von Gesprächspfaden manuell erstellt, damit die KI in Echtzeit maßgeschneiderte Antworten erstellen kann. Zunächst durchläuft das Kind einen vorprogrammierten Abschnitt des Spiels, um ein neues Konzept zu erlernen, beispielsweise welche Lebensmittel den Blutzucker langsam und stetig ansteigen lassen und welche einen sprunghaften Anstieg verursachen. Anschließend finden generierte KI-Gespräche statt, um das Verständnis des Kindes für das Konzept und dessen Bezug zu seinem Alltag zu überprüfen. Die Kinder können auch über ihre Erfahrungen mit Spielfiguren sprechen.

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Silvers erklärte, dass das Spiel mit Godot , einer Open-Source-Spiele-Engine, entwickelt wurde und mit Amazon Bedrock verbunden ist, um die generative KI-Funktionalität zu unterstützen. Laut einem AWS-Artikel über das Spiel ist „ Amazon API Gateway so konfiguriert, dass es zum manuellen Herstellen der Verbindung eine AWS-Lambda -Funktion mit Python aufruft, um Amazon-Bedrock-APIs aufzurufen und Ergebnisse an Godot zurückzugeben.“

Da kleine Kinder weder lesen noch tippen können, basiert das Spiel auf Spracherkennung und Texterkennung. Amazon Polly und Amazon Transcribe ermöglichen die Sprech- und Hörfunktionen des Spiels, während Amazon Translate das Spiel auch für Kinder zugänglich macht, die kein Englisch sprechen, erklärte Silvers.

Das Spiel nutzt außerdem Amazon Titan mit Guardrails und dem Amazon Titan Image Generator -Grundmodell zur Personalisierung. In Kombination mit diesen Tools, Amazon Nova Canvas und Retrieval Augmented Generation , kann das Spiel verschiedene Kulturen und deren Ernährungsgewohnheiten verstehen. Es kann Lebensmittelbilder in einem spielerischen Stil erstellen, der dem im Spiel verwendeten ähnelt und auf der Kultur und Ernährung des Kindes basiert.

„Auf diese Weise kann KI genutzt werden, um ein zugänglicheres Erlebnis zu schaffen. Es ist eine unterhaltsamere und effektivere Möglichkeit, Kindern beizubringen, ihren Blutzucker zu kontrollieren, was zu einem gesünderen und glücklicheren Leben ohne Diabetes-Komplikationen führen kann“, sagte Silvers.

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Hybride KI-gestützte Suchmaschine verbessert Datenzugänglichkeit

Bei ihrem Versuch, relevante Informationen zu finden, kämpfen Ärzte häufig mit elektronischen Gesundheitsakten , sagt Dr. Dinesh Rai, klinischer KI-Ingenieur beim Innovation and Digital Health Accelerator des Boston Children’s Hospital .

Viele elektronische Patientenakten erlauben nur eine begrenzte Anzahl von Suchparametern, und in Datenseen gespeicherte Informationen sind am Krankenbett nicht zugänglich. Rai und sein Team wollten es erfahrenen Ärzten, die die kompliziertesten Patienten betreuen, ermöglichen, historische Daten zu durchsuchen, um sich ein besseres Bild vom Krankheitsverlauf ihrer Patienten zu machen und die optimale Behandlung zu finden.

Zu diesem Zweck setzte das Team auf eine KI-gestützte Hybridsuche.

„Wir durchlaufen eine ganze Reihe von Schritten, um eine Anfrage eines Arztes entgegenzunehmen und ein Objekt zu erstellen, das für die Suche verwendet werden kann“, sagte Rai.

Die Bildung von Patientenkohorten ist ein wichtiger Teil des Prozesses. Die Suche nach Patienten anhand bestimmter Ein- und Ausschlusskriterien war früher ein manueller Prozess. Rai und sein Team arbeiten jedoch an der Automatisierung, um die Suche schneller und präziser zu gestalten. Ein weiterer Vorteil der KI-gestützten Hybridsuche besteht darin, dass sie Einblicke in Patienten in Klinik und Notaufnahme liefert und die Suche auf die gesamte Patientenpopulation und nicht nur auf einen Patiententeil ausweitet.

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