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Mass General Brigham, als eines der landesweit führenden integrierten akademischen Gesundheitssysteme, steht vor enormen Mengen an medizinischen Bilddaten aus Radiologie und Pathologie, die schnellere und genauere Analysen erfordern, um Kliniker zu unterstützen.[1] Der Zustrom von KI-Technologien in der medizinischen Bildgebung hat Herausforderungen wie Governance, Einbindung medizinischer Expertise und die Gewährleistung einer verantwortungsvollen Einführung mit sich gebracht, während Kliniker wegen manueller Arbeitsabläufe und Entscheidungsüberlastung unter Burnout leiden.[3]
Zusätzlich erfordern die operativen Anforderungen in einem großen Krankenhausnetz prädiktive Modelle für Ressourcenallokation, Patientenfluss und Früherkennung. Altsysteme haben Schwierigkeiten mit dem Umfang und der Komplexität von Echtzeitdaten, was Effizienz und Patientenergebnisse beeinträchtigt.[2]
Mass General Brigham richtete ein dediziertes Künstliche-Intelligenz-Zentrum ein, das akademische Forschung, Produktentwicklung und klinische Translation verbindet und KI für Bildgebung mittels Computervision sowie für den Betrieb mittels prädiktiver Analytik verwaltet.[1][4] Sie entwickelten Governance-Initiativen in der Radiologie und bezogen Klinikpersonal ein, um Einführungsbarrieren zu adressieren.[3]
Wesentliche Partnerschaften umfassen Microsoft für Foundation-Modelle in der medizinischen Bildgebung und eine frühere Zusammenarbeit mit GE Healthcare an KI-Workflows, die mit 36.000+ Hirnbildern für MRT-Konsistenz trainiert wurden.[5] Dieses Ökosystem unterstützt Hunderte von Modellen, gestützt auf rigorose Forschung und einem 30-Millionen-Dollar-Innovationsfonds.
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Mass General Brigham gründete sein Künstliche-Intelligenz-Zentrum, um die Aktivitäten in maschinellem Lernen für Computervision in der medizinischen Bildgebung und prädiktiven Modellen für Krankenhausbetrieb zu zentralisieren. Dieses Zentrum vereint akademische Forschung mit Produktentwicklung und klinischen Diensten und übersetzt Innovationen in die Praxis über ihr Netzwerk von 16 Krankenhäusern hinweg.[1][4] Das Zentrum deckt den gesamten Lebenszyklus ab: von Datenaufbereitung bis zur Modellvalidierung und -bereitstellung.
Angesichts eines Zustroms von KI-Technologien implementierte Mass General Brigham Governance-Initiativen, die die Einbindung medizinischer Expertise betonen. Veröffentlichten Initiativen behandeln Fallstricke wie Verzerrungen, Interoperabilität und ethische Implementierung in radiologischen Arbeitsabläufen, um sicherzustellen, dass KI Kliniker ergänzt und nicht ersetzt.[3] Dieser strukturierte Ansatz mindert Risiken und skaliert gleichzeitig Computervision-Modelle für die Bildanalyse bei CT, MRT und Pathologie.
Eine zentrale Zusammenarbeit mit Microsoft (angekündigt Juli 2024) konzentriert sich auf die Entwicklung von Foundation-Modellen für die medizinische Bildgebung und ermöglicht Gesundheitssystemen den Aufbau kundenspezifischer KI-Copiloten. Das baut auf früheren Arbeiten mit GE Healthcare auf, bei denen KI-Workflows sich selbst mit einer Datenbank von über 36.000 Hirnbildern trainierten und MRT-Schritte für Konsistenz und Zeitersparnis automatisierten.[5] Diese Partnerschaften beschleunigen die Implementierung, wobei Mass General Brigham Modelle in realen klinischen Umgebungen testet.
Die KI-Aktivitäten wurden nach 2020 intensiviert, das Zentrum wurde bis 2023–2024 formalisiert. Schlüsselphasen: 2023 - Governance-Rahmenwerke; 2024 - Microsoft-Partnerschaft und Forschungsschub (24+ Publikationen); 2025 - laufende Bereitstellungen in prädiktiver Analytik für Sepsis und Ressourcenprognosen.[2][6] Der gestufte Rollout umfasst Pilotversuche in der Radiologie, Schulungen für Kliniker und Metriken zur ROI-Messung. Herausforderungen wie Datensilos wurden durch integrierte Plattformen und föderiertes Lernen überwunden.
Über die Bildgebung hinaus prognostizieren prädiktive ML-Modelle Patientenaufnahme, Personalbedarf und Komplikationen wie Sepsis und greifen dabei auf umfangreiche EHR-Daten zurück. Die Dienstleistungen des Zentrums stellen sicher, dass Modelle klinisch validiert werden, mit quantifizierbaren Pilotprojekten, die Arbeitsablaufgewinne zeigen.[2] Aktueller Status: Aktiv im Produktiveinsatz und unterstützt Entscheidungsunterstützung, um Burnout entgegenzuwirken.
Insgesamt erstreckt sich die Implementierung über 2–3 Jahre, mit über 30 Mio. USD Finanzierung, die skalierbare KI im gesamten Unternehmen fördert und Mass General Brigham als Vorreiter in der Gesundheits-KI positioniert.
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