In dem vorherigen Beitrag haben wir verschiedene Anwendungsbereiche für eine VISION-LLM vorgestellt. Hier wollen wir uns nun speziell dem medizinischen Bereich zuwenden und diskutieren, wie diese künstliche Intelligenz-Technologie im Gesundheitswesen eingesetzt werden kann.

Bildanalyse für diagnostische Unterstützung

Im medizinischen Kontext kann die VISION-LLM dazu verwendet werden, medizinische Bilder zu analysieren und dabei wichtige Details oder Anomalien zu identifizieren. Das könnte das Verfahren der Bildgebung wie Röntgenaufnahmen, CT-Scans oder MRIs verbessern.

Beispiel: Eine Notfalldiagnose-App nutzt VISION-LLM, um Notfall-Röntgenbilder von Patienten mit schweren Atembeschwerden schnell zu analysieren und eventuelle Frakturen oder Lungenemphysemen automatisch auszuweisen. Dadurch können Ärzte schneller entscheiden, ob der Patient sofort behandelt werden muss.

Bildsynthese für Operationsplanung

VISION-LLMs könnten auch bei der Planung von chirurgischen Eingriffen helfen. Durch die Erstellung von virtuellen Modellen aus medizinischen Beschreibungen könnte das operatives Vorgehen vorhergesagt und geplant werden.

Beispiel: Ein Orthopäde verwendet VISION-LLM, um aus einer Beschreibung eines Patienten mit einer Hüftprellung eine 3D-Virtualität des betroffenen Gebietes zu erstellen. Auf dieser Basis kann er die Operation gezielter planen und vorbereiten.

Assistenz für medizinische Forschung

In der medizinischen Forschung könnte VISION-LLM dazu beitragen, große Mengen an Bildmaterialien zu analysieren und Erkenntnisse darüber zu liefern, wie sich Krankheiten bei verschiedenen Patientengruppen manifestieren.

Beispiel: Während einer Studie zur Erkennung von Frühsymptomen eines noch unbekannten Virus wird VISION-LLM eingesetzt, um CT-Scans von Infizierten und Gesunden zu analysieren. Dabei könnte der LLM mögliche Frühsymptome identifizieren, die für zukünftige Studien relevant sind.

Fazit

Die Anwendung von VISION-LLMs im medizinischen Bereich bietet zahlreiche Möglichkeiten, das diagnostische und therapeutische Spektrum zu erweitern. Durch automatisierte Bildanalyse, Planung und Forschung kann die KI-Technologie dazu beitragen, den Gesundheitszustand von Patienten langfristig zu verbessern. Es ist jedoch wichtig, diese Technologie mit ethischen Überlegungen zu verbinden und sicherzustellen, dass sie nur für zulässige Zwecke eingesetzt wird.

Zukünftige Forschungen könnten zeigen, inwiefern VISION-LLMs das medizinische Fachgespräch revolutionieren können. Doch bis dahin ist es wichtig, sowohl die Vorteile als auch die Risiken solcher Technologien genau zu hinterfragen und deren Entwicklungs- und Implementierungsprozess sorgfältig zu gestalten.