AI for Health
In der Initiative AI for Health konzentrieren wir uns jetzt verstärkt auf die Unterstützung von Wissenschaftlern und Organisationen, die sich mit COVID-19 befassen.
COVID-19 verstehen
Gemeinschaften können bessere Entscheidungen treffen, wenn sie bessere Daten haben. Wir haben interaktive Visualisierungen entwickelt, damit alle verstehen können, wie groß die Herausforderung ist – und welche Fortschritte wir bei der Bekämpfung der Pandemie machen. Erkunden Sie Karten für COVID-19-Fälle, Fortschritt zu null (Progress to Zero), Reproduktionsrate (Rt), Tests und Risikostufen.
Medizinische Entdeckungen
Intensivierung der medizinischen Forschung zur besseren Prävention, Diagnose und Behandlung von Krankheiten.
Weltweit verfügbare Erkenntnisse
Stärkung unseres gemeinsamen Verständnisses über den Zusammenhang von Gesundheit und Lebenserwartung zum Schutz vor globalen Gesundheitskrisen.
Gesundheitsgerechtigkeit
Verringerung von Gesundheitsungleichheit und Verbesserung des Zugangs zu Gesundheitsleistungen für unterversorgte Bevölkerungsgruppen.
Forschungsmöglichkeiten
Unterstützung grundlegender Forschungsmöglichkeiten, einschließlich Datenkooperationen und Differential Privacy.
Aufbau einer Community zur Erforschung neuer Behandlungsmöglichkeiten
Folding@home bringt eine Community von mehr als einer Million Freiwilligen zusammen, die ihre privaten Computerressourcen bündeln, um Gesundheitsbedrohungen wie die COVID-19-Pandemie zu verstehen und zu bekämpfen.
Den wissenschaftlichen Fortschritt beschleunigen
Das vom US-amerikanischen Weißen Haus geführte "COVID-19 High Performance Computing Consortium" bietet Wissenschaftlern den Zugang zu den leistungsstärksten Supercomputer-Ressourcen der Welt. Ihr Einsatz kann dazu beitragen, neue Möglichkeiten zur Bekämpfung des Virus zu finden.
Erforschung des plötzlichen Kindstods
Maschinelles Lernen und Datenanalysen helfen Wissenschaftlern des Seattle Children’s Research Institute, die Ursachen für das SIDS (Sudden Infant Death Syndrome) und andere Atemstörungen zu erforschen.
Arbeiten an der Eliminierung der Lepra
Jedes Jahr gibt es über 200.000 neue Fälle von Lepra, aber eine zunehmende Frühdiagnose kann dazu beitragen, die Übertragung der Krankheit zu begrenzen. Microsoft und die Novartis-Stiftung entwickeln gemeinsam ein KI-fähiges digitales Gesundheitswerkzeug zur schnelleren Früherkennung von Lepra, das der Welt bei der Eindämmung der Krankheit helfen kann.
Verhindern von Erblindung als Folge der diabetischen Retinopathie
Die diabetische Retinopathie zählt weltweit zu den Hauptursachen für Erblindung bei Erwachsenen im erwerbsfähigen Alter. Die Früherkennung kann das Erblindungsrisiko um bis zu 95 % senken. Intelligent Retinal Imaging Systems (IRIS) können mithilfe von KI bedrohliche Formen der Krankheit durch die Auswertung von Bildern erkennen.
Beschleunigung der grenzüberschreitenden Forschungszusammenarbeit
Die Cascadia Data Discovery Initiative (CDDI), die vom Fred Hutchinson Cancer Research Center geleitet und von Microsoft unterstützt wird, zielt darauf ab, ein regionales Ökosystem für die gemeinsame Nutzung von Daten zu etablieren. Durch die Ermöglichung von Kollaborationen, Datenaustausch und datengetriebener Forschung wird das CDDI jeder teilnehmenden Organisation dabei helfen, ihre Forschungskapazitäten auszuweiten und Durchbrüchen in den Gesundheits- und Wissenschaftswissenschaften zum Wohle von Patienten zu erreichen.
Anbindung ländlicher Gemeinden an Gesundheitsdienste
Unser gemeinschaftsbasierter Gesundheitsansatz setzt ein breites Netzwerk von Gesundheitsmitarbeitern in der Gemeinde ein, um sicherzustellen, dass Menschen, die in Armut leben, Zugang zu hochwertigen und erschwinglichen Dienstleistungen haben. Gesundheitspersonal sind Sozialunternehmer, die eine kontinuierliche Versorgung gewährleisten und die Lücke zwischen formalen Gesundheitssystemen und Gemeinschaften überbrücken.
Nutzung leistungsstarker Tools für die Gesundheitsgerechtigkeit
PATH fördert die Gerechtigkeit im Gesundheitswesen, indem Innovation an den Bedürfnissen unterversorgter Gemeinschaften auf der ganzen Welt ausgerichtet wird. Mit KI und Data Science arbeitet PATH daran, die Diagnose von Krankheiten wie Tuberkulose und Gebärmutterhalskrebs zu verbessern, Krankheitsausbrüche zu erkennen und darauf zu reagieren sowie effiziente und effektive Gesundheitssysteme zu unterstützen.
