AI for Health

Professorin Amanda Randles an der Duke University nutzt die Leistungsfähigkeit von Azure, um Hunderte von Millionen von Simulationen durchzuführen, damit mehr Patientinnen und Patienten Zugang zu lebensrettenden Beatmungsgeräten haben.

Eine freiwillige Grundlagenforschung von Mitarbeitenden des belgischen Biopharmaunternehmens UCB hat 150 neue Moleküle identifiziert, die potenziell der Replikation des SARS-CoV-2-Virus entgegenwirken und bei medikamentösen Therapien im Rahmen der COVID-19 Moonshot-Initiative eingesetzt werden könnten.

Folding@home, ein Distributed-Computing-Projekt an der Washington University in St. Louis, nutzt KI, um die Beziehung zwischen Proteinen und Krankheiten besser zu verstehen. Ziel ist die beschleunigte Entwicklung neuer Therapeutika, auch für COVID-19.

Unser gemeinschaftsbasierter Gesundheitsansatz setzt ein breites Netzwerk von Gesundheitsmitarbeiterinnen und -mitarbeitern 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.

Das vom Weißen Haus in den USA geführte „COVID-19 High Performance Computing Consortium“ ermöglicht der Forschung den Zugang zu den leistungsstärksten Supercomputer-Ressourcen der Welt. Ihr Einsatz kann dazu beitragen, neue Möglichkeiten zur Bekämpfung des Virus zu finden.

Das CDDI, unter der Leitung des Fred Hutchinson Cancer Research Center, möchte eine regionale Infrastruktur für den Datenaustausch aufbauen. Durch Zusammenarbeit, Datenaustausch und Forschung wird die CDDI jeder teilnehmenden Organisation helfen, ihre Forschungskapazitäten zu verbessern und neue wissenschaftliche und gesundheitsrelevante Erkenntnisse zu gewinnen, um Patientinnen und Patienten zu helfen.

IHME, eine Forschungsorganisation für globale Gesundheit an der University of Washington School of Medicine, erstellt Prognosen zur COVID-19-Pandemie und hilft der Politik, Krankenhausverwaltungen und Impfstoffherstellern, Ressourcen zu mobilisieren.

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 und der Auswertung von Bildern Krankheiten erkennen, die zur Erblindung führen können.

Jedes Jahr gibt es über 200.000 neue Fälle von Lepra, aber eine zunehmende Frühdiagnose kann dazu beitragen, die Übertragung der Krankheit zu einzugrenzen. Wir entwickeln gemeinsam mit der Novartis-Stiftung ein KI-fähiges digitales Gesundheitstool zur schnelleren Früherkennung von Lepra, das der Welt bei der Eindämmung der Krankheit helfen kann.

PATH verwendet KI und Data Science mit Daten von unterversorgten Bevölkerungsgruppen und arbeitet 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.

Maschinelles Lernen und Datenanalysen helfen Wissenschaftlern des Seattle Children’s Research Institute, die Ursachen für den plötzlichen Kindstod (SIDS – Sudden Infant Death Syndrome) und andere Atemstörungen zu erforschen.

Take, der brasilianische Marktführer für Chatbots und intelligente Kontakte, entwickelte einen Bot, um die Öffentlichkeit mit offiziellen und vertrauenswürdigen Informationen zu versorgen sowie potenzielle Patientinnen und Patienten mit medizinischen Teams zu verbinden, um eine Überlastung brasilianischer Krankenhäuser zu vermeiden.

Mit Hilfe von GPU-gestützten Cloud-Ressourcen nutzte die Forschung der UC Riverside quantenbasierte Methoden, um die Wirksamkeit der vorgeschlagenen COVID-19-Inhibitoren genauer vorherzusagen und verwendeten CRISPR-Cas12a-Genom-Editing-Tools, um das Virus besser zu erkennen.

Die Forschung an der UIUC nutzt GPU-gestützte Rechensysteme für verschiedene Fragestellungen, z. B. für das Design von Peptid-Inhibitoren und die Simulation des SARS-CoV-2-Spike-Proteins in einer beengten viralen Umgebung.

Die Bibliothekarinnen und Bibliothekare von Notre Dame haben eine neue Forschungsmethode entwickelt. Sie ermöglicht den Zugriff auf eine Sammlung strukturierter Forschungsliteratur in der Cloud, die auch offline zur Analyse genutzt werden kann, wenn Studierende sowie Forscher und Forscherinnen aufgrund von Schließungen nicht auf dem Campus sein können.