Künstliche Intelligenz

Mit KI Laborabläufe optimieren

Erfahren Sie, wie unser Kollege Rayal Raj Prasad die Labordiagnostik mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz optimiert.

4min
Rebecca Murr
Veröffentlicht am 7. Dezember 2022

Wie sieht die Arbeit eines AI (Artificial Intelligence) Research Scientist aus? Lernen Sie unseren Kollegen Rayal Raj Prasad kennen, der an der Schnittstelle zwischen Wissenschaft und Technologie tätig ist. Mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz will er Herausforderungen in der Labordiagnostik lösen.

KI-gestützte Lösungen können dazu beitragen, nicht nur Arbeitsabläufe, sondern auch komplexe Diagnosen zu automatisieren und zu standardisieren, um den Bedürfnissen der Patient*innen gerecht zu werden. Zusammen mit superschnellem Cloud Computing und Robotik können sie aber auch dazu beitragen Labore zu optimieren, beispielsweise durch eine automatisierte Probenverarbeitung. Und das ist auch nötig, denn die Nachfrage nach Tests steigt ständig, Labore werden immer größer und komplexer. Um mit dieser Entwicklung Schritt zu halten, müssen die Labore ihre Abläufe auf der Grundlage der erzeugten Datenströme analysieren und optimieren.
Genau das will Rayal Raj Prasad, AI (Artificial Intelligence) Research Scientist, erreichen.
Rayal hat seinen Master im Maschinenbau an der Columbia University in New York gemacht, sein Spezialgebiet war die Robotik. Er wollte sehen, wie intelligente Robotertechnik zur Automatisierung und Verbesserung von Geräten und Arbeitsabläufen im Gesundheitswesen beitragen kann. Die Automation Research Group bei Siemens Healthineers in Princeton, USA, bot ihm schließlich die Möglichkeit dazu.
Jetzt nutzt er sein Wissen, um ein intelligent vernetztes Labor zu schaffen, das die Patientenversorgung mit Hilfe von KI-Techniken verändern kann.
Ein großer Nutzen von KI liegt in der Integration von Gesundheitsakten, Symptomprofilen, demografischen Daten und anderen Patienteninformationen, um bessere Empfehlungen für Diagnosen und Behandlungen zu geben. Rayals Vision ist klar: Labore sollen durch die KI-gesteuerte Automatisierung hochkomplexer Diagnosesysteme effizienter arbeiten können.


Eine Sache macht ihm besonders viel Spaß: Großsimulationen von Laboren auf dem Supercomputer Sherlock durchführen. „Diese Simulationen erzeugen Milliarden von Datenpunkten, auf denen wir unsere intelligenten kooperativen Agenten trainieren,“ erklärt Rayal. Diese Agenten treffen Entscheidungen über Laborabläufe, wie Röhrchen weitergeleitet werden und Arbeitsabläufe zugewiesen werden, um den Gesamtbetrieb des Labors zu optimieren.
Diese gewaltige Menge an Daten ist etwas, das Rayal jeden Tag aufs Neue motiviert.
„Selbst eine kleine Verbesserung der Abläufe könnte dazu führen, dass Tausende von Patientinnen und Patienten ihre Testergebnisse schneller erhalten,“ sagt er. „Das kann für kritische oder pädiatrische Patienten entscheidend sein, denn bei ihnen zählt jede Sekunde."

Von Rebecca Murr

Rebecca Murr ist Redakteurin bei Siemens Healthineers.