KI-gestützte endoskopische Diagnose und Behandlung

Hintergrund

Krebs ist weltweit eine der häufigsten Todesursachen, wobei Krebserkrankungen der Magen-Darm-Organe wie Dickdarm, Magen und Enddarm zu den schwerwiegendsten zählen. Da Vorbeugung oft wirksamer ist als Behandlung, erfreut sich die Endoskopie mit ihren minimalen Schnitten und geringen Beeinträchtigungen für die Patienten zunehmender Beliebtheit. Der weltweite Markt für Endoskopiegeräte soll bis zum Jahr 2028 voraussichtlich 47,7 Mrd. US-$ erreichen und das eine prognostizierte jährliche Wachstum (CAGR) bis zu 6% verzeichnen. Die Endoskopie gewinnt auch deshalb an Bedeutung, weil sie Chirurgen in die Lage versetzt, Polypektomieverfahren sofort durchzuführen und so das Risiko der Krebsentwicklung zu verringern. Heute neigen Chirurgen und Patienten zunehmend dazu, fortschrittliche Endoskopiegeräte zu verwenden, die hochauflösende Bilder und Echtzeit-Darstellungen durch Kamerasensoren liefern.

Herausforderungen bei der bestehenden Endoskopie

Die herkömmliche Endoskopie stützt sich auf die visuelle Analyse und die Diagnose des Arztes, kann jedoch anfällig für menschliche Probleme wie Ermüdung und mangelnde Erfahrung sein. Daher besteht die Gefahr, dass subtile Anomalien übersehen werden, was dazu führt, dass Chancen für eine frühzeitige Behandlung verpasst werden.

Um diese Situation zu vermeiden, versuchen einige Entwickler von Endoskopen, die Bildschirmauflösung zu verbessern und KI-Erkennung zu integrieren, indem sie große Systeme mit integrierten PCIe-GPUs auswählen. Hersteller von Endoskopen können jedoch mit einer kleineren und vielseitigeren Lösung größere Vorteile erzielen. Ein kompakter Single-Board-Computer (SBC) mit einem Erweiterungsmodul bietet beispielsweise eine weitaus bessere Option für die medizinische Bildgebung in der endoskopischen Analyse.

Leistungsfähig und kompakt

Kompakte Embedded-Boards spielen in Endoskopiegeräten, bei denen die Größe ein entscheidender Faktor ist, eine immer wichtigere Rolle. Neueste SBCs im gängigen 3,5"-Formfaktor ermöglichen die Entwicklung schlankerer Endoskope mit geringerem Platzbedarf. Dieser Fortschritt hat zu erheblich mehr Mobilität und verbesserter Kontrolle für Chirurgen geführt.

Neueste Mobilprozessoren sind die Basis moderner SBCs und bieten eine beeindruckende Verarbeitungsleistung der EU (Execution Unit) im Hinblick auf die Grafik. Einige bieten dreimal mehr EU-Leistung als Desktop-Prozessoren der gleichen Generation.

Eine höhere Verarbeitungsleistung ist in der Endoskopie von entscheidender Bedeutung, da sie anspruchsvolle Aufgaben wie die Bildverbesserung und das Stitching (Zusammenfügen) von Bildern in Echtzeit ermöglicht. Durch ein lüfterloses und geräuscharmes thermisches Designs verbrauchen Prozessoren dieser Leistungsfähigkeit zudem nur wenig Strom, was zu deutlich verbesserten Diagnosen und Behandlungen führt.

Die neuesten SBC-Funktionen gehen sogar noch einen Schritt weiter und unterstützen vier gleichzeitige Displays mit Auflösungen bis zu 4K. Chirurgen sind damit in der Lage, Patienten mit außergewöhnlicher Klarheit und Präzision zu untersuchen, was die diagnostischen Möglichkeiten von Endoskopiesystemen deutlich verbessert. Ein weiterer Tipp für Entwickler in diesem Bereich ist die Suche nach einem SBC, der USB-C integriert, was die Kameraanbindung vereinfacht und eine bessere Beleuchtung sowie den Einsatz feinerer Linsen ermöglicht.

Leistungsstarke GPU für verbesserte Bildgebung und KI-Funktionen

Im Bereich der medizinischen Bildgebung erfordert die Endoskopie eine hohe Grafikleistung. Viele der heutigen Embedded-Boards sind jedoch absichtlich groß, um PCIe- oder MXM-Erweiterungen unterzubringen. Im Gegensatz dazu lassen sich neueste GPU-Erweiterungsmodule über USB4-C einfach an SBCs anschließen. Bestimmte Erweiterungskarten können MXM-GPU-Module mit einer Leistung von bis zu 115 W unterstützen, was zu einer bemerkenswerten Steigerung der Grafikleistung um 460% führt.

Durch den Einbau eines solchen Erweiterungsmoduls mit einer MXM-GPU wird die Anzeigequalität von DP1.4 bei 3840×2160 und 60 Hz auf DP1.4a mit identischer Auflösung, aber einer schnelleren Bildwiederholfrequenz von 120 Hz erhöht. Ein solches Upgrade liefert klarere, flüssigere Bilder für mehr Präzision, um die Visualisierung interner Strukturen zu erleichtern und die Effektivität medizinischer Verfahren zu verbessern.

Eine GPU-Erweiterung kann auch Algorithmen für maschinelles Lernen (ML) verbessern und so die KI-Fähigkeiten des Endoskops weiter stärken. Mediziner können so Anomalien, Läsionen und mögliche Probleme in Echtzeit erkennen, was die diagnostische Genauigkeit als auch die Geschwindigkeit verbessert. Ein erweiterter Grafikprozessor beschleunigt auch die Bildverarbeitung und das Echtzeit-Rendering medizinischer 3D-Bilder und volumetrischer Daten. Dies erweist sich als unverzichtbar für Aufgaben wie die chirurgische Planung und Untersuchung, so dass sich Chirurgen ein umfassendes Bild von der Anatomie des Patienten machen können.

KI-Funktionen mit Design-in-Service nutzen

Wenn KI- und ML-Algorithmen viel Energie verbrauchen, kann es schwierig sein, Hardware mit einem optimalen Preis-Leistungs-Verhältnis zu finden. Selbst wenn alle Datensätze, Algorithmen, ML-Schulungen und UI/UX funktionieren – wie lässt sich die Bereitstellung einer KI-Anwendung vereinfachen? Es besteht eindeutig Bedarf, KI-Modelle effizient zu verwalten, zusätzlich zu aller dezentralen Hardware, wie z. B. Sensoren.

Heute bieten sich durchgehende Softwarelösungen für das Gerätemanagement und die Edge-Orchestrierung an, die den Betrieb und die Skalierung von KI/ML-Anwendungen unterstützen. Ein zusätzlicher Vorteil ist, dass einige Anbieter, wie Advantech, diese als kostenloses Tool zur Verfügung stellen. Die Software verbessert die CPU- und GPU-Leistungsfähigkeit und macht das Identifizieren von Objekten und Bewerten der KI-Leistung noch effizienter. Mit nur einem Klick können Anwender die KI-Fähigkeiten ihrer Edge-Geräte anhand von vorab trainierten Modellen testen, was Zeit spart und die Kosten für den KI-Einsatz reduziert.

Fazit

Fortschritte in der Endoskopie spielen eine wichtige Rolle bei der Krebsprävention und -diagnose. Mit dem SBC MIO-5377R und dem Erweiterungsmodul MIOe-UMXM von Advantech lassen sich heutige Herausforderungen wie sperrige Systeme, hohe Latenzzeiten bei der Datenverarbeitung und die Abhängigkeit von der menschlichen Analyse bewältigen. Die kompakten und leistungsstarken Komponenten, die auf Intel®-Mobile-Prozessoren der 13. Generation basieren, verbessern die diagnostische Präzision, Mobilität und Effizienz für medizinisches Fachpersonal. Darüber hinaus steigert das optionale GPU-Erweiterungsmodul die Grafikfähigkeiten und ermöglicht Echtzeit-Bildgebung sowie verbesserte KI-Anwendungen. Advantechs Engagement für schlankes Design und Spitzentechnik sowie das kostenlose Software-Tool Edge AI Suite unterstreichen das Engagement des Unternehmens, die Grenzen der medizinischen Bildgebung zu erweitern, um bessere Ergebnisse im Gesundheitswesen zu erzielen.