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学習学習は、ストローク供給を最適化する必要があります：e-health-com

EUプロジェクトの傘は、実際の患者データとフェデレーションAIプラットフォームの助けを借りて、ストローク供給の赤字を排除したいと考えています。 傘プロジェクトは、革新的な健康イニシアチブ（IHI）の一環として5年間投資されたEUプロジェクトであり、ほぼ2700万ユーロが授与されています。コンソーティアルの指導者は、バルセロナのVall D'Hebron病院とSiemens Healthinersの会社であり、後者は670万ユーロの投資シェアが最大の産業パートナーです。傘の屋根の下で、合計7つの医療施設を含む業界および公共部門の約20の他のパートナーが、脳卒中患者を収集します。ドイツでは、スイスのバーゼル大学ハンブルク・エッペンドルフ大学があります。 デジタル供給パスと分散学習 傘の開始信号は2024年の終わりにすでに行われており、アムステルダムのプロジェクトは6月にアムステルダムのHLTHヨーロッパでやや正確に提示されました。全体の中心は、2つのコンポーネントで構成されるデジタルエコシステムでなければなりません。一方では、ストローク供給用に最適化された接続プラットフォームがあり、ストローク供給と患者の通信ギャップを削除します。最初の特別な脳卒中供給の緊急サービスと病院は特に関与しています。最終的には、完全な供給パスを構築することであり、そこからすべてのポイントでデータをデジタルでタップできます。データは、典型的なストロークレジスタで利用可能なものを超えています。何よりも、データはリアルタイムで利用できるはずです。 エコシステムの2番目のコンポーネントは、連合データと学習プラットフォームになります。また、脳卒中の供給のためのアルゴリズムがメガーザーを設計、訓練、検証することはできませんが、ヨーロッパが他のAIの高いキャッスルから際立たせたい連邦AI学習のタイプで設計、訓練、検証できます。これらのアルゴリズムは、たとえば、より高速および/またはより正確な診断を目指す可能性があります。また、パーソナライズされた治療戦略を提案したり、再発性脳卒中や合併症のリスクを推定するのに役立ちます。 安全な環境に敏感なデータを備えたAI開発 Siemens Healthineers CTO Peter Schardtは、2025年のLinkedIn PostのLinkedIn投稿のLinkedIn投稿の傘プロジェクトの可能性についてコメントしました。AI指示アプリケーションは、データのマスからの知識関連の洞察を蒸留する臨床医をサポートできます。特別な焦点は、脳卒中と治療開始の間の時間のさらなる短縮にあります。マントラ「時間は脳」であり、これはKI時代よりずっと前に有効でしたが、脳卒中はまだ最新です。 Schardtは、特にデータ保護の分野で、分散型の連邦学習の利点を見ています。病院または研究者は、嘘をつくデータにアクセスできます。不必要なデータ支出は回避されます。このようにして、AIモデルは安全な環境でトレーニングおよび検証される可能性があり、ヨーロッパのさまざまな施設で、おそらく将来世界中でさえパフォーマンスを比較するために開発されたアルゴリズムをテストする可能性もあります。 詳細： Siemens CTO Peter Schardtによる傘プロジェクトに関するLinkedIn投稿 https://www.linkedin.com/pulse/future--stroke-care-proving-compes-real-time-data-along-schardt-qcyae/ 傘プロジェクトのウェブサイト https://umbrella-ihi.eu/ #学習学習はストローク供給を最適化する必要がありますehealthcom