Verlässliche KI für bessere Operationsentscheidungen

Die Herausforderung

Individualisierte medizinische Versorgung bietet enormes Potential, Patienten besser behandeln zu können. Unser Kunde setzte sich das Ziel, mittels KI verlässliche individuelle Operationsempfehlungen geben zu können, die zu einem besseren Operationsergebnis und weniger Risiken für Patienten führen. Die Herausforderung bestand darin, den Einsatz neuronaler Netze für Operationsempfehlungen entsprechend der hohen Qualitätsstandards der Medical Device Regulations (MDR) zu ermöglichen.

Unser Kunde

Ein führender Hersteller medizintechnischer Geräte mit hoher Innovationskraft und hohem Anspruch an die Qualität der eigenen Produkte.

Wie wir geholfen haben

XITASO hat gemeinsam mit dem Kunden ein Entwicklungs- und Qualitätssicherungsvorgehen für den Einsatz neuronaler Netze für Operationsempfehlungen erarbeitet und umgesetzt, das eine Zertifizierung des Produkts nach MDR ermöglicht hat. Dazu wurden mehrstufige Analyse- und Testverfahren auf Daten- und Modellebene eingesetzt.

Die Trainingsvorgänge der neuronalen Netze wurden auf deterministische Vorhersageperformanz hin optimiert, um verlässliche Ergebnisse erzielen zu können. Durch den Einsatz einer geeigneten Trainingsarchitektur sowie einer umfangreichen Continuous Delivery Pipeline konnte die durchgehende Nachvollziehbarkeit bei der Weiterentwicklung des Systems sichergestellt werden.

Auf dieser Basis konnte auch die benötigte Dokumentation für die erfolgreiche Zertifizierung des Produkts generiert werden.

Technologien

Python C# Neural Networks PyTorch scipy numpy Azure Functions Azure Blob Storage Azure LogAnalytics MongoDB Terraform SBOM