Embedded KI richtig in Medizintechnik integrieren

Worauf sollten Medizingeräteentwickler bei der Integration von Embedded-KI besonders achten?

Neben dem Nutzen für Ärzte und Patienten braucht es neben der großen Vision vor allem praktikable Entwicklungsschritte. Proof-of-Concepts einzelner Systemkomponenten wie beispielsweise intelligenter Embedded-KI-Sensorik können ein guter Startpunkt sein und auch für die nötige Akzeptanz beim Management sorgen.

Was bei der Komponentenauswahl nach Performance oft vergessen wird: Gerade bei batteriebetriebenen Medizingeräten mit einer NPU-Peripherieeinheit ist trotz hoher Effizienz der Energieverbrauch nicht zu vernachlässigen und im Design zu berücksichtigen.

Und last but not least: Für die grundlegende Entwicklung sollten sich Firmen zu einem gesunden Teil zunächst von den regulatorischen Lasten frei machen. KI entwickelt sich aktuell so schnell, die Regulatorik zieht mit einer gewissen Latenz hinterher.

»Die Magie liegt in den ungenutzten Daten«, sagt Viacheslav Gromov, CEO des KI-Entwicklers Aitad. Im Interview gibt er einen Überblick zu aktuellen KI-Trends, Hürden wie dem AI Act und hilfreichen KI-Tools für Entwickler intelligenter Medizintechnik.

Herr Gromov, von Mega-Chips bis zu GenKI – welche KI-Entwicklungen sind für Medizingeräte derzeit am relevantesten?

Es liegt auf der Hand, dass rechenstarke Prozessoren und die generative künstliche Intelligenz sowohl die Medizinforschung als auch die Entwicklung von Medizingeräten beschleunigen. Gerade in diesem Jahr haben wir durch globale KI-Erfolge so viel Akzeptanz sowie Interesse in der Wirtschaft und Gesellschaft wie noch nie. Und gleichzeitig werden besonders im Embedded-Bereich die Grundlagen – also KI-optimierte Halbleiter wie beispielsweise der kürzlich vorgestellte NXP i.MX93 mit der Arm-Ethos-U65-NPU oder der Renesas RZ/V2H mit dem eigenen DRP-AI3-Beschleuniger, um nur die Flaggschiffe zu nennen – immer performanter und marktfähiger.

Die typischen technischen und nichttechnischen Technologiekurven treffen sich also gerade – was künstliche Intelligenz im Produkt und gerade auch in der Medizintechnik durch besondere Sicherheits- und Effizienzanforderungen so spannend und greifbar wie noch nie macht.

Worauf sollten Medizingeräteentwickler bei der Integration von Embedded-KI besonders achten?

Neben dem Nutzen für Ärzte und Patienten braucht es neben der großen Vision vor allem praktikable Entwicklungsschritte. Proof-of-Concepts einzelner Systemkomponenten wie beispielsweise intelligenter Embedded-KI-Sensorik können ein guter Startpunkt sein und auch für die nötige Akzeptanz beim Management sorgen.

Was bei der Komponentenauswahl nach Performance oft vergessen wird: Gerade bei batteriebetriebenen Medizingeräten mit einer NPU-Peripherieeinheit ist trotz hoher Effizienz der Energieverbrauch nicht zu vernachlässigen und im Design zu berücksichtigen.

Und last but not least: Für die grundlegende Entwicklung sollten sich Firmen zu einem gesunden Teil zunächst von den regulatorischen Lasten frei machen. KI entwickelt sich aktuell so schnell, die Regulatorik zieht mit einer gewissen Latenz hinterher.

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