Harman, eine Tochtergesellschaft von Samsung Electronics, hat sich mit GenAI zusammengetan, um die Herausforderungen im Gesundheitswesen durch innovative Lösungen anzugehen. GenAI ist bereit, das Gesundheitswesen zu revolutionieren, ähnlich wie es in anderen Branchen geschehen ist, indem es effiziente und skalierbare digitale Gesundheitssysteme implementiert. In diesem wettbewerbsintensiven Umfeld will sich Harman einen bedeutenden Marktanteil sichern.
Das Flaggschiff des Unternehmens, HealthGPT, ist ein privates großes Sprachmodell (LLM), das speziell für Anwendungen im Gesundheitswesen entwickelt wurde. Dieses hochentwickelte System verfügt über umfassendes Fachwissen, Flexibilität und kontinuierliche Lernfähigkeit.
HealthGPT basiert auf einem breit gefächerten Bestand an Gesundheitsdaten, erleichtert die Interaktion mit natürlicher Sprache und bietet sofortigen Zugang zu medizinischen Erkenntnissen in Echtzeit.
Jai Ganesh, Chief Product Officer of Digital Transformation Solutions bei Harman, sieht in HealthGPT einen entscheidenden Fortschritt für die Patientenversorgung und die medizinische Forschung. Es verspricht, medizinisches Fachpersonal und Forscher mit einer spezialisierten GenAI-Software auszustatten, die auf ihre Bedürfnisse zugeschnitten ist.
Das Aufkommen der generativen KI signalisiert einen tiefgreifenden Wandel im Gesundheitswesen, der CIOs dazu veranlasst, Wettbewerber aktiv zu bewerten und mit ihren Vorständen Diskussionen über Gen-KI zu führen. Prognosen von IDC gehen davon aus, dass die Ausgaben für generative KI, die Software, Hardware und IT-/Business-Services umfasst, bis 2027 auf 151,1 Milliarden US-Dollar ansteigen könnten.
Ganesh hebt auch die Fülle an Open-Source-Daten im Gesundheitswesen hervor, weist aber auf die Herausforderung hin, die wertvollsten Erkenntnisse zu extrahieren. Harman hebt sich als erster Technologiedienstleister hervor, der sein eigenes LLM anbietet, und betont die entscheidende Rolle der Datenbereinigung in diesem Prozess.
Die Funktionen der Plattform zur Verarbeitung natürlicher Sprache ermöglichen es Organisationen im Gesundheitswesen, wertvolle Informationen aus verschiedenen Datensätzen zu extrahieren, darunter auch Daten aus medizinischen Studien.
HealthGPT liefert kontextbezogene Erkenntnisse in Echtzeit und verfügt über ein Framework zur Automatisierung der Modellfeinabstimmung und -validierung. Darüber hinaus enthält es Leitplanken zur Regulierung und Filterung von Daten, die sicherstellen, dass schädliche Inhalte und persönliche Informationen aus den Antworten entfernt werden.
Die Plattform bietet auch kundenspezifische Datensätze zur Verbesserung der Modellleistung.
Harman konzentriert sich nicht nur auf das Gesundheitswesen, sondern plant, die Fähigkeiten von HealthGPT in verschiedenen Branchen zu nutzen. Kundenspezifische Beschleuniger dienen als Leitfaden für die Integration von LLMs in Sektoren wie dem Einzelhandel oder der Fertigung, indem Gesundheitsdaten durch relevante Geschäftsdaten ersetzt werden.
Darüber hinaus befassen sich Ganesh und sein Team aktiv mit der Modelldrift, einem Phänomen, bei dem sich das Verhalten von KI-Modellen im Laufe der Zeit aufgrund von Datenänderungen ändert. Die menschliche Beteiligung ist nach wie vor entscheidend, um ethische KI-Praktiken zu gewährleisten und die Kontrolle über HealthGPT-Variablen zu behalten.