Stanford-KI-Experte Curtis Langlotz verstärkt Beirat von Raidium

Beratung mit Fokus auf klinischer Validierung

Raidium zufolge wird Langlotz das Unternehmen dabei beraten, wie seine Berichtstechnologie evaluiert und rund um die Arbeit von Radiologen entwickelt wird. Das Unternehmen entwickelt Werkzeuge für die radiologische und onkologische Bildgebung. Seine Arbeit mit dem Beirat soll sich auf klinische Validierung und verantwortungsvolle Entwicklung konzentrieren.

Langlotz ist Professor für Radiologie, Medizin und biomedizinische Datenwissenschaft an der Stanford University. Außerdem ist er Senior Associate Vice Provost for Research an der Universität, Senior Fellow am Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence und Direktor des Center for Artificial Intelligence in Medicine and Imaging.

Sein Labor entwickelt Methoden des maschinellen Lernens, die Genauigkeit und Effizienz bei der Auswertung medizinischer Bilder verbessern sollen, indem sie Krankheiten früh erkennen und medizinische Fehler reduzieren. Das von ihm geleitete Zentrum unterstützt mehr als 250 Fakultätsmitglieder an der Stanford University, die an interdisziplinärer Forschung zum maschinellen Lernen für eine bessere klinische Versorgung arbeiten.

Radiologen sollen die Kontrolle behalten

Langlotz sagte, der radiologische Befund sei der Weg, über den die Arbeit von Radiologen die Patienten und die behandelnden Ärzte erreiche. KI-gestützte Berichtswerkzeuge sollten Radiologen seiner Ansicht nach ermöglichen, die Kontrolle zu behalten, nachzuvollziehen, wie ein Entwurf erstellt wurde, und dem von ihnen unterzeichneten Befund zu vertrauen.

„Die entscheidende Frage ist jetzt, wie wir diese Werkzeuge so entwickeln, dass Radiologen die Kontrolle behalten, sehen können, wie ein Entwurf erstellt wurde, und dem vertrauen können, was sie unterzeichnen“, sagte Langlotz in der Ankündigung von Raidium.

Raidium zufolge hat Langlotz betont, dass Vertrauen in KI für die Radiologie von der Validierung des Gesamtsystems abhängt. Dazu gehören die Modelle, die klinischen Abläufe und der Prüfprozess durch Radiologen, statt ein einzelnes Modell isoliert zu bewerten. Er wird Raidium dabei helfen, diesen Maßstab anzuwenden, während das Unternehmen seine Technologie mit klinischen Partnern entwickelt und evaluiert.

Raidiums Chief Medical Officer Paul Hérent sagte, Langlotz’ Perspektive werde dem Unternehmen helfen, seine Lösungen an der Arbeitsweise von Radiologen auszurichten, wobei die Kontrolle bei jedem Schritt bei den Medizinern liege. Langlotz stößt zu Ludovic d’Apréa, der im Oktober strategischer Berater wurde.

Webinar untersucht Einsatz von KI in der Radiologie

Raidium veranstaltet am Dienstag, 10. November, um 8 Uhr CST ein Webinar mit dem Titel „Usage and Perspectives of AI in Radiology“. Langlotz wird an der Diskussion teilnehmen. Die Anmeldung ist über den vom Unternehmen bereitgestellten Veranstaltungslink möglich.

Raidium bezeichnet sich als KI-natives Radiologieunternehmen, das ein Forschungslabor für Foundation-Modelle mit einem einheitlichen, per Prompts steuerbaren KI-Viewer verbindet. Nach eigenen Angaben automatisieren die Werkzeuge radiologische Abläufe von der Indikation bis zum endgültigen Befund, während der Radiologe bei jedem Schritt die Kontrolle behält.

Für die Onkologie gibt das Unternehmen an, dass seine Plattform Raidium Read RECIST-Bildgebungsendpunkte für Forschungszwecke und den Einsatz in klinischen Studien automatisiert. Raidium ist weltweit tätig und unterhält Büros in Paris, Frankreich, und im Silicon Valley, USA.

Mit der Berufung erhält Raidium einen Berater, dessen erklärter Schwerpunkt auf der Bewertung von KI als Bestandteil klinischer Arbeit liegt und nicht nur auf der Leistung eines einzelnen Modells. Für Anwender deutet die Ankündigung des Unternehmens auf eine stärkere Gewichtung von Prüfung, Transparenz und klinischer Validierung bei der Entwicklung seiner Berichtswerkzeuge mit klinischen Partnern hin.