Moderne Labore erhalten Patientenproben aus vielen verschiedenen Einrichtungen. Sie verlassen sich auf Automatisierung, um die Auswirkungen dieser Variation zu mildern. Mit ihrer Expertise auf dem Gebiet der industriellen Bildverarbeitung verbessern Benjamin Pollack und sein Team bei Siemens Healthineers die Automatisierung. Sie wenden künstliche Intelligenz und Deep Learning an, um die Ausfallrate automatisierter In-vitro-Diagnosen erheblich zu reduzieren. Darüber hinaus weiß ihre intelligente Automatisierung, wie Rohre mit höheren Geschwindigkeiten sicher durch das System bewegt werden können.
„Wir haben nicht den Luxus, einfach auf Aktualisieren zu klicken, wenn wir einen Fehler haben. Ein Fehler könnte bedeuten, dass eine Blutprobe bei Kindern erneut entnommen oder eine wichtige medizinische Entscheidung in einer Notaufnahme verzögert wird. Jeder in der Diagnostikbranche weiß, dass die Verbesserung der Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit von In-vitro-Diagnostika nicht nur dazu beiträgt, die Gewinne der Labore zu steigern, sondern auch dazu beiträgt, Leben zu retten.“
Benjamin Pollack, Technologieführer für maschinelles Sehen bei Siemens Healthineer