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Sind portable intelligente Geräte für die Diagnostik in der Hausarztpraxis geeignet?
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Sebastian Hauschild
- Technische Hochschule Lübeck, Fachbereich Elektrotechnik und Informatik, Kompetenzzentrum CoSA, Lübeck, Deutschland
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Horst Hellbrück
- Technische Hochschule Lübeck, Fachbereich Elektrotechnik und Informatik, Kompetenzzentrum CoSA, Lübeck, Deutschland
| Published: | September 17, 2021 |
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Hintergrund: In PASBADIA erforschen Ingenieur*innen und Ärzt*innen den Einsatz von KI-Algorithmen in Smartphone- oder Tablet-basierten Diagnosesystemen. Das Diagnosesystem kombiniert die Rechenleistung von Smartphones/Tablets und leistungsstarken Servern über ein drahtloses Computernetz in der Hausarztpraxis. Die Drahtlostechnologie sowie die Komplexität der KI-Algorithmen legen die Diagnosedauer und den Energiebedarf des Systems fest, welche die Anzahl durchführbarer Diagnosen bis zur nächsten Akkuladung bestimmen.
Fragestellung: Eignen sich Smartphones oder Tablets für die KI-basierte Diagnostik bei Berücksichtigung der Diagnosedauer und Akkulaufzeit im täglichen Einsatz in der Hausarztpraxis?
Methoden: Wir untersuchen für 100 Beispielbilder experimentell Energieverbrauch und Rechendauer eines bildverarbeitenden KI-Algorithmus bzw. wie hoch der Energieverbrauch und die Dauer einer Datenübertragung bei unterschiedlichen Bitraten zu einem Server sind. Als Varianten sind (1) Standard Smartphone-/Tablet-CPU, (2) spezieller Neural-Prozessor für KI und (3) externer Server bei (3a) 5 Mbit/s und(3b) 50 Mbit/s vorgesehen. Die Akkukapazität wird mit realistischen 10 Wh angenommen.
Ergebnisse: Tabelle 1: Mittlere Leistung und Diagnosedauer für KI-Anwendung.
Diskussion: Bei allen Varianten sind mindestens (1) 444 Diagnosen vor der notwendigen Akkuladung durchführbar, was im hausärztlichen Betrieb unproblematisch ist. Die Diagnosedauer reduziert der (2) Neural-Prozessor im Vergleich zur (1) Smartphone-/Tablet-CPU um das 12,57-Fache. Wird der KI-Algorithmus auf dem (3) Server durchgeführt, ist die Dauer je nach Übertragungsrate (3b) schneller, (3a) vergleichbar bzw. bei schlechter Drahtlosanbindung sehr hoch.
Take Home Message für die Praxis: Smartphones und Tablets eignen sich für den Einsatz von KI in der Hausarztpraxis. Aktuellere Modelle mit Neural-Prozessor wie z.B. das Google Pixel 4 oder iPhoneXR helfen die Diagnosedauer deutlich zu reduzieren. Bei schneller 50 Mbit/s Anbindung an einen Server ist die Akkulaufzeit und die Verarbeitungszeit am besten. Bei schlechter Anbindung ist eine Auswertung auf dem Endgerät vorteilhaft.
