OpenAI und welche Möglichkeiten gibt es für medizinische Forschung gemäß ChatGPT?
Künstliche Intelligenz ist in aller Munde seitdem ChatGPT vor einem halben Jahr im Markt eingeführt wurde.
Sam Altman hat im Jahre 2015 sein OpenAI Projekt als Open Source Plattform entwickelt. Durch die diversen Finanzierungsrunden und dem Thema Sicherheit ist die OpenAI mit ChatGPT heute eine Closed Source Technologie.
Die Geschichte von OpenAI begann im Jahr 2015, als das Unternehmen von Elon Musk, Sam Altman, Greg Brockman und anderen Gründern ins Leben gerufen wurde. Das Ziel von OpenAI war es, sicherzustellen, dass künstliche Intelligenz (KI) zum Nutzen der gesamten Menschheit eingesetzt wird. Das Unternehmen widmet sich der Erforschung und Entwicklung von KI-Technologien und der Förderung von Richtlinien und Praktiken, die sicher und verantwortungsvoll sind.
Gemäß Crunchbase hat OpenAI in 8 Finanzierungsrunden insgesamt 11,3 Mrd. USD aufgebracht. Die jüngste Finanzierung wurde am 28. April 2023 in einer Venture-Series aufgenommen.
OpenAI wird von 13 Investoren finanziert. Thrive Capital und Andreessen Horowitz sind die jüngsten Investoren. Aktuell wird das Unternehmen auf ca. 29 Mrd. USD bewertet.
Microsoft weitet nun seine Zusammenarbeit mit OpenAI aus und investiert laut Medienberichten in den kommenden Jahren rund zehn Milliarden Dollar. Durch den Ausbau der Finanzierung von Microsoft ist davon auszugehen, dass sich die Strategien im Sinne der Produktentwicklungen extrem verändern werden.
Was sagt ChatGPT? (Antwort 02.06.2023)
„Anwendungsgebiete von OpenAI in der medizinische Forschung. Beispiele und Links“
OpenAI hat das Potenzial, in der medizinischen Forschung und Gesundheitsbranche auf verschiedene Weisen eingesetzt zu werden. Hier sind einige Anwendungsgebiete von OpenAI in der medizinischen Forschung:
Medizinische Bildgebung: OpenAI kann in der Analyse und Interpretation medizinischer Bilder wie Röntgenaufnahmen, CT-Scans oder MRTs eingesetzt werden. Durch maschinelles Lernen und Deep-Learning-Techniken können Algorithmen von OpenAI helfen, Anomalien oder Krankheiten in den Bildern zu erkennen, was zu einer schnelleren und genaueren Diagnose führen kann.
Arzneimittelforschung und -entwicklung: OpenAI kann bei der Beschleunigung des Arzneimittelentwicklungsprozesses helfen, indem es große Mengen an Forschungsdaten analysiert und Muster identifiziert. Dies kann die Identifizierung potenzieller Wirkstoffe erleichtern, den Prozess der Medikamentenentwicklung beschleunigen und personalisierte Behandlungsansätze unterstützen.
Patientenüberwachung und Prädiktion: Durch die Analyse von Patientendaten, wie beispielsweise elektronischen Gesundheitsakten, kann OpenAI bei der Erkennung von Mustern und Risikofaktoren helfen. Dies ermöglicht eine frühzeitige Identifizierung von Komplikationen oder die Vorhersage von Krankheitsverläufen, um eine präventive und personalisierte Behandlung zu ermöglichen.
Natürliche Sprachverarbeitung in der medizinischen Dokumentation: OpenAI kann bei der Verarbeitung großer Mengen an medizinischen Textdaten wie Patientenakten, medizinischen Aufzeichnungen oder Forschungsartikeln unterstützen. Durch fortschrittliche NLP-Modelle können relevante Informationen extrahiert und strukturiert werden, um den Zugang zu medizinischem Wissen zu erleichtern und die medizinische Dokumentation effizienter zu gestalten.
Hier sind einige Links, die weitere Informationen über OpenAI-Anwendungen in der medizinischen Forschung bieten:
“Deep learning for medical imaging and personalized medicine” – Artikel, der die Anwendung von Deep Learning in der medizinischen Bildgebung und personalisierten Medizin beschreibt: Link
“Using OpenAI to Develop New Medicines” – Blogbeitrag von OpenAI über die Anwendung von OpenAI-Technologien in der Arzneimittelforschung: Link
“Applications of Artificial Intelligence in Health Care: An Overview” – Übersichtsartikel, der verschiedene Anwendungsbereiche von künstlicher Intelligenz, einschließlich OpenAI, in der Gesundheitsversorgung abdeckt: Link
Bitte beachten Sie, dass diese Links zum Zeitpunkt meiner Wissensaktualisierung im September 2021 gültig waren.
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Personenbezogene Daten als Schlüssel für bessere und schnellere Forschung
Maschinen Learning und KI können die Forschung extrem beschleunigen, wenn intelligente und für den Bürger sichere Systeme bestehen, die die Daten schneller analysieren können. Voraussetzung dafür ist aber vor allem, dass Daten der Patienten und Bürger für die Forschung zur Verfügung stehen. Bisher gibt es seitens der Bürger besonders in der DACH-Region große Vorbehalte und Ängste, dass diese Daten missbräuchlich von Versicherungen und der Industrie etc. genutzt werden. Es fehlen Vertrauensmuster, die den Bürger einbeziehen.
Dazu kommt, dass bisherige Systeme Milliarden Summen an Unterstützungen benötigen, um Rechenkapazitäten für die Algorithmen darzustellen, da es sich überwiegend um zentrale Systeme handelt. Dezentrale Systeme brauchen nicht auf Server der großen Technologieunternehmen zurückgreifen und sind daher schneller und ohne große Kosten skalierbar. Darüber hinaus bieten sie Vorteile wie erhöhte Datensicherheit, eine schnellere Anpassung, Transparenz und können Teilbarkeit der Daten gewährleisten.
Fortsetzung folgt – Cornelia Beier
