Künstliche Intelligenz, Advanced Analytics, Cloud Computing und neue Storage-Technologien helfen Unternehmen bei der Problemlösung, Entscheidungsfindung und Skalierung. Erfahren Sie hier, wie Sie mit moderner, effizienter IT-Infrastruktur im Zeitalter der Daten erfolgreich sein können.

Digitaler Zwilling

Lunge und Leber statt Autos und Züge

30.11.2021
Erstmals haben Forscher die Prinzipien des Digitalen Zwillings auf die Modellbildung von Organen übertragen. Höchsttechnologie ist hierbei das mindeste, was sie benötigen.
Einem Münchner Forschungsteam ist die digitale Nachbildung einer Patientenlunge gelungen. An diesem Modell lassen sich künstliche Beatmungen simulieren, um lebensgefährliche Verläufe von akuter Atemnot einzudämmen.
Einem Münchner Forschungsteam ist die digitale Nachbildung einer Patientenlunge gelungen. An diesem Modell lassen sich künstliche Beatmungen simulieren, um lebensgefährliche Verläufe von akuter Atemnot einzudämmen.
Foto: Intel

Die Idee des "Digitalen Zwillings" (DZ), also die digitale Nachbildung eines realen Objektes, ist fast 20 Jahre alt. Doch bis vor kurzem kam diese Methode hauptsächlich in der Fertigung, vor allem in der Automobilindustrie, zum Einsatz. Erst in jüngster Zeit hat man erkannt, dass digitale Repräsentationen von Objekten oder Strukturen erhebliche Vorteile bieten, da sie umfangreiche Simulationen erlauben, ohne dass dabei physische Schäden entstehen. So hat die Bahn jüngst den DZ eines Zuges entwickelt und auch bei der Städteplanung (Smart City) experimentiert man mit derartigen Modellen. Es gibt sogar Überlegungen, das komplexe Gebilde eines "Digitalen Staatswesens" komplett als DZ abzubilden.

Digitaler Zwilling der Lunge

Noch ganz jung ist die Anwendung der DZ-Methode im Gesundheitswesen. Hier setzt gerade das Münchner Unternehmen Ebenbuild neue Maßstäbe, indem es plant, Ärzten erstmals personalisierte DZs der Lunge zur Verfügung zu stellen. Damit soll eine mechanische Beatmungstherapie so passgenau angelegt werden können, dass sich die Überlebens- und Erholungsraten von Patienten mit akutem Atemnotsyndrom (Acute Respiratory Distress Syndrome, ARDS) deutlich verbessern. ARDS ist eine lebensgefährliche Krankheit, bei der Flüssigkeit in die Lunge eintritt. 2020 haben weltweit schätzungsweise acht Millionen Menschen an ARDS gelitten und rund drei Millionen sterben jedes Jahr an den Folgen der Krankheit. Mit dem Aufkommen der Corona-Pandemie haben sich die ARDS-Fälle drastisch erhöht, denn rund 67 Prozent der Covid-19-Intensivpatienten entwickeln ARDS.

Marktreife bis 2023

Derzeit arbeite man bei Ebenbuild an der klinischen Erprobung, um die Voraussetzung für eine Zulassung durch die Aufsichtsbehörden zu erreichen. Der Markteintritt ist dann für Mitte 2023 geplant. Darüber hinaus will das Unternehmen das Spektrum seiner Entwicklungen in zwei Richtungen ausweiten. Als erstes sollen weitere Lungen-Anwendungen abgedeckt werden, beispielsweise die Optimierung der pulmonalen Medikamentenabgabe durch Inhalatoren und Vernebler. Im zweiten Schritt ist dann die prädiktive Modellierung, Datengewinnung und Visualisierung der Entwicklung von Krankheiten für weitere Organe geplant, beispielsweise der Leber.

SuperMUC-NG: Höchstleistungs-Technologie von Intel

Um die Lunge eines Patienten genau zu modellieren, nutzt Ebenbuild echte Patientendaten, die mit komplexen Algorithmen des maschinellen Lernens (ML) sowie mit Computersimulationen kombiniert werden. Das alles wurde auf dem "SuperMUC-NG" Computer, dem Höchstleistungsrechner des Leibniz-Rechenzentrums der Bayerischen Akademie der Wissenschaften entwickelt. Nun wird die Migration in die Cloud eines Hyperscalers vorangetrieben.

SuperMUC-NG besteht aus 6.336 "Thin Nodes" mit jeweils 48 Kernen und 96 GB Memory, sowie 144 "Fat Nodes" mit ebenfalls jeweils 48 Kernen und 768 GB Memory. Jede Node ist mit Intel® Xeon® Platinum 8174 Prozessoren bestückt, mit denen eine Spitzenleistung von bis zu 26,3 PFlops/s erreicht wird. Die Forscher nutzen diese Spitzentechnologien voll aus und setzen hierbei weitere Intel-Produkte ein. Dazu gehört die Intel-Distribution des OpenVINO™ Toolkits mit dem die vortrainierten Inferenzmodelle für künstliche Intelligenz (KI) optimiert werden.

Für die schnelle Datenverarbeitung und Visualisierung im Simulationscluster verwendet man die Intel Math Kernel Library (Intel MKL) und den Intel C++ Compiler, um so die Anwendung für die Intel Xeon Platinum 8174 Prozessoren zu optimieren. Confidential Computing, das auf der Intel Software Guard Extensions (Intel SGX) basiert, ist ebenfalls Bestandteil des Super-MUC-NG. Damit lassen sich viele Daten aus verschiedenen Quellen verarbeiten und in die Cloud übertragen, ohne dass diese - selbst für die Cloud-Administratoren - sichtbar sind. Dieser Punkt ist gerade im Gesundheitswesen von größter Bedeutung. "Dank Confidential Computing können wir den Leistungserbringern versichern, dass bei uns der Datenschutz, die Vertraulichkeit und die Integrität sensibler Patientendaten zu hundert Prozent gewährleistet ist", sagt Dr. Kei W. Müller, CEO und Mitgründer von Ebenbuild über den hohen Stellenwert dieser Funktion.

Intel: 230 Projekte zur Corona-Bekämpfung

Bei Intel ist man stolz darauf, dass ihre Spitzentechnologie hier zum Einsatz kommt. "Es ist für mich immer wieder faszinierend zu sehen, wie Spitzenforscher mithilfe unserer Technologien Höchstleistungen erbringen können, die der Allgemeinheit weltweit unmittelbar zugutekommen", freut sich Hannes Schwaderer, Country-Manager bei Intel Deutschland. Er verweist darauf, dass Intel bereits in vielen Projekten zur Eindämmung von Covid-19 engagiert ist. "Vor über einem Jahr haben wir die 'Pandemic Response Technology Initiative' (PRTI) ins Leben gerufen. Das ist eine 50-Millionen-Dollar-Verpflichtung zum Einsatz von Technologien zur Bekämpfung von COVID-19. Heute gehören dazu 230 Projekte, die auf 170 Organisationen weltweit verteilt sind", lautet seine stolze Bilanz.

Die komplette Ebenbuild-Projektbeschreibung finden Sie hier.