Medizinische Hochschule Hannover

Die manuelle Segmentierung der Lunge ist im Diagnoseprozess ein echter Engpass- und Kostenfaktor. Damit Stunden zu Minuten werden, muss stark automatisiert werden – ein klarer Fall für einen KI-Ansatz; in diesem Fall ein neuronales Netz mit klassischem Machine-Learning-Protokoll. Um das KI-Modell zu trainieren, müssen die Daten schnellstmöglich vom Speicher zur Verarbeitung gelangen. Die Lösung: ein NetApp A800 All-Flash-System mit NVIDIA DGX und NFS als Datenprotokoll.

Ob Forschung, Krankenversorgung oder Lehre: Die MHH gehört zur Spitzengruppe der hochschulmedizinischen Einrichtungen in Deutschland. Die zentrale Dateninfrastruktur der MHH basiert zum größten Teil auf NetApp. Daten werden in einer Private Cloud bereitgestellt, gesichert und archiviert. Speichermedien von Flash bis Tape sind im Einsatz. Von virtueller Maschine bis HPC und HTC werden Compute-Lösungen nach Bedarf orchestriert.

„Die IT will an Universität und Klinik optimale Arbeitsbedingungen bieten. Mit NetApp können wir bisher jede Datenfrage beantworten und alles unterstützen, jeden Virtualisierer, jede Datenbank, jede klassische und jede neue Anwendung wie KI.“

Detlef Amendt | Leiter IT-Infrastruktur, MHH

Die medizinischen Befunde aus dem automatisierten Prozess waren nahezu identisch mit der manuellen Auswertung und in kürzester Zeit durchgeführt. Die neue Methode hat das Potenzial, zeitaufwändige manuelle Aufgaben zu reduzieren, menschliche Fehler zu minimieren und die Kosten zu senken. Zudem lassen sich mehr Fälle als bisher bearbeiten.