Von den Daten zur Diagnose: Warum die Speicherung medizinischer Gerätedaten für KI am Netzwerkrand entscheidend ist

Medizinprodukte werden immer intelligenter, vernetzter und datenintensiver. Bildgebungssysteme, Patientenmonitore, Operationsroboter und KI-gestützte Plattformen generieren und verarbeiten mittlerweile immer größere Mengen an kritischen Informationen.

Dieser Wandel verändert die Anforderungen der Hersteller an Speicherlösungen für medizinische Geräte. Kapazität und Leistung spielen nach wie vor eine wichtige Rolle, doch moderne Systeme müssen zudem eine vorhersehbare Leistung bieten, dem Dauerbetrieb standhalten und über den gesamten Produktlebenszyklus hinweg verfügbar bleiben.

Medizinische Edge-KI-Geräte müssen zudem immer strengere Anforderungen an Cybersicherheit und Datenschutz erfüllen. Sichere Speicherlösungen in Industriequalität können dazu beitragen, die Datenintegrität zu schützen, die Gerätesicherheit zu gewährleisten und die Einhaltung geltender regulatorischer Anforderungen zu vereinfachen. Sie können Gesundheitsorganisationen zudem dabei unterstützen, sensible Patientendaten im Rahmen ihrer umfassenden Compliance-Strategie zu schützen.

Da die KI-Verarbeitung immer näher an den Ort rückt, an dem medizinische Daten generiert werden, wird zuverlässiger lokaler Speicher zu einem zentralen Bestandteil des „Medical Edge“.

Heutige Medizinprodukte sind zunehmend softwaregesteuert und vernetzt und erzeugen dabei mehr Daten als je zuvor. Gleichzeitig sehen sich medizinische OEMs mit langen Qualifizierungszyklen, anspruchsvollen Anforderungen an den Lebenszyklus, steigenden Erwartungen an die Cybersicherheit und Systemen konfrontiert, die unter Umständen über Jahre hinweg ununterbrochen in Betrieb sind.

Die Speicherung steht im Mittelpunkt dieser Anforderungen.

Ein Medizinprodukt muss unter Umständen Patientenakten, diagnostische Bilder, Alarme, Anwendungsdaten und Systemprotokolle aufbewahren. KI-fähige Systeme speichern möglicherweise auch Betriebssoftware, KI-Modelle, Modellversionen und Audit-Informationen.

Speicherlösungen für den medizinischen Bereich müssen daher mehr bieten als nur reine Kapazität.

Zu den wichtigsten Anforderungen zählen hohe Datenintegrität, Zuverlässigkeit, vorhersehbare Leistung, Cybersicherheit und langfristige Produktverfügbarkeit. Kontinuierliche Protokollierung, Bildgebungs-Workloads und der 24/7-Betrieb stellen zudem zusätzliche Anforderungen an die NAND-Lebensdauer, die Fehlerkorrektur, das Verschleißmanagement und die Datenaufbewahrung.

Künstliche Intelligenz verändert die Medizintechnik grundlegend. Bildgebungssysteme können KI zur Unterstützung der Analyse nutzen, Patientenüberwachungsplattformen können Muster in kontinuierlichen Datenströmen erkennen, und chirurgische Systeme können Echtzeitinformationen mit fortschrittlicher Datenverarbeitung kombinieren.

KI verändert auch die zugrunde liegende Speicherarchitektur.

KI-fähige medizinische Geräte benötigen einen zuverlässigen Zugriff nicht nur auf Patienten- und Diagnosedaten, sondern auch auf Software, Modelle, Protokolle und Prüfpfade. Edge-KI kann Echtzeit-Einblicke ermöglichen, Aufgaben automatisieren, Arbeitsabläufe optimieren und die Abhängigkeit von Netzwerkverbindungen verringern.

Diese Fähigkeiten erhöhen den Bedarf an Zugriff mit geringer Latenz und vorhersehbarer Leistung. Prozessoren, GPUs und Beschleuniger mögen zwar die KI-Berechnungen durchführen, sind jedoch nach wie vor auf Speicherlösungen angewiesen, die die benötigten Daten, Modelle und Software zuverlässig erfassen, bereitstellen und aufbewahren können.

In KI-gesteuerten medizinischen Geräten ist der Speicher nicht mehr nur eine passive Komponente.

Nehmen wir als Beispiel eine intelligente Bildgebungsplattform. Sensoren generieren diagnostische Informationen, die erfasst und gespeichert werden müssen. Anwendungen und KI-Modelle müssen schnell und zuverlässig geladen werden. Daten können wiederholt verarbeitet werden, während Ergebnisse, Protokolle und Audit-Informationen ebenfalls aufbewahrt werden müssen.

Zuverlässigkeit ist besonders wichtig, da ungenaue, beschädigte oder nicht verfügbare Informationen in medizinischen Systemen direkte Auswirkungen auf klinische Arbeitsabläufe und die Patientenversorgung haben können.

Diagnostische Bildgebungssysteme wie CT- und MRT-Scanner erzeugen beispielsweise hochauflösende DICOM-Bilder. Da die Bildintegrität für eine genaue klinische Diagnose entscheidend ist, können Speicherlösungen mit fortschrittlichen Fehlerkorrekturfunktionen dabei helfen, Datenfehler zu erkennen und zu korrigieren, was die Zuverlässigkeit medizinischer Bilddaten gewährleistet.

In einigen Regionen können diese Systeme zudem in Umgebungen mit instabiler Stromversorgung betrieben werden. Ein unerwarteter Stromausfall während der Bildaufnahme oder -speicherung kann wertvolle Patientendaten gefährden. Der Stromausfallschutz (Power Loss Protection, PLP) kann dazu beitragen, Daten während der Verarbeitung zu schützen, indem er die Fertigstellung ausstehender Schreibvorgänge unterstützt und kritische Datenstrukturen bewahrt. Dies ermöglicht eine zuverlässige Systemwiederherstellung und den fortgesetzten Zugriff auf medizinische Bilder nach Wiederherstellung der Stromversorgung.

Auch die Rückverfolgbarkeit spielt eine wichtige Rolle. Wenn Systeme Softwareversionen, KI-Modellversionen oder Audit-Protokolle über einen längeren Zeitraum aufbewahren müssen, wird ein zuverlässiger Speicher zu einem wesentlichen Bestandteil der Grundlage für die Führung genauer und konsistenter Aufzeichnungen.

Die medizinische Datenverarbeitung verlagert sich zunehmend an den „Edge“. Anstatt jede einzelne Information an eine zentralisierte Infrastruktur zu senden, können immer mehr Geräte Daten lokal verarbeiten. Dies kann die Latenzzeit verkürzen, den Bedarf an Cloud-Speicher und Datenübertragung senken und schnellere Reaktionen ermöglichen.

Ein Patientenmonitor kann beispielsweise Daten kontinuierlich vor Ort erfassen und auswerten und so Rückmeldungen nahezu in Echtzeit liefern, ohne die Verzögerung, die entsteht, wenn Daten zur Verarbeitung in die Cloud gesendet werden und anschließend auf eine Antwort gewartet werden muss. Möglicherweise müssen nur ausgewählte Ereignisse wie Protokolle, Alarme oder andere relevante Aufzeichnungen übertragen werden.

Die lokale Verarbeitung kann Reaktionszeiten verkürzen, die Abhängigkeit von der Netzwerkverbindung verringern und Einrichtungen des Gesundheitswesens mehr Kontrolle über sensible Informationen verschaffen.

Da die Rechenleistung zunehmend in die Geräte verlagert wird, muss auch die Speicherung mitziehen. Medizinische Edge-Speicher müssen kontinuierlich in kompakter Hardware und über lange Betriebszeiten hinweg arbeiten, wodurch die Bedeutung von Lebensdauer, thermischem Verhalten, Zuverlässigkeit und Stabilität über den gesamten Lebenszyklus hinweg zunimmt.

Die Arbeitslasten im Bereich der medizinischen Datenspeicherung variieren erheblich.

MRT- und CT-Systeme können grosse Bilddatensätze erzeugen und erfordern einen hohen Durchsatz. In der digitalen Pathologie können extrem grosse Ganzobjektträgerbilder in Kombination mit KI-Analysen anfallen. Endoskopieplattformen können kontinuierlich hochauflösende Videos aufzeichnen, während Patientenmonitore rund um die Uhr kleinere Datensätze erzeugen.

Das Portfolio von Swissbit deckt diese unterschiedlichen Architekturen ab. Die PCIe-NVMe-SSDs N7000 und A2000 sind für leistungsintensive Systeme wie KI-gestützte Bildgebung und Hochleistungs-Edge-Computing ausgelegt. Die SATA-SSDs X-75 und X-78 eignen sich für etablierte SATA-basierte Plattformen. EM-30 e.MMC unterstützt kompakte Embedded-Designs, während der Embedded-BGA-Speicher E2000 auf hochintegrierte Systeme mit begrenztem Platz auf der Leiterplatte ausgerichtet ist.

Die richtige Wahl hängt von den Anforderungen der Anwendung hinsichtlich Leistung, Kapazität, Lebensdauer, Sicherheit, Umgebungsbedingungen und Lebenszyklus ab.

Da medizinische Geräte immer intelligenter werden, wird die Speicherung zu einem Bestandteil der Infrastruktur, die diese Intelligenz zuverlässig macht.

KI-fähige Systeme müssen zunehmend Informationen lokal erfassen, speichern, schützen und verarbeiten, darunter Diagnosedaten, Patientenakten, Software, KI-Modelle, Protokolle und Prüfpfade.

Für medizinische OEMs ist die Auswahl des Speichers daher nicht mehr nur eine Frage von Kapazität und Kosten. Zuverlässigkeit, Cybersicherheit, vorhersehbare Leistung, Langlebigkeit und Stabilität über den gesamten Lebenszyklus hinweg werden zu ebenso wichtigen Designkriterien.

In den medizinischen Geräten von morgen wird der Speicher nicht nur die Daten aufbewahren. Er wird dazu beitragen, die Intelligenz zuverlässig zu machen.