Die Herausforderung
Ein etablierter Hersteller von medizinischen Bildverarbeitungsanwendungen und langjähriger Kunde von UL Solutions Software Intensive Systems (SIS) kam auf die SIS-Ingenieure zu, um gemeinsam neue Technologietrends bei Bildverarbeitungsalgorithmen zu evaluieren. Im Vordergrund stand dabei die Qualitätssteigerung bei gleichbleibender klinischer Alltagstauglichkeit der Produkte.
Konkret sollten die Möglichkeiten des Machine Learning – insbesondere Deep Learning – evaluiert und bei Eignung in Medizinprodukte integriert werden. SIS unterstützte den Kunden auf dem Weg vom Prototypen bis zur Integration robuster, auf Deep Learning basierender Algorithmen unterstützt.
Projektdauer und Ressourcen
- Ca. 1,5 Jahre
- Zwei Entwickler für .net- und C++
Unser Ansatz
Zunächst wurde eine renommierte Open-Source-Deep-Learning-Bibliothek zur Nutzung durch die internationalen Projektteams eingeführt. Die Bibliothek wurde zuvor unter Berücksichtigung der bestehenden Prozesse des Kunden und der relevanten Normen und Standards im regulierten Medizinbereich technisch und lizenzrechtlich an das Projekt angepasst.
Die Prinzipien der Software Craftsmanship wurden berücksichtigt und normkonform umgesetzt. Alle Arbeiten unterlagen zudem zahlreichen Anforderungen, die sich sowohl aus dem medizinischen als auch aus dem regulatorischen Kontext ergaben. Dazu gehörte auch die Erstellung einer umfassenden technischen Dokumentation.
Die Einhaltung von Vorgaben bezüglich Codeeffizienz, Ausführungszeiten und Ressourcenverbrauch der Software auf kundenspezifischen Hardwarekonfigurationen wurde sichergestellt. SIS stand während der Entwicklung in ständigem Austausch mit klinischen Experten. Die SIS-Ingenieure standen den Fachexperten auf Kundenseite, die die neu eingeführten Funktionalitäten nutzen wollten, bei allen Fragen zur Verfügung. Es fand außerdem ein ständiger Austausch mit Wissenschaftlern auf dem Gebiet der algorithmischen medizinischen Bildverarbeitung statt.
Die SIS-Ingenieure integrierten die neue Machine-Learning-Technologie in die bestehende umfangreiche Codebasis des Kundenprojektes. Hierbei war es den SIS-Ingenieuren besonders wichtig, ungewollte Seiteneffekte von Änderungen an zentralen Komponenten auf die Ergebnisse des Algorithmus auszuschließen.
Highlights unserer Arbeit
- Einführung einer Open-Source-Deep-Learning-Bibliothek
- Berücksichtigung der Regeln der Software Craftsmanship
- Nutzung jüngster Erkenntnisse aus klinischer Praxis und Wissenschaft
Vorteile für den Kunden
Gemeinsam mit SIS konnte der Kunde die neue Deep-Learning-Technologie erfolgreich implementieren und nutzen, um die Qualität seiner Software für die medizinische Bildgebung zu verbessern und seine Position als Technologieführer zu stärken.
Zu den wichtigsten Vorteilen für den Kunden gehören:
- Frühe Nutzung des Technologietrends Deep Learning
- Normkonforme Integration neuer Technologien
- Verbesserte Softwarequalität
Kontaktieren Sie unser Team
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