Gidi Littwin hat geholfen, das Ding auf deinem Gesicht aufzubauen. Derjenige, der Ihr Telefon entsperrt.
Er war Miterfinder von Apples FaceID. Später arbeitete er am Vision Pro und kümmerte sich um die Handverfolgung. Er kannte das Spiel. Es geht um Daten. So viele Daten.
Dann, im Jahr 2020, verließ er das Unternehmen. Er wollte eine Veränderung.
Er musste nicht lange warten. Hagai Lalazar hat eine kalte Nachricht auf LinkedIn gesendet. Ein Pitch. Ein Angebot zur Mitgründung einer Firma namens Hemispheric. Sie hatten eine wilde Idee: KI nutzen, um die Gehirngesundheit zu scannen, ohne den Schädel zu öffnen. Keine Operation. Keine Skalpelle.
Lalazar hatte mit 75 Kandidaten gesprochen, bevor er Littwin fand. Er brauchte jemanden, der sich mit kommerzieller Skalierung auskennt. Littwin verstand die enorme Datenerfassung, die erforderlich ist, damit Deep Learning funktioniert. Bei Apple seien es „Hunderttausende“ Fächer gewesen.
Sie haben es wieder getan.
„Wir wussten, dass wir etwas ganz Ähnliches bauen mussten.“
Hier liegt das Problem. Jedes Gehirn ist einzigartig. Aktuelle Methoden zur Diagnose von Depression, Alzheimer oder Parkinson sind subjektiv. Sie füllen ein Formular aus. Ein Arzt beobachtet Sie. Es ist ein verschwommenes Bild.
Littwin und Lalazar wollten eine hohe Auflösung.
Sie haben eine Viertelmillion Stunden gesammelt. Echte elektrische Aktivität. Ab 100.000 Personen. Dafür haben Freiwillige gesorgt. Quer durch Asien. In Tel Aviv. In Boston.
Sie trainierten ein Grenz-KI-Modell. Es untersucht elektrische Signale im Schädelinneren und leitet daraus die Funktion ab. So finden LLMs die Bedeutung von Texten. Statistische Vermutungen anhand des Volumens präzise gemacht.
Sie testeten es an Menschen mit posttraumatischer Belastungsstörung, Schizophrenie und Depression. Das Modell hat Abzüge vorgenommen. Sie scheinen zutreffend zu sein. Jetzt versuchen sie, Alzheimer vorherzusagen, bevor es sich ausbreitet.
Die ersten Produkteinführungen für PTBS-Studien beginnen Anfang nächsten Jahres. Die FDA-Zulassung ist die Hürde. Öffentlicher Rollout? Vielleicht 2027, wenn alles reibungslos läuft.
Wie funktioniert es?
- Tragen Sie ein leichtes EEG-Headset.
- Spielen Sie 15 Minuten lang Spiele auf einem Tablet.
- KI dekodiert die Signale.
Ärzte erhalten Einblicke. Sie wählen Behandlungen basierend auf Vorhersagen und nicht auf der Grundlage von Versuch und Irrtum aus. Sie überwachen den Fortschritt in Echtzeit.
Lalazar träumt größer.
„Das wird wie eine Blutuntersuchung sein.“
Überall günstige Geräte. Krankenhäuser. Psychiatrie. Normalisiert.
Andere Unternehmen fahren Rennen. KI-Diagnostik für Lungenkrebs ist in Europa bereits im Einsatz. Auch Giganten wie OpenAI und Anthropic dringen in das Gesundheitswesen vor. Der Wettbewerb ist hart.
Hemispheric hat gerade 52 Millionen US-Dollar eingesammelt. Investoren wie Howard Morgan unterstützen sie. Geld wird den Regulierungsbehörden Zeit verschaffen. Es kauft mehr Mitarbeiter. Es erkauft sich Zugang zu Pharmapartnern und Regierungen.
Sie wollen die Daten skalieren. Millionen weitere Gehirne.
Aber sie sind mit der vorhandenen Technologie nicht zufrieden. Standard-EEGs wurden nicht für Maschinen gebaut. Sie wurden für Ärzte gebaut, die Wellen auf einem Bildschirm lesen konnten.
Littwins Team baut eigene Scanner. Hardware, die speziell für Deep Learning entwickelt wurde. Bessere Daten. Schärfere Signale.
Vielleicht verstehen wir dieses Mal endlich den Geist. Oder vielleicht fügen wir einfach eine weitere Silikonschicht zwischen Patient und Arzt hinzu. Wer weiß. Es kommen immer wieder Daten rein.
