Bridging the Gap Between (AI-) Services and Their Application in Research and Clinical Settings Through Interoperability: the OMI-Protocol

Artificial Intelligence (AI) in research and clinical contexts is transforming the areas of medical and life sciences permanently. Aspects like findability, accessibility, interoperability, and reusability are often neglected for AI-based inference services. The Open Medical Inference (OMI) protocol aims to support remote inference by addressing the aforementioned aspects. Key component of the proposed protocol is an interoperable registry for remote inference services, which addresses the issue of findability for algorithms. It is complemented by information on how to invoke services remotely. Together, these components lay the basis for the implementation of distributed inference services beyond organizational borders. The OMI protocol considers prior work for aspects like data representation and transmission standards wherever possible. Based on Business Process Modeling of prototypical use cases for the service registry and common inference processes, a generic information model for remote services was inferred. Based on this model, FHIR resources were identified to represent AI-based services. The OMI protocol is first introduced using AI-services in radiology but is designed to be generalizable to other application domains as well. It provides an accessible, open specification as blueprint for the introduction and implementation of remote inference services.Anwendungen der Künstliche Intelligenz (KI) im Forschungs- und klinischen Bereich werden die Medizin- und Biowissenschaften nachhaltig verändern. Aspekte wie Auffindbarkeit, Zugänglichkeit, Interoperabilität und Wiederverwendbarkeit werden bei KI-basierten Inferenzdiensten derzeit jedoch oft vernachlässigt. Das Open Medical Inference (OMI) Protokoll zielt darauf ab KI-Algorithmen als Service über institutionelle Grenzen hinweg verfügbar zu machen, indem es die o.g. Aspekte adressiert. Schlüsselkomponente des Protokolls ist ein interoperables Register für Inferenzdienste, welches die Auffindbarkeit von Algorithmen erleichtert. Enthalten sind Informationen, wie Dienste aus der Ferne aufgerufen werden können. Zusammen bilden diese Komponenten die Grundlage für den Aufbau und die Umsetzung von verteilten Inferenzdiensten. Das OMI-Protokoll berücksichtigt aktive Initiativen und Standards für Aspekte wie Datentransport und Datendarstellung. Basierend auf Geschäftsprozessmodellen für Anwendungsfälle innerhalb der Service Registry und Inferenzprozessen wurde ein generisches Informationsmodell abgeleitet. Auf der Grundlage des Informationsmodells wurden FHIR-Ressourcen identifiziert, um KI-Dienste zu repräsentieren. Diese Ressourcen werden profiliert, um erwartete Ein- und Ausgabedatentypen und -formate zu definieren. Das OMI-Protokoll wird zunächst anhand von Anwendungsfällen in der Radiologie beispielhaft abgebildet, ist aber generisch ausgelegt, sodass auch andere Anwendungsdomänen unterstützt werden. Es bietet eine zugängliche, offene Spezifikation als Grundgerüst für die Einführung und Umsetzung von Fern-Inferenz

The significance of fungi for endoscopy

Il est extrêmement rare au cours d'une oesophago-gastro-duodénoscopie de déceler macroscopiquement la présence de champignons. Par contre, au moyen de méthodes culturelles, il est possible, chez un nombre étonnant de patients soumis à l'endoscopie, de trouver des champignons du genre Candida. La différentiation nous montre qu'il s'agit ici seulement des espèces pathogènes Candida albicans, Candida tropicalis et Candida krusei. Nous insistons sur l'importance de ce résultat pour la gastroscopie et sur le danger d'un transfert possible d'un patient à l'autre