Wie EviMed KI-gestützte Erkenntnisse im Gesundheitswesen mit der skalierbaren Vektorsuche von Zilliz Cloud ermöglicht
30 %
Senkung der internen Systembetriebs- und Wartungskosten
8 %
Steigerung der Geschwindigkeit bei Kundenantworten
10 %
Verbesserung der Genauigkeit der Suchergebnisse
Plug-and-Play-Einfachheit
minimiert den Entwicklungs- und DevOps-Aufwand
After integrating Zilliz Cloud vector database service, our system performance has significantly improved. During implementation, the Zilliz Cloud expert team provided excellent support and assistance, giving our EviMed platform a strong competitive advantage in the industry.
Dr. Zeyuan Wang
Über EviMed
EviMed ist ein Healthcare-Technology-Unternehmen, das sich darauf konzentriert, medizinische Fachkräfte mit KI-gestützten Lösungen zu unterstützen. Seine Plattform nutzt Big Data und künstliche Intelligenz, um klinische Entscheidungsfindung, medizinische Forschung, Ausbildung und Gesundheitsmanagement zu unterstützen. Durch die Bereitstellung von medizinischem Wissen und Behandlungsempfehlungen in Echtzeit und auf Evidenzbasis ermöglicht EviMed Klinikern, am Point of Care schnellere und fundiertere Entscheidungen zu treffen. Die Plattform vereinfacht außerdem Forschungsabläufe, indem sie große Mengen medizinischer Literatur analysiert, und macht sie damit zu einem unverzichtbaren Werkzeug für Forschende und Lehrende. Für Healthcare-Administratoren bietet EviMed datengestützte Erkenntnisse, die ein effektiveres Management und die Entwicklung von Richtlinien unterstützen.
Bis heute hat EviMed über 300 große tertiäre Krankenhäuser unterstützt, mehr als 13 Millionen Suchen nach medizinischem Wissen und klinische Q&A-Sitzungen ermöglicht und zur Erstellung von über 800.000 medizinischen Inhalten beigetragen. Mit der Mission, medizinische Genauigkeit, Effizienz und Ergebnisse zu verbessern, verändert EviMed die Art und Weise, wie medizinische Fachkräfte entlang des gesamten Versorgungskontinuums auf medizinisches Wissen zugreifen und es anwenden.
Herausforderungen: Die Komplexität medizinischen Wissens in großem Maßstab bewältigen
Die Gesundheitsbranche ist von Natur aus komplex – geprägt von massiver Informationsasymmetrie, spezialisierten Terminologiesystemen und stark fragmentierten Wissensbereichen. Für EviMed wurden diese Herausforderungen durch ihre Mission verstärkt, schnelle, evidenzbasierte Antworten in großem Maßstab bereitzustellen.
EviMed hatte eine umfangreiche Datenbank für medizinisches Wissen mit über 350 Millionen Einträgen aufgebaut und ist damit eine der umfassendsten der Branche. Der Umfang und die Tiefe dieser Daten führten jedoch zu mehreren technischen Engpässen:
Ungenaue oder unvollständige Suchergebnisse: Traditionelle Volltextsuchmethoden hatten Schwierigkeiten, die Nuancen medizinischer Sprache zu verarbeiten. Aufgrund vager Keyword-Grenzen und sich überschneidender Terminologie war es oft schwierig, die relevantesten Ergebnisse zu finden. Nutzer stießen häufig auf Probleme mit der Genauigkeit und Vollständigkeit der Suche, was zu Unzufriedenheit und Beschwerden über eingeschränkte Abdeckung führte.
Leistungs- und Zuverlässigkeitsbeschränkungen: Die bestehende Infrastruktur konnte die für klinische Umgebungen erforderliche niedrige Latenz und hohe Zuverlässigkeit, in denen Sekunden zählen, nicht durchgehend liefern. Infolgedessen waren Suchvorgänge oft langsam oder instabil.
Skalierungs- und Kostenbedenken: Angesichts des anhaltenden Geschäftswachstums benötigte EviMed eine Lösung, die elastisch skalieren konnte, um steigende Anforderungen an Vektorspeicherung und -abruf zu bewältigen, ohne sprunghaft steigende Betriebskosten zu verursachen.
Unterstützung für fortgeschrittene Suchtypen: Ihre Anwendungsfälle erforderten mehr als nur Dense Vector Search. Die Plattform musste Dense und Sparse Vector Search sowie hybride Keyword-Vector-Abfragen unterstützen, um das gesamte Spektrum medizinischer Semantik abzudecken.
Anforderungen an technische Kompatibilität: Die Backend-Infrastruktur von EviMed stützte sich stark auf Java, daher musste die neue Lösung auch starken Java SDK-Support für eine nahtlose Integration bieten.
Wie Dr. Zeyuan Wang, CEO von EviMed, es formulierte: „Wie man nach dem genauesten medizinischen Wissen sucht und es auf die sinnvollste Weise präsentiert, ist die zentrale technische Herausforderung, vor der unsere medizinische Plattform steht.“
Warum Zilliz Cloud wählen?
Nach gründlicher Evaluierung und Kommunikation mit dem Zilliz-Team identifizierte EviMed Zilliz Cloud als die ideale Lösung für ihre Anforderungen. Ihre Entscheidung basierte auf mehreren Schlüsselfaktoren:
Vielseitige Suchfunktionen: Zilliz Cloud unterstützt unterschiedliche Suchmechanismen, darunter Dense Vector Search, Sparse Vector Search und Keyword Search.
Skalierbarkeit: Die Plattform bietet elastische Skalierung, um wachsende Anforderungen an Vektorspeicherung und Suche zu unterstützen.
Kosteneffizienz: Zilliz Cloud verursacht im Vergleich zu Alternativen niedrigere Betriebskosten.
Java-Kompatibilität: Die Lösung bot eine gute Kompatibilität mit ihren bestehenden Java-basierten Systemen.
Experten-Support: Das Expertenteam von Zilliz Cloud bot hervorragende Unterstützung und Hilfe bei der Implementierung.
Wie Zilliz Cloud die Abläufe von EviMed transformiert hat
EviMed hat erfolgreich zig Millionen Vektordaten zu Zilliz Cloud migriert und betreibt damit zwei seiner zentralen Geschäftsmodule:
Suche nach medizinischem Wissen: Beschleunigt den Zugriff auf relevantes und präzises medizinisches Wissen.
Unterstützung klinischer Forschung: Ermöglicht effizientes Mining und Analysen medizinischer Literatur, Leitlinien und pharmazeutischer Daten.
Zilliz Cloud ist zu einem Eckpfeiler der Plattform von EviMed geworden und liefert durchweg erhebliche Verbesserungen bei Performance, Intelligenz und Skalierbarkeit.
1. Schnellere und genauere Datenabfrage
Zilliz Cloud verbessert sowohl die Geschwindigkeit als auch die Präzision der Suche nach medizinischem Wissen bei EviMed erheblich. Medizinisches Fachpersonal kann nun schneller Antworten auf klinische Fragen erhalten, was zu schnelleren Entscheidungen und besseren Patientenergebnissen führt.
2. Tiefere klinische Erkenntnisse durch fortschrittliches Data Mining
In Szenarien wie klinischen Studien und pharmazeutischen Bewertungen ermöglicht Zilliz Cloud hochdimensionale Vektoranalysen, um wichtige Erkenntnisse aus komplexen Datensätzen zu extrahieren – medizinische Literatur, Behandlungsleitlinien und Arzneimittelinformationen – und erhöht so die Geschwindigkeit und Qualität sowohl qualitativer als auch quantitativer Forschungsergebnisse.
3. Bereitstellung von Langzeitgedächtnis für AI Agents
Zilliz Cloud stellt außerdem eine entscheidende Backend-Funktionalität für die KI-gestützten Datenanalysemodule von EviMed bereit. Anstatt große Mengen an Kontext in LLMs zu laden – was kostspielig und ineffizient ist – nutzt EviMed Zilliz Cloud, um Langzeitgedächtnis für AI Agents über Vektorsuche zu speichern und abzurufen. Dies unterstützt nicht nur intelligentere Workflows, sondern senkt auch die Betriebskosten erheblich.
4. Kompatibilität und elastische Skalierbarkeit
Die sofort einsatzbereite Kompatibilität von Zilliz Cloud mit Java und die Unterstützung für hybride Suche – einschließlich dichter Vektoren, dünn besetzter Vektoren und schlüsselwortbasierter Suche – gewährleisten eine nahtlose Integration in die bestehende Infrastruktur von EviMed. Die vollständig verwaltete, cloud-native Architektur ermöglicht es dem Team außerdem, mühelos mit dem Geschäftswachstum zu skalieren.
Zentrale Vorteile und Ergebnisse
Die Implementierung von Zilliz Cloud hat EviMed erhebliche Vorteile gebracht:
Verbesserte Kundenerfahrung
8 % Steigerung der Geschwindigkeit bei Kundenantworten
10 % Verbesserung der Genauigkeit von Suchergebnissen
Betriebliche Effizienz
30 % Reduzierung der Kosten für Betrieb und Wartung interner Systeme
Plug-and-play-Einfachheit minimiert Entwicklungs- und DevOps-Aufwand
Verbesserte Suchfunktionen
EviMed hat das Problem „keine Suchergebnisse“ beseitigt, das die vorherige Lösung beeinträchtigte. Medizinische Terminologie ist vielfältig, wobei Krankheiten oft mehrere Untergruppen und Qualifikatoren haben. Beispielsweise würde eine komplexe Anfrage wie „fortgeschrittenes Adenokarzinom des Magens oder gastroösophagealen Übergangs bei Patienten, die zuvor mit einer fluoropyrimidin- oder platinhaltigen Chemotherapie behandelt wurden“ traditionelle Volltextsuchsysteme vor Herausforderungen stellen. Die kombinierten Fähigkeiten von Zilliz Cloud zur Vektorabfrage und schlüsselwortbasierten Volltextsuche ermöglichen hybride Suchen, die konsistent relevante Ergebnisse liefern.
Überlegene Suchfunktionen
Zilliz Cloud half dabei, frustrierende Probleme mit „keine Ergebnisse gefunden“ zu beseitigen, die die vorherige Lösung beeinträchtigten, insbesondere bei komplexen, vielschichtigen Anfragen. Zum Beispiel würde eine Suche wie:
„Fortgeschrittenes Adenokarzinom des Magens oder gastroösophagealen Übergangs bei Patienten, die zuvor mit einer fluoropyrimidin- oder platinhaltigen Chemotherapie behandelt wurden“ traditionelle Volltextsuchsysteme überfordern.
Die hybride Suche von Zilliz Cloud – die vektorbasierte semantische Suche mit schlüsselwortbasierter Volltextsuche kombiniert – liefert selbst in den differenziertesten klinischen Kontexten hochrelevante Ergebnisse.
Bereitstellung von Erinnerungen für ihre AI Agents
Das Datenanalysemodul von EviMed stützt sich auf eine Reihe von KI-Agenten. Alle Hintergrundinformationen in große Sprachmodelle einzuspeisen, wäre unerschwinglich teuer. Zilliz Cloud speichert diese Hintergrundinformationen und ruft sie entsprechend den Anforderungen des Agenten über Vektorsuche ab, wodurch die Abhängigkeit vom langen Kontext großer Modelle verringert und die Kosten der Datenanalyse gesenkt werden.
Ausblick
Die Partnerschaft zwischen EviMed und Zilliz hat die medizinische Wissensplattform für weiteres Wachstum und Innovation positioniert. Wie Dr. Zeyuan Wang, CEO von EviMed, feststellt: „Nach der Integration des Vektordatenbankdienstes Zilliz Cloud hat sich die Leistung unseres Systems deutlich verbessert. Während der Implementierung leistete das Expertenteam von Zilliz Cloud hervorragende Unterstützung und Hilfe und verschaffte unserer EviMed-Plattform einen starken Wettbewerbsvorteil in der Branche.“
Mit Zilliz Cloud als Grundlage setzt EviMed seine Mission fort, medizinisches Wissen für medizinische Fachkräfte weltweit zugänglicher und handlungsorientierter zu machen.