Open-Source-KI-Modelle: Chancen und Herausforderungen für Unternehmen

Einleitung

KI gewinnt rasant an Bedeutung und ist in vielen Branchen bereits nicht mehr wegzudenken. Dabei spielt es keine Rolle, ob man auf den Aktienmarkt schaut, wo Unternehmen wie NVIDIA aufgrund ihres neuen Fokus auf KI durch die Decke gehen, oder auf Firmen, die KI täglich zur Unterstützung nutzen [6].

In den letzten Jahren haben Open-Source-KI-Modelle sich als eine starke und gleichzeitig kostengünstige Option erwiesen, welche die oft mit enormen Geldmengen verbundenen proprietären Lösungen von Unternehmen ergänzen oder sogar ersetzen kann. Sie bieten Unternehmen mehr Flexibilität und Anpassungsmöglichkeiten [3].

Die Nutzung von Open-Source-KI bringt jedoch eigene Herausforderungen mit sich, darunter Sicherheitsbedenken, Compliance-Risiken [7]. Dieser Blog beleuchtet die Chancen und Herausforderungen, mit denen Unternehmen bei der Einführung von Open-Source-KI-Modellen konfrontiert sind.

Übersicht von Opensource Modellen

Open-Source-KI-Modelle sind künstliche Intelligenz-Frameworks sowie vor trainierte Modelle, deren Quellcode öffentlich zugänglich ist [5]. Sie können für die eigene Nutzung, Modifikation und Weiterverbreitung verwendet werden. Im Gegensatz zu proprietären KI-Systemen, die von einzelnen Organisationen kontrolliert werden, entstehen Open-Source-Modelle durch die Zusammenarbeit einer Vielzahl von Mitwirkenden, darunter globale Gemeinschaften, akademische Institutionen und große Tech-Unternehmen. Durch die Mitwirkung dieser Parteien ist die Open-Source-KI-Technologie stets auf dem neuesten Stand, was sie transparent und flexibel macht und es ihr erlaubt, mit den proprietären Modellen mitzuhalten[3,6]. Sie kann leicht an die Bedürfnisse von Unternehmen angepasst oder selbst weiterentwickelt werden. Es gibt jedoch klare Richtlinien, die beachtet werden müssen, und eine Organisation, die die Einhaltung dieser Standards überwacht [2].

Die Open Source AI Definition (OSAID) wurde von der Open Source Initiative (OSI) eingeführt, um festzulegen, was ein KI-Modell zu einem echten Open-Source-Modell macht [2]. OSAID gewährleistet, dass ein Modell vollständig transparent in seiner Struktur und den verwendeten Trainingsdaten ist. Nutzer können das Modell einsehen, anpassen, weiterentwickeln und nutzen. Ziel der OSAID ist es, den Begriff „Open Source“ im Kontext von KI zu standardisieren und zu verhindern, dass Modelle, die nur teilweise offen sind oder Nutzungseinschränkungen haben, fälschlicherweise als Open-Source-Software gelten [2].

Im Rahmen des OSAID-Validierungsprozesses unterteilt die OSI Modelle in drei Kategorien: vollständig konforme Modelle, potenziell konforme Modelle und nicht-konforme Modelle [2].

Die OSAID definiert auch die Anforderungen an ein Open-Source-Modell [1]:

• Es muss unter einer freien Lizenz stehen – ohne Einschränkungen und für jeden Zweck [1].
• Die Nutzung und Weitergabe des Modells, ob verändert oder nicht, ist ausdrücklich erlaubt [1].
• Code, Trainingsdaten und Parameter müssen offen zugänglich sein.
• Entwickler dürfen das Modell anpassen, ändern und optimieren [1].

Die Auswahl des richtigen Open-Source-Modells kann angesichts der Vielzahl an verfügbaren Optionen eine Herausforderung darstellen. Ein großer Vorteil besteht jedoch darin, dass KI-Modelle häufig auf spezifische Aufgaben oder Anwendungsbereiche ausgerichtet sind, sodass man das Modell auswählen kann, das am besten zu den Anforderungen der eigenen Branche passt [2].

Zu den beliebtesten Modellen gehören:

Sprachmodelle:
Sprachmodelle spielen eine zentrale Rolle in textbasierten Anwendungen wie Chatbots, Content-Erstellung, Übersetzungen und Textzusammenfassungen. Sie sind grundlegend für die natürliche Sprachverarbeitung (NLP) und verbessern kontinuierlich ihr Verständnis von Sprachstruktur und Kontext. Bekannte Modelle wie Meta’s LLaMA, EleutherAI’s GPT-NeoX und Nvidias NVLM 1.0 zeichnen sich durch ihre besonderen Stärken in den Bereichen Mehrsprachigkeit, Großskaligkeit und multimodale Aufgaben aus [2].

Bildgenerierung Modelle:
Bildgenerierungs-Modelle sind darauf ausgelegt, hochqualitative visuelle Darstellungen oder Kunstwerke aus Textbeschreibungen zu erstellen. Sie sind besonders wertvoll für Content-Ersteller, Designer und Marketer. Stability AI’s Stable Diffusion hat sich aufgrund seiner Flexibilität und der hohen Qualität der erzeugten Bilder weit verbreitet. DeepFloyd’s IF legt besonderen Wert auf die Erzeugung realistischer Bilder mit einem tiefgehenden Verständnis für die Sprache [2].

Visions Modelle:
Visions Modelle analysieren Bilder und Videos und unterstützen Anwendungen wie Objekterkennung, Segmentierung und visuelle Generierung aus Textaufforderungen. Diese Technologien finden Anwendung in verschiedenen Branchen, darunter Gesundheitswesen, autonome Fahrzeuge und Medien [2].

Audio Modelle:
Audio Modelle verarbeiten und generieren Audiodaten, was sie für Anwendungen wie Spracherkennung, Text-to-Speech, Musikkomposition und Audioverbesserung unverzichtbar macht [2].

Multimodale Modelle:
Multimodale Modelle kombinieren Text, Bilder, Audio und andere Datentypen, um aus verschiedenen Eingaben Inhalte zu generieren. Diese Modelle sind besonders nützlich in Anwendungen, die ein Verständnis für Sprache, visuelle Inhalte und sensorische Daten erfordern [2].

Retrieval-augmented Generation (RAG):
RAG-Modelle kombinieren generative KI mit Information Retrieval, wodurch sie in der Lage sind, relevante Daten aus umfangreichen Datensätzen in ihre Antworten zu integrieren [2].

Spezialisierte Modelle:
Spezialisierte Modelle sind auf bestimmte Bereiche wie Programmierung, wissenschaftliche Forschung oder Gesundheitswesen optimiert. Sie bieten maßgeschneiderte Funktionalitäten, die die Effizienz in ihren jeweiligen Anwendungsfeldern steigern [2].

Guardrail-Modelle:
Guardrail-Modelle sorgen für sichere und verantwortungsvolle Ergebnisse, indem sie Vorurteile, unangemessene Inhalte und schädliche Antworten erkennen und mindern. Sie gewährleisten, dass KI-Ausgaben ethisch und verantwortungsvoll sind [2].

Vorteile von Open-Source-KI für Unternehmen

Mehrere Open-Source-KI-Modelle und -Frameworks haben in Unternehmens Umgebungen weite Verbreitung gefunden und bieten leistungsstarke maschinelle Lern- und Deep-Learning-Funktionen [3]. Unternehmen können sich viele Vorteile durch die Nutzung von KI erhoffen darunter allen voran:

Finanzieller Aspekt

Ein wesentlicher Vorteil von Open-Source-KI-Modellen ist die Reduzierung der Kosten. Im Gegensatz zu proprietären KI-Lösungen, die teure Lizenzgebühren erfordern, sind Open-Source-KI-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch und Hugging Face’s Transformers kostenlos verfügbar. Dies ermöglicht Unternehmen, KI-Anwendungen zu entwickeln und einzusetzen, ohne hohe Ausgaben für Lizenzen tätigen zu müssen. Unternehmen können auf diese Weise AI-Projekte starten, ohne in teure proprietäre Software investieren zu müssen, was besonders für kleinere Firmen und Startups von Vorteil ist. Durch die unterstützen Ki modelle für sind so Arbeiten oft schneller und effektiver realisierbar. Manche Aspekte können zudem teilweise bis ganz von KI automatisiert oder übernommen werden sodass hierfür wieder Kosten gespart werden können [2,4,6].

Flexibilität und Anpassbarkeit

Open-Source-KI-Modelle bieten Unternehmen die Freiheit, Lösungen gezielt auf ihre spezifischen Anforderungen zuzuschneiden. Im Gegensatz zu proprietären Black-Box-Modellen, die nur begrenzte Modifikationen zulassen, bieten Open-Source-Frameworks volle Transparenz. Dies bedeutet, dass Organisationen Modelle feinabstimmen, Architekturen anpassen und diese in ihre bestehenden Arbeitsabläufe integrieren können. Die Möglichkeit, das Modell und den Code selbst zu modifizieren, eröffnet zahlreiche kreative und effiziente Anpassungen [2,4,6].

Gemeinschaft Unterstützung und schnelle Innovation

Das Open-Source-Ökosystem für KI lebt von den Beiträgen einer großen Entwicklergemeinschaft. Tausende von Entwicklern weltweit tragen zur Verbesserung der Modellarchitekturen bei, beheben Fehler und optimieren die Sicherheit. Dieser kollektive Innovationsprozess führt zu schnellen Fortschritten in den Fähigkeiten von KI-Modellen, sodass Unternehmen stets von den neuesten Entwicklungen profitieren können. Der schnelle Austausch und die Verbesserung durch die Community sorgen dafür, dass Unternehmen von einer konstanten Weiterentwicklung der Modelle profitieren können [2,4,6].

Vermeidung von Anbieterbindung

Proprietäre KI-Lösungen binden Unternehmen häufig an einen einzigen Anbieter, was die Flexibilität stark einschränkt und langfristig zu höheren Kosten führen kann. Open-Source-KI-Modelle ermöglichen es Unternehmen, diese Anbieterbindung zu vermeiden. Sie können zwischen verschiedenen Plattformen wechseln und die beste Infrastruktur für ihre speziellen Anforderungen auswählen, was für mehr Unabhängigkeit und Kostentransparenz sorgt. Diese Flexibilität hilft Unternehmen, ihre technologischen Ressourcen optimal zu nutzen und gleichzeitig die Kontrolle über ihre KI-Infrastruktur zu behalten [2,4,6].

Verbesserte Entscheidungsfindung

Künstliche Intelligenz kann große Datenmengen in Echtzeit analysieren und wertvolle Erkenntnisse für fundierte Entscheidungsprozesse liefern. Dies ist besonders nützlich in Bereichen wie Marketing, wo Datenanalysen Trends und Muster im Verbraucherverhalten aufdecken können, sodass Unternehmen ihre Strategien effektiver anpassen können [2,4,6].

Personalisierung

Die bereits erwähnten Chatbots können das Kundenerlebnis deutlich verbessern, indem sie schnelle Antworten und personalisierte Lösungen bieten. Dadurch wird nicht nur die Kundenzufriedenheit gesteigert, sondern auch die Kundenbindung gestärkt und der Umsatz eines Unternehmens erhöht [2,4,6].

Herausforderungen und Risiken von Open-Source-KI-Modellen für Unternehmen

Open-Source-KI-Modelle bieten Unternehmen zahlreiche Vorteile, darunter Kostenersparnis, Flexibilität und eine schnelle Innovationsrate. Aber dennoch bringen sie erhebliche Herausforderungen und Risiken mit sich, die sorgfältig abgewogen werden müssen. Unternehmen, die KI in geschäftskritischen Anwendungen einsetzen, stehen vor Sicherheitsbedenken, Compliance-Anforderungen, Ressourcenengpässen und ethischen Fragestellungen.

Sicherheitsrisiken und Angriffsvektoren

Ein großes Risiko von Open-Source-KI-Modellen liegt in ihrer potenziellen Verwundbarkeit gegenüber Cyberangriffen. Da diese Modelle auf von der Community gepflegten Repositories basieren, können Sicherheitslücken entstehen, insbesondere wenn kritische Patches nicht zeitnah umgesetzt werden. Angriffe wie adversarial attacks, bei denen kleine Manipulationen an Eingabedaten zu falschen Vorhersagen führen, sind besonders besorgniserregend in sicherheitskritischen Bereichen wie Gesichtserkennung oder Finanztransaktionen [8][9].

Regulatorische Herausforderungen und Datenschutz

Unternehmen müssen sicherstellen, dass Open-Source-KI-Modelle die globalen Datenschutzgesetze wie die DSGVO in Europa oder HIPAA im Gesundheitswesen einhalten. Viele Open-Source-Modelle werden auf öffentlich verfügbaren Datensätzen trainiert, die möglicherweise nicht den Datenschutzanforderungen entsprechen. Verstöße können zu hohen Geldstrafen und Reputationsschäden führen. Unternehmen sollten daher Sicherheitsmaßnahmen wie regelmäßige Audits und Datenanonymisierung implementieren [10].

Fehlender Support und technische Herausforderungen

Im Gegensatz zu proprietären KI-Lösungen, die Support-Teams bieten, sind Open-Source-Modelle auf die Community angewiesen. Fehlerbehebung kann daher zeitaufwendig sein und geschäftskritische Prozesse gefährden. Zudem kann die Integration in bestehende IT-Systeme herausfordernd sein, da Open-Source-KI-Modelle oft nicht auf spezifische Unternehmensanforderungen zugeschnitten sind [11].

Hohe Kosten für Infrastruktur und Fachkräfte

Obwohl Open-Source-Modelle keine Lizenzgebühren erfordern, sind die Betriebskosten oft hoch. Training und Feinabstimmung großer Modelle benötigen erhebliche Rechenressourcen, darunter GPUs oder Cloud-Dienste. Zudem sind erfahrene KI-Spezialisten erforderlich, um die Modelle effektiv zu verwalten. Besonders für kleinere Unternehmen kann dies eine erhebliche Hürde darstellen [11].

Ethische Risiken: Verzerrung und Fairness

Wie proprietäre Modelle können auch Open-Source-KI-Modelle unbeabsichtigte Verzerrungen aus den Trainingsdaten übernehmen. Dies ist problematisch in Bereichen wie Kreditvergabe, Personalauswahl oder Strafverfolgung, wo Diskriminierung schwerwiegende Folgen haben kann. Gesichtserkennungs-KI hat beispielsweise gezeigt, dass sie Menschen mit dunkler Hautfarbe häufiger falsch klassifiziert als hellhäutige Personen. Unternehmen sollten daher Fairness-Toolkits wie IBM AI Fairness 360 oder Microsoft FairLearn einsetzen, um Bias zu erkennen und zu minimieren [12][13].

Best Practices für die Übernahme von Open-Source-KI-Modellen in Unternehmen

Die Integration von Open-Source-KI in Unternehmen bietet zahlreiche Vorteile wie Flexibilität, Kosteneinsparungen und Innovationskraft. Dennoch erfordert sie eine strukturierte Strategie, um Sicherheitsrisiken, Compliance-Anforderungen und Skalierbarkeit-Probleme zu bewältigen. Nachfolgend werden bewährte Methoden für eine erfolgreiche Implementierung vorgestellt.

Geschäftsanforderungen und Modellbewertung

Unternehmen sollten zunächst ihre spezifischen Anwendungsfälle identifizieren. Ob es sich um Kundenservice, Logistikoptimierung oder Cybersicherheit handelt – eine klare Zieldefinition ist essenziell. Nicht alle Open-Source-Modelle sind für jedes Unternehmen geeignet. Die Auswahl sollte anhand von Kriterien wie Anpassbarkeit, Kompatibilität mit bestehenden Systemen und Community-Support erfolgen. Frameworks wie TensorFlow und PyTorch eignen sich für Deep Learning, während ONNX (Open Neural Network Exchange) Interoperabilität zwischen verschiedenen Plattformen ermöglicht [14].

Sicherheit und Compliance

Da Open-Source-KI-Modelle öffentlich zugänglichen Code verwenden, sind sie potenziell anfällig für Angriffe. Unternehmen müssen regelmäßige Sicherheitsprüfungen durchführen und Mechanismen wie adversarial robustness implementieren. Zudem ist die Einhaltung regulatorischer Anforderungen wie der DSGVO oder HIPAA essenziell, insbesondere wenn sensible Daten verarbeitet werden. Datenanonymisierung und Verschlüsselung sind bewährte Methoden zur Risikominderung [10][15].

Zusammenarbeit mit der Open-Source-Community

Unternehmen können von der kontinuierlichen Weiterentwicklung in der Open-Source-Gemeinschaft profitieren. Die Beteiligung an KI-Projekten, der Austausch mit Forschenden und der Zugriff auf optimierte Architekturen führender Technologieunternehmen wie Google oder Meta beschleunigen Innovationen und gewährleisten eine hohe Modellqualität [16].

Skalierbare Infrastruktur und Effizienz

Der Betrieb von KI-Modellen erfordert leistungsfähige IT-Ressourcen. Hybride Cloud-Umgebungen ermöglichen eine flexible Skalierung von KI-Workloads. Technologien wie Edge Computing reduzieren Latenzzeiten, indem sie Berechnungen näher an den Datenquellen durchführen. Containerisierung mit Docker und Orchestrierung durch Kubernetes erleichtern die Modellbereitstellung. Zudem verbessern Serving-Frameworks wie TensorFlow Serving die Effizienz der KI-Inferenzen [17].

Zukünftige Trends bei Open-Source-KI für Unternehmen

Die Zukunft von Open-Source-KI in Unternehmen ist geprägt von einer stärkeren Spezialisierung, zunehmender Automatisierung und einer wachsenden Bedeutung ethischer KI-Governance. Während sich KI-Technologien weiterentwickeln, stehen Unternehmen vor der Herausforderung, Innovationen zu nutzen und gleichzeitig Sicherheit, Compliance und Effizienz sicherzustellen.

Domänenspezifische Open-Source-KI-Modelle

Immer mehr Open-Source-KI-Modelle werden speziell für bestimmte Branchen optimiert. Anstatt allgemeine Modelle zu verwenden, setzen Unternehmen zunehmend auf spezialisierte Lösungen für das Gesundheitswesen, den Finanzsektor oder die Fertigung. Projekte wie LLaMA von Meta oder die Transformer-Modelle von Hugging Face zeigen, dass Open-Source-Technologien durch gezielte Feinabstimmung für spezifische Anwendungsfälle optimiert werden können [18].

KI-gestützte Automatisierung und Edge Computing

Die Kombination von Open-Source-KI mit Automatisierungstechnologien und Edge Computing ermöglicht Echtzeitverarbeitung und effizientere Geschäftsabläufe. Besonders in Bereichen wie autonomem Fahren, vorausschauender Wartung und Cybersicherheit wird KI zunehmend lokal eingesetzt, um schnelle Entscheidungen ohne Cloud-Abhängigkeit zu ermöglichen [19].

Wachsende Bedeutung von KI-Governance und ethischen Richtlinien

Mit dem bevorstehenden EU-KI-Gesetz und globalen Regulierungsinitiativen wird die Governance von Open-Source-KI zunehmend entscheidend. Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihre KI-Systeme fair, transparent und gesetzeskonform sind. Open-Source-Modelle bieten den Vorteil, dass ihr Code überprüfbar ist und Bias-Audits durchgeführt werden können [20].

Integration in hybride und Multi-Cloud-Umgebungen

Mit der wachsenden Nutzung von Cloud-Computing setzen Unternehmen verstärkt auf hybride und Multi-Cloud-Strategien. Open-Source-KI-Frameworks ermöglichen eine flexible Modellbereitstellung über verschiedene Infrastrukturen hinweg, sodass Unternehmen Rechenressourcen optimal nutzen und KI-Systeme nahtlos in bestehende IT-Landschaften integrieren können [21].

Zusammenfassung & Fazit

Open-Source-KI-Modelle bieten Unternehmen Kosteneffizienz, Flexibilität und Innovationspotenzial. Allerdings bringen sie auch Sicherheitsrisiken, regulatorische Herausforderungen und hohe Infrastrukturkosten mit sich. Eine strukturierte Implementierung mit klaren Governance-Mechanismen und Sicherheitsprüfungen ist daher essenziell.

Zukünftig werden vermutlich spezialisierte, automatisierte und stärker regulierte Open-Source-KI-Modelle an Bedeutung gewinnen. Unternehmen sollten ihre Strategie entsprechend anpassen, um langfristig von den Vorteilen zu profitieren, ohne dabei die damit verbundenen Risiken zu unterschätzen.

Referenzen

[1] OSAID. (2024). Open Source AI Definition (OSAID): Was ist das? OSAID. Verfügbar unter: https://osaid.de/

[2] ZDNet. (2024). The best open-source AI models: All your free-to-use options explained. ZDNet. Verfügbar unter: https://www.zdnet.com/article/the-best-open-source-ai-models-all-your-free-to-use-options-explained/

[3] appliedAI. Benefits of Artificial Intelligence for Business Growth and Efficiency. appliedAI. Verfügbar unter: https://www.appliedai.de/en/insights/benefits-of-ai

[4] NVIDIA. TensorFlow – What Is It and Why Does It Matter? NVIDIA. Verfügbar unter: https://www.nvidia.com/en-au/glossary/tensorflow/

[5] Cortés Ricart, M. (2025). Advantages and Challenges of AI in Companies. Esade. Verfügbar unter: https://www.esade.edu/beyond/en/advantages-and-challenges-of-ai-in-companies/

[6] DSA. (2025). AI Boom? NVIDIA Stocks Skyrocket! DSA. Verfügbar unter: https://dsa.si/news/ai-boom-nvidia-stocks-skyrocket/49265/

[7] IBM. (2024). 10 AI Dangers and Risks and How to Manage Them. IBM Think Insights. Verfügbar unter: https://www.ibm.com/think/insights/10-ai-dangers-and-risks-and-how-to-manage-them

[8] Olaniyi, O.O., et al. (2025). Investigating the Feasibility and Risks of Leveraging Artificial Intelligence and Open Source Intelligence to Manage Predictive Cyber Threat Models. ResearchGate. Verfügbar unter: https://www.researchgate.net/…

[9] Lazarine, B., et al. (2023). Assessing the Vulnerabilities of the Open-Source AI Landscape: A Large-Scale Analysis of the Hugging Face Platform. ResearchGate. Verfügbar unter: https://www.researchgate.net/…

[10] Chang, J., et al. (2024). Risk Mitigation Strategies for the Open Foundation Model Value Chain. Partnership on AI. Verfügbar unter: https://partnershiponai.org/

[11] Vasama, A. (2024). Analysing Generative Artificial Intelligence Capabilities to Advance Customer Requirement Processing. Aalto University. Verfügbar unter: https://aaltodoc.aalto.fi/items/25ed747c-31c1-478e-9f9b-c13a553babcc

[12] Buolamwini, J., & Gebru, T. (2018). Gender Shades: Intersectional Accuracy Disparities in Commercial Gender Classification. Proceedings of Machine Learning Research. Verfügbar unter: https://proceedings.mlr.press/v81/buolamwini18a/buolamwini18a.pdf

[13] Mehrabi, N., et al. (2021). A Survey on Bias and Fairness in Machine Learning. ACM Computing Surveys. Verfügbar unter: https://arxiv.org/abs/1908.09635

[14] Campos Zabala, F.J. (2023). Selecting AI tools and platforms. In Strategies for Scaling Artificial Intelligence in the Enterprise. Springer. Verfügbar unter: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-1-4842-9669-1_16

[15] Traykov, K. (2024). A Framework for Security Testing of Large Language Models. IEEE Xplore. Verfügbar unter: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10705238/

[16] Brea, E. (2024). The yin yang of AI: Exploring how commercial and non-commercial orientations shape machine learning innovation. Verfügbar unter: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S004873332400057X

[17] Abadi, M., et al. (2016). TensorFlow: A System for Large-Scale Machine Learning. OSDI. Verfügbar unter: https://www.usenix.org/system/files/conference/osdi16/osdi16-abadi.pdf

[18] Chen, Z.Z., Ma, J., Zhang, X., Hao, N., & Yan, A. (2024). A survey on large language models for critical societal domains: Finance, healthcare, and law. arXiv. Verfügbar unter: https://arxiv.org/pdf/2405.01769

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[20] Calanzone, D., Coppari, A., & Tedoldi, R. (2023). An open-source perspective on AI and alignment with the EU AI Act. AISafety/SafeRL. https://halixness.github.io/assets/pdf/calanzone_coppari_tedoldi.pdf

[21] George, J. (2022). Optimizing hybrid and multi-cloud architectures for real-time data streaming and analytics: Strategies for scalability and integration. World Journal of Advanced Engineering Technology. Verfügbar unter: https://papers.ssrn.com/sol3/Delivery.cfm?abstractid=4963389