Wie macht Künstliche Intelligenz das Gesundheitswesen intelligent?

Künstliche Intelligenz (KI) treibt massive Verbesserungen und Innovationen in der Gesundheitsbranche voran. Es beschleunigt Fortschritte in der Arzneimittelforschung und -entdeckung und ermöglicht bessere und schnellere Diagnosen.

Der Ausbruch der Covid-19-Pandemie hat die Gesundheitsbranche weiter dazu veranlasst, diese moderne Technologie aktiv einzusetzen.

KI im Gesundheitswesen kann sowohl für Anbieter als auch für Patienten von großem Nutzen sein, wenn sie in den folgenden Bereichen eingesetzt wird – Verbesserung der Pflege, Behandlung chronischer Krankheiten, Früherkennung von Risiken sowie Automatisierung und Optimierung von Arbeitsabläufen.

In diesem Artikel werden wir uns ausführlich mit künstlicher Intelligenz befassen, um Ihnen eine Vorstellung davon zu geben, wie KI im Gesundheitswesen eingesetzt wird und wie die Technologie die Branche in der kommenden Zukunft prägen wird.

Lass uns anfangen.

Ways AI verändert die Gesundheitsbranche

Von der Erstellung einer genauen Diagnose bis hin zur Maximierung der Krankenhauseffizienz hat sich KI als Segen für die Gesundheitsbranche erwiesen. Hier sind einige Möglichkeiten, wie KI die Gesundheitsbranche revolutioniert und sie in Richtung digitale Transformation vorantreibt, um besser mit Benutzern in Kontakt zu treten und mehr Umsatz zu generieren.

1. Robotergestützte Chirurgie anbieten

Es ist eine der häufigsten Anwendungen von KI im Gesundheitswesen. KI und kollaborative Roboter haben Operationen in Bezug auf Geschwindigkeit und Genauigkeit revolutioniert. Diese Systeme können komplexe chirurgische Eingriffe mit reduziertem Risiko von Nebenwirkungen, Blutverlust oder Schmerzen durchführen. Ebenso ist die postoperative Genesung schneller und einfacher.

Beispielsweise hat das Maastricht University Medical Center einen KI-betriebenen Roboter eingesetzt, um kleine Blutgefäße zu nähen, von denen einige nicht dicker als 0,03 Millimeter sind.
Durch den Einsatz von KI in Medizin und Gesundheitswesen erhalten Fachleute und Chirurgen Zugriff auf Echtzeitinformationen und Einblicke in den aktuellen Gesundheitszustand eines Patienten. Diese KI-gestützten Informationen ermöglichen es Gesundheitsdienstleistern, vor, während und nach dem Eingriff schnelle, intelligente Entscheidungen zu treffen, um die besten Ergebnisse zu erzielen.

2. Aufdeckung von Betrug

Das US-Justizministerium behauptet, dass 3 % der Gesundheitsansprüche im Land betrügerisch sind. Dies bedeutet einen jährlichen Verlust von hundert Milliarden Dollar. Mithilfe von KI kann die Gesundheitsbranche ungültige Anträge erkennen, bevor sie bezahlt werden, und dazu beitragen, die Bearbeitung, Genehmigung und Zahlung gültiger Anträge zu beschleunigen. Neben der Erkennung von Versicherungsbetrug verhindert KI auch den Diebstahl von Patientendaten.

Führende Gesundheitsdienstleister wie Harvard Pilgrim Health setzen auf KI, um Betrug im Gesundheitswesen auszurotten. Sie verwenden KI-basierte Betrugserkennungssysteme, um Ansprüche zu identifizieren und verdächtiges Verhalten zu erkennen.

3. Unterstützung klinischer Entscheidungen

Künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen verändert die Art und Weise, wie klinische Anbieter ihre Entscheidungen treffen. KI liefert Daten an Anbieter, um bei der Diagnose, Behandlungsplanung und dem Gesundheitsmanagement der Bevölkerung zu helfen. Die Technologie wird auch verwendet, um Entscheidungen in datenintensiven Fachgebieten wie Augenheilkunde, Radiologie und Pathologie zu unterstützen. Möglicherweise lassen sich in naher Zukunft bestimmte Aufgaben sogar autonom mit KI erledigen.

KI mit Verarbeitung natürlicher Sprache kann auch bei der Übersetzung klinischer Notizen in elektronischen Patientenakten helfen. Dies bedeutet, dass ein Arzt nur einmal Daten eingeben muss.

4. Unterstützung bei wiederkehrenden Aufgaben

Das Gesundheitswesen bewegt sich jetzt in Richtung der Welt der kognitiven Assistenten, die über logisches Denken, analytische Fähigkeiten und ein umfassendes Spektrum an medizinischem Wissen verfügen. Der kürzlich eingeführte Algorithmus Medical Sieve wurde als qualifiziert eingestuft, um bei Entscheidungen in Bezug auf Kardiologie und Radiologie zu helfen.

Der kognitive Gesundheitsassistent analysiert die radiologischen Bilder, um dann Probleme schneller und zuverlässiger zu erkennen und zu erkennen.

Medical Sieve ist eines der vielen Beispiele für künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen. Es gibt auch andere Technologien wie Enlitic, die darauf abzielen, Deep Learning mit medizinischen Daten zu kombinieren, um fortschrittliche Diagnosen zu unterstützen und die Behandlungsergebnisse zu verbessern.

5. Änderung von Online- und persönlichen Beratungen

Die Babylon App ist ein funktionierendes Beispiel dafür, wie KI Arztkonsultationen verändern kann . Die App bietet medizinische Beratung und Gesundheitsdienste online an. Die App bietet medizinische KI-Beratung auf der Grundlage der Krankengeschichte eines Patienten und des verfügbaren medizinischen Wissens.

Diese KI- basierte App funktioniert so, dass die Nutzer nur die Symptome ihrer Krankheit melden müssen und die App dann die Symptome per Spracherkennungsverfahren mit der Datenbank der Krankheiten abgleicht. Dann, nachdem sie die Vorgeschichte des Patienten und seine Umstände notiert haben , bieten sie eine Vorgehensweise an, die der Patient ergreifen sollte.

Die wachsende Popularität und der Bedarf an Gesundheits-Apps , die Daten speichern und Berichte auf der Grundlage von KI-Technologie erstellen, zeigt sich an der Tatsache, dass über 54 % der Nutzer von mHealth -Apps bereit sind, KI und Robotik für ihre medizinischen Beratungsbedürfnisse einzusetzen.

Apps wie diese, wenn sie richtig mit Hilfe eines Softwareentwicklungsunternehmens für das Gesundheitswesen entwickelt wurden, unterstützen Patienten nicht nur bei der Verwaltung ihrer Gesundheit, sondern tragen auch dazu bei , die Menschenmenge im Wartezimmer und die Wartezeit zu verringern.

6. Medikationsmanagement und Gesundheitsunterstützung

Sense.ly, ein medizinisches Startup, hat die weltweit erste digitale Krankenschwester Molly entwickelt. Die virtuelle Krankenschwester hat ein freundliches Gesicht und eine angenehme Stimme und ihr einziges Ziel ist es, den Zustand und die Behandlung von Patienten zu überwachen. Die mobile App nutzt maschinelles Lernen , um Patienten mit chronischen Erkrankungen zwischen Arztbesuchen zu unterstützen.

Die App bietet geprüfte, individuelle Überwachung und Nachsorge mit Fokus auf chronische Erkrankungen.

Durch die Präsenz, um Patienten darüber zu informieren, wann sie Medikamente einnehmen sollen, und die Überwachung, ob dies der Fall ist, hat KI in der Medizin zu einer sehr wichtigen Technologie gemacht, wenn es um Gesundheitsunterstützung und das Management von Medikamenten geht.

7. Arzneimittelerstellung

Die Entwicklung von Arzneimitteln mithilfe klinischer Studien kann mehr als ein Jahrzehnt dauern und sogar Milliarden kosten. Die Einführung von KI in die Arzneimittelherstellung macht den Prozess nicht nur schneller, sondern auch äußerst kostengünstig .

Atomwise ist ein solches Netzwerk, das sich Supercomputer zunutze macht, die die Therapie aus den Datenbanken der Molekularstruktur ausrotten. Im Jahr 2015 nutzte Atomwise seine KI-Technologie, um die auf dem Markt vorhandenen Medikamente zu ermitteln, die zur Behandlung des Ebola-Virus umgestaltet werden könnten, und sie fanden zwei Medikamente , von denen sie fanden, dass sie zur Bekämpfung der Epidemie beitragen könnten. Die Analyse, die Jahre gedauert hätte, geschah an einem Tag durch die Atomwise-KI-Technologie.

8. Präzisionsmedizin

KI in der Medizin hat einen großen Einfluss auf Genomik und Genetik. KI hilft dabei, Muster in riesigen Datensätzen zu identifizieren, die Krankenakten und genetische Informationen enthalten, die helfen, nach Verbindungen zu Krankheiten und Mutationen zu suchen.

In naher Zukunft wird die KI den Ärzten sogar sagen können, was in der Zelle passiert, wenn eine DNA durch genetische Variation verändert wird, sei es therapeutisch oder natürlich.

9. Analyse eines Gesundheitssystems

Da immer mehr Gesundheitsrechnungen digitalisiert werden, können alle Daten zum Arzt, zur Behandlung und zur medizinischen Einrichtung einfach abgerufen werden. Durch das Auswerten von Daten können Krankenhäuser Berichte über die Fehler erstellen, die sie bei der Behandlung einer bestimmten Art von Krankheit kontinuierlich machen, um zu helfen, unnötige Krankenhauseinweisungen von Patienten zu verbessern und sogar zu vermeiden, wo immer dies erforderlich ist.

Ein Unternehmen in den Niederlanden, Zorgprisma Publiek, hat die von den Krankenhäusern gemeinsam genutzten Rechnungen analysiert und die gesammelten Daten mithilfe der Watson-Technologie ausgewertet.

10. Bilddiagnose automatisieren

Die Computer-Vision-Fähigkeiten der KI kommen der Gesundheitsbranche sehr zugute. Krankenhäuser und Kliniken nutzen KI, um Anomalien in verschiedenen Arten von medizinischen Bildern wie CT- oder Radiologiescans zu erkennen. Die Bilderkennung unterstützt Ärzte bei der Diagnose von Tumoren, Nieren- und Leberinfektionen, verbessert die Krebsprognose und vieles mehr.

Das beste Beispiel für KI-gestützte visuelle Wahrnehmung ist das im UVA-Universitätsklinikum verwendete Tool. Mithilfe von ML-Algorithmen analysiert das Tool Biopsiebilder von Kindern, um zwischen umweltbedingter Enteropathie und Zöliakie zu unterscheiden, und tut dies so zuverlässig wie Ärzte.

Nachdem wir nun gesehen haben, wie KI das Gesundheitswesen in Form von immensen Vorteilen und Anwendungen verändert , lassen Sie uns in die verschiedenen Arten von KI-Technologien eintauchen, die für die Gesundheitsbranche relevant sind.

Arten von KI im Gesundheitswesen

Künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen ist eine Sammlung vieler Technologien. Die meisten dieser Technologien haben unmittelbare Relevanz für das Gesundheitswesen, aber die Aufgaben und Prozesse, die sie unterstützen, können sich unterscheiden. Einige der wichtigen KI-Technologien wurden im Folgenden beschrieben:

1. Maschinelles Lernen

Es ist eine der gängigen Formen der künstlichen Intelligenz in Krankenhäusern und im Gesundheitswesen. Maschinelles Lernen konzentriert sich auf die Verwendung von Daten und Algorithmen, um die Art und Weise zu imitieren, wie Menschen lernen, und ihre Genauigkeit schrittweise zu verbessern. Im Gesundheitswesen ist die häufigste Anwendung von ML-Lernen die Präzisionsmedizin. Es sagt voraus, welche Behandlungsverfahren bei Patienten wahrscheinlich erfolgreich sein werden, basierend auf verschiedenen Eigenschaften und Behandlungen des Patienten. Die große Mehrheit der Anwendungen in der Präzisionsmedizin und des maschinellen Lernens erfordert einen Trainingsdatensatz, dessen Endergebnis bekannt ist. Dies wird als überwachtes Lernen bezeichnet.

Die komplexeste Form des maschinellen Lernens umfasst Deep Learning oder neuronale Netzwerkmodelle mit vielen Ebenen von Variablen oder Merkmalen zur Vorhersage von Ergebnissen. Eine häufige Anwendung von Deep Learning ist die Erkennung potenziell krebsartiger Läsionen in radiologischen Bildern.

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2. Verarbeitung natürlicher Sprache

NLP umfasst Anwendungen wie Textanalyse, Spracherkennung und andere sprachbezogene Ziele. Eine übliche Verwendung von NLP im Gesundheitswesen umfasst die Erstellung und Klassifizierung klinischer Dokumentation und veröffentlichter Forschungsergebnisse.

NLP-Systeme können klinische Notizen zu Patienten analysieren, die unstrukturiert sind, und geben unglaubliche Einblicke in die Verbesserung von Methoden, das Verständnis der Qualität und bessere Ergebnisse für Patienten.

3. Robotische Prozessautomatisierung

RPA verwendet Automatisierungstechnologien, die regelbasierte Geschäftsprozesse lernen, nachahmen und dann ausführen können. Im Vergleich zu anderen KI-Formen sind sie kostengünstig, einfach zu programmieren und transparent in ihrem Handeln. Im Gesundheitswesen werden sie zur Automatisierung sich wiederholender Aufgaben wie der Aktualisierung von Patientenakten oder der Abrechnung verwendet.

4. Regelbasiertes Expertensystem

Ein regelbasiertes Expertensystem ist die einfachste Form der künstlichen Intelligenz und verwendet vorgegebene wissensbasierte Regeln, um ein Problem zu lösen. Das Ziel des Expertensystems besteht darin, Wissen von einem menschlichen Experten zu nehmen und dieses in eine Reihe fest codierter Regeln umzuwandeln, die auf die Eingabedaten anzuwenden sind.

Im Gesundheitswesen werden sie häufig für Zwecke der „klinischen Entscheidungsunterstützung“ eingesetzt. Diese regelbasierten Systeme funktionieren bis zu einem gewissen Punkt gut und sind leicht verständlich. Aber wenn die Anzahl der Regeln zunimmt, geraten sie in Konflikt und brechen zusammen. Jetzt werden sie im Gesundheitswesen jedoch durch mehr Ansätze ersetzt, die auf Daten und maschinellen Lernalgorithmen basieren.

Herausforderungen der KI im Gesundheitswesen

Die breite Implementierung innovativer Technologien wie KI bringt mehrere Herausforderungen mit sich. Vom Mangel an qualitativ hochwertigen Daten bis hin zu Sicherheitsproblemen bestehen für die Gesundheitsbranche beim Einsatz von KI-Technologien eine Reihe von Herausforderungen.

Schauen wir sie uns also ohne weiteres an:

Datenverfügbarkeit: Eine der größten Herausforderungen bei KI-Systemen besteht darin, dass für deren Training riesige Datenmengen aus mehreren Quellen erforderlich sind, darunter elektronische Patientenakten , Apothekenakten usw. Da die Daten fragmentiert sind und Patienten häufig verschiedene Gesundheitsdienstleister aufsuchen, werden die Daten erfasst kompliziert und weniger verständlich. Dies führt zu Fehlern und höheren Kosten.

Datenschutzbedenken: Eine der größten Herausforderungen der KI für das Gesundheitswesen ist die Menge der gesammelten Daten, die sensible Informationen enthalten, die die Implementierung zusätzlicher Sicherheitsmaßnahmen erfordern. Daher ist es wichtig, nach dem richtigen KI-Softwareentwicklungspartner zu suchen, der eine breite Palette von Sicherheitsoptionen anbieten kann, um sicherzustellen, dass Ihre Kundendaten angemessen behandelt werden.

Fehler und Verletzungen: Es besteht die Möglichkeit, dass das KI-System bei der Erkennung potenzieller Risiken oder Behandlungen manchmal falsch liegt. Wenn beispielsweise ein KI-basiertes System einem Patienten ein falsches Medikament vorschlägt oder einen Fehler bei der Lokalisierung eines Tumors in einem radiologischen Scan macht, kann dies zu einer Verletzung des Patienten oder schwerwiegenden gesundheitlichen Folgen führen.

Zukunft der KI im Gesundheitswesen

Im Gesundheitswesen verändert KI bereits die Patientenerfahrung, die Art und Weise, wie Kliniker Medizin praktizieren und die Pharmaindustrie. Die Reise hat gerade erst begonnen.

In Zukunft wird KI die nächste Generation von Funkwerkzeugen ermöglichen, die präzise und detailliert genug sind, um in einigen Fällen die Notwendigkeit von Gewebeproben zu ersetzen. Dies kann Dienstleistern helfen, die Aggressivität von Krebserkrankungen besser zu definieren und Behandlungen angemessener zu zielen. KI ermöglicht auch „virtuelle Biopsien“ und treibt das innovative Feld der Radiomics voran.

Darüber hinaus können elektronische Gesundheitsdaten dazu beitragen, Risikopatienten aufzuzeigen und Infektionsmuster zu erkennen, bevor sie Symptome zeigen.

Durch die Nutzung von maschinellem Lernen und KI-Tools zur Förderung dieser Analysen können Gesundheitsdienstleister schnellere und genauere Warnungen erhalten. KI kann auch frühere Warnungen für Zustände wie Krampfanfälle oder Sepsis liefern, die oft eine intensive Analyse hochkomplexer Datensätze erfordern.

Die Nutzung von KI für Risikobewertung, klinische Entscheidungsunterstützung und Frühwarnung sind einige der wichtigsten Entwicklungsbereiche für diesen revolutionären Ansatz. KI wird eine neue Ära klinischer Qualität und aufregender Durchbrüche in der Patientenversorgung einleiten.

Wie Appinventiv Ihnen bei Ihrer KI-Reise helfen kann

Wie wir sehen können, gehen künstliche Intelligenz und Gesundheitswesen aufgrund der vielfältigen Vorteile, die diese Technologie bietet, Hand in Hand. Trotz der Herausforderungen kann KI für das Gesundheitswesen genauere Diagnosen und Behandlungspläne erstellen und insgesamt zu besseren Patientenergebnissen führen. Daher müssen alle Gesundheitseinrichtungen in KI-Lösungen investieren, um den Kunden neuartige Erfahrungen und hervorragende Dienstleistungen anzubieten.

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Zum Beispiel haben wir YouCOMM dabei geholfen, eine Multi-Request-Format-Plattform für Krankenhauspatienten aufzubauen, um sich in Echtzeit mit Pflegekräften für medizinische Hilfe in Verbindung zu setzen. Das System ermöglicht es Patienten, das Personal über Sprachbefehle und die Verwendung von Kopfgesten anzurufen/benachrichtigen. Seit dem Start der App arbeiten mehr als 5 Krankenhausketten in den USA mit der YouCOMM-Lösung.

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