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Veröffentlichen Sie einen JobWie KI und maschinelles Lernen das Gesundheitswesen verändern.
Der Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) im Gesundheitswesen nimmt bereits enorm zu, zeigt seine Anwendung in vielen Teilbereichen und bietet Unternehmen, Ärzten und Patienten gleichermaßen Vorteile. Der Einsatz von KI im Gesundheitswesen ermöglicht nicht nur einen Wandel in der Patientenversorgung, sondern hilft auch Anbietern, Kostenträgern und Pharmaunternehmen , die Organisation und Produktivität zu steigern.
Ein aufstrebender Unterbereich der KI, der für den Gesundheitssektor besonders attraktiv ist, ist die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) , die es Computern ermöglicht, Texte und gesprochene Wörter zu verstehen und auf die gleiche Weise zu reagieren.
NLP im Gesundheitswesen umfasst in erster Linie das Verstehen, Erstellen und Klassifizieren klinischer Dokumentation . Einige Beispiele hierfür umfassen das Verstehen klinischer Notizen zu Patienten (auch wenn sie unstrukturiert sind) und das Transkribieren von Patienteninteraktionen. Diese Maßnahmen tragen dazu bei, den Gesundheitsversorgungsprozess zu beschleunigen, was zu einem schnelleren Besuch des Patienten führt und es einem Arzt ermöglicht, mehr Patienten zu behandeln. NLP geht jedoch über diese Mittel hinaus und umfasst im Gesundheitsbereich auch die Fähigkeit von NLP , Berichte zu erstellen, beispielsweise über radiologische Untersuchungen.
Patientenengagement und -treue werden in der Regel als eine der größten Hürden bei der Bereitstellung einer qualitativ hochwertigen Patientenversorgung angesehen. Dies liegt daran, dass die besten Ärzte ihr Bestes geben können, um einen Patienten zu versorgen. Wenn ihre Richtlinien jedoch nicht befolgt werden oder der Patient seinen Körper nicht so pflegt, wie er sollte, wird die in der Klinik oder Praxis geleistete Arbeit rückwirkend und im Wesentlichen wertlos .
Mehrere Studien haben gezeigt, dass das Ergebnis umso besser ist, je größer die Rolle eines Patienten in seiner Gesundheitsversorgung ist.
Die Nichteinhaltung bzw. Nichtbefolgung ärztlicher Anordnungen ist ein erhebliches Problem im Gesundheitswesen. Dies betrifft jeden Patienten, der sich nicht an den Behandlungsverlauf hält, einschließlich der Gewichtsabnahme, der Terminierung von Nachuntersuchungen oder der Einnahme von Rezepten wie angegeben.
Eine Umfrage unter mehr als 300 Führungskräften des Gesundheitswesens und klinischen Leitern untersuchte dieses Problem der Nichteinhaltung, und mehr als 70 % der Befragten berichteten von einem hohen Patientenengagement bei weniger als 50 % der Patienten.
KI hat diese Lücke im Pflegebedarf geschlossen, indem es eine bessere Patientencompliance fördert. Anwendungen wie Messaging-Benachrichtigungen und die Bereitstellung von Inhalten, die zu Maßnahmen zu Hause anregen, erweisen sich als vielversprechend für die Verbesserung der Patientencompliance.
Eine Anwendung hierfür ist die zunehmende Nutzung von Geräten wie Smartphones, Uhren und Biosensoren durch die breite Öffentlichkeit. Diese Geräte ermöglichen dem Arzt einen umfassenderen Überblick über seinen Gesundheitszustand und geben dem Patienten gleichzeitig die Möglichkeit, seinen Gesundheitszustand aktiv zu überwachen und eine zentralere Rolle in seiner Pflege zu spielen.
In diesen Geräten wurde auch KI implementiert, um Erinnerungen bereitzustellen, beispielsweise an die Einnahme von Medikamenten oder das Erreichen eines „Schrittziels“.
Zusätzliche Programmierung kann die von diesen Geräten bereitgestellten Informationen nutzen, um maßgeschneiderte Pflegeempfehlungen zu erstellen, die dann an Anbieter, Patienten, Pflegekräfte oder Pflegekoordinatoren weitergegeben werden.
KI und maschinelles Lernen im Gesundheitswesen spielen eine wichtige Rolle bei der Diagnose von Krankheiten. Einer der jüngsten Fortschritte betrifft die Erkennung von Krebs durch Merkmalsextraktion aus radiologischen Bildern.
Dies ermöglicht nicht nur die Erkennung von Krankheiten, wenn sie andernfalls unbemerkt geblieben wären, sondern diese Fähigkeit, Krankheiten früher zu diagnostizieren, bedeutet auch, dass mehr Patienten früher mit der Behandlung beginnen können, was insgesamt zu positiveren Ergebnissen führen kann.
Bestimmte Fortschritte in der KI berücksichtigen sogar Patienteninformationen und diagnostische Testergebnisse und vergleichen diese mit anderen in der Datenbank gespeicherten Patienten, um eine ideale Behandlung zu ermitteln, die das günstigste Ergebnis liefert. Dies erspart den Patienten den manchmal aufwändigen Versuch und Irrtum und ermöglicht ihnen stattdessen, mit der Behandlung zu beginnen, die am wahrscheinlichsten ein Erfolg wird.
Die Gesundheitsbranche erfordert einen enormen Rückgriff auf Verwaltungstätigkeiten, um sicherzustellen, dass die Klinik und die Patientenversorgung bedarfsgerecht voranschreiten. Es ist keine Überraschung, dass KI für Verwaltungszwecke im Gesundheitswesen eingeführt wurde, da sie bei allen Verwaltungsaufgaben zum Einsatz kommt, aber das macht ihre Wirkung nicht weniger vorteilhaft.
Eine Studie aus dem Jahr 2018 ergab beispielsweise, dass die durchschnittliche Krankenschwester 10 % ihrer Arbeitszeit mit administrativen und regulatorischen Tätigkeiten verbringt. Die Suche nach einer Möglichkeit, diese Aufgaben durch KI zu automatisieren, ermöglicht es Pflegekräften, mehr Zeit für die Pflege von Patienten aufzuwenden und so eine bessere Pflege und Patientenzufriedenheit zu gewährleisten.
Fast Data Science - London
Zu den Verwaltungsaktivitäten, die von KI verwaltet werden können, gehören die klinische Dokumentation, die Schadensbearbeitung, die Verwaltung medizinischer Unterlagen und die Verwaltung des Umsatzzyklus.
Maschinelles Lernen bietet darüber hinaus den zusätzlichen Vorteil, falsche Ansprüche zu identifizieren, was Krankenversicherern, Leistungserbringern und Regierungen Geld, Zeit und Mühe ersparen kann – ein Vorteil, der nicht außer Acht gelassen werden darf.
Von der Patientenversorgung bis zur Entwicklung von Medikamenten sind die Einsatzmöglichkeiten von KI im Gesundheitswesen und die daraus resultierenden Vorteile immens.
Eine der häufigsten Formen der KI ist maschinelles Lernen. Hierbei handelt es sich um eine statistische Methode, mit der Modelle an Daten angepasst und auf der Grundlage der Trainingsmodelle und ihrer Anpassung an die Daten „gelernt“ werden.
Eine Anwendung des maschinellen Lernens im Gesundheitswesen ist die Präzisionsmedizin , die basierend auf den Gesundheitsfaktoren und dem Behandlungskontext des Patienten die voraussichtlich erfolgreichen Behandlungsprotokolle vorhersagt. Anhand eines Datensatzes voller früherer Patienten, einschließlich ihrer persönlichen Qualitäten, Behandlungen und Erfolge, kann maschinelles Lernen die beste Behandlungsoption und den voraussichtlichen Erfolg ermitteln.
Deep Learning wird zunehmend in der Radiomics eingesetzt, bei der klinisch relevante Merkmale in einem Bild erkannt werden. Der Einsatz von Deep Learning ermöglicht die Erkennung von Merkmalen, die sonst vom menschlichen Auge nicht erkannt werden, was zur Erkennung potenziell krebsartiger Läsionen führt, die auf radiologischen Bildern erfasst werden.
Maschinelles Lernen erfreut sich bei der Diagnose von Krankheiten großer Beliebtheit, da es die Möglichkeit bietet, mithilfe einer Trainingsgruppe zu „lernen“, wie Krankheiten anhand des tatsächlichen Ergebnisses diagnostiziert werden. Das heißt, je mehr Diagnosetests die Maschine durchführt, desto genauer ist sie.
Zu den entscheidenden Rollen der KI im Fertigungsprozess gehören die Reduzierung von Materialverschwendung, die Durchführung von Qualitätskontrollen , die Verkürzung der Konstruktionszeit und die Durchführung vorausschauender Wartung. Dies wird durch die Fähigkeit der KI-Maschine erreicht, Aufgaben präzise auszuführen und Bereiche zu lokalisieren, in denen der Prozess optimiert werden kann.
KI ist auch eine Schlüsselkomponente vieler Arzneimittelforschungsstudien . Insbesondere hilft es bei der gezielten Therapie, einschließlich der Entdeckung von Arzneimitteln mit mehreren Zielen und der Identifizierung von Biomarkern . Durch die Identifizierung dieser Biomarker vor der Studie kann das Forschungsteam potenzielle Responder auf eine gezielte Therapie identifizieren, bevor es am Menschen getestet wird. Dies kann durch die Verwendung von Biomarker-Modellen erreicht werden, die mit großen Datensätzen „trainiert“ werden.
Diese Fähigkeiten ermöglichen es Arzneimittelherstellern, Zusammenhänge innerhalb großer Datenmengen leichter zu erkennen und die Zeit zu verkürzen, die ein Arzneimittel benötigt, bis es eine Zulassung erhält und auf den Markt kommt.
Wie bereits erwähnt, ist die Patientencompliance eine der größten Hürden bei der Bereitstellung einer optimalen Gesundheitsversorgung, und dies ist während einer klinischen Studie besonders schädlich. Damit die Studie korrekt ist, müssen die Teilnehmer das Medikament bei Bedarf einnehmen, und das Vergessen einer Dosis kann die Ergebnisse dramatisch beeinträchtigen. Fernüberwachung und Algorithmen zur Auswertung der Testergebnisse können dabei helfen, die Teilnehmer zu identifizieren, die sich nicht an den Zeitplan für die Arzneimittelverabreichung gehalten haben, und ihre Daten aus der Studie zu entfernen.
Die Proteinstruktur der Reverse Transkriptase. AlphaFold ist in der Lage, komplexe Faltstrukturen wie diese korrekt zu berechnen.
Einer der bedeutendsten jüngsten Durchbrüche im Bereich KI und Biotechnologie ist das KI-System AlphaFold, das von Googles DeepMind entwickelt wurde. Dieses System hat die Struktur von Hunderttausenden Proteinen genau vorhergesagt.
Die Auswirkungen dieses Systems können nicht unterschätzt werden; Bisher war die Bestimmung der Struktur eines Proteins mit einer Reihe zeitaufwändiger und teurer Tests verbunden. Im Vergleich dazu bietet diese KI-Entwicklung eine erhebliche Zeit- und Geldersparnis im Bereich der Biotechnologie und erweitert gleichzeitig die Bibliothek der öffentlich zugänglichen Proteinstrukturen von 180.000 auf 350.000.
Durch diese Informationen sparen Forscher viel Zeit und Geld, sodass sie diese Informationen für die Weiterentwicklung ihrer Forschung nutzen können.
Obwohl Roboter schon seit langem im Gesundheitswesen Einzug halten, insbesondere mit zunehmender Kontrolle und Präzision in der Chirurgie, verlassen sie sich noch immer in erster Linie auf die Entscheidungen des Chirurgen. Fortschritte statten Roboter jedoch mit KI-Fähigkeiten aus , die sie möglicherweise mit denselben Entscheidungsstrategien (und der Fähigkeit zur Durchführung von Operationen) ausstatten wie die Chirurgen selbst.
Da die KI in der Lage ist, alle Behandlungsoptionen abzuwägen und anhand vorheriger Aufzeichnungen auszuwählen, was für den Patienten effektiver wäre, ist es leicht zu erkennen, wie vorteilhaft die Fähigkeit von Robotern sein würde, das Geschehen zu analysieren und eine Entscheidung auf der Grundlage dessen zu treffen, was bei der Operation von Vorteil wäre Feld.
Mithilfe maschinellen Lernens kann aus der Vergangenheit gelernt werden, um zukünftige Ergebnisse für Patienten oder Gesundheitsdienstleister vorherzusagen. Fast Data Science arbeitete im Jahr 2020 an einem Projekt, bei dem maschinelles Lernen auf die Karrierewege von Ärzten für den britischen National Health Service angewendet wurde. Der NHS verfügt über eine große Anzahl von Ärzten, die sich in der Ausbildung zum Fachberater ( Radiologe , Kardiologe usw.) befinden, und wollte die Ursachen für die Abbrecher ermitteln.
Wir haben die Gehaltsdaten über einen Zeitraum von mehreren Jahren gesammelt und in ein Modell für maschinelles Lernen eingespeist, das in der Lage war, Schlüsselfunktionen zu erlernen und die Wahrscheinlichkeit vorherzusagen, dass ein bestimmter Arzt den Karriereweg vor Abschluss verlassen würde. Ähnliche Modelle wurden verwendet, um Patientendiagnosen eine statistische oder numerische Grundlage zu geben oder wichtige Kennzahlen wie Wartezimmerzeiten in der Notaufnahme vorherzusagen.
Die Verarbeitung natürlicher Sprache ist unser Schwerpunkt bei Fast Data Science . Wir haben an einer Reihe von Projekten gearbeitet, bei denen die Verarbeitung natürlicher Sprache zur Vorhersage der Kosten und Risiken klinischer Studien eingesetzt wurde. Wenn ein Pharmaunternehmen eine klinische Studie durchführt, erstellt es ein 200 Seiten langes PDF, ein sogenanntes Protokoll. Es ist eine mühsame Aufgabe, das Protokoll durchzulesen und eine Kosten- und Risikobewertung der Studie zu erstellen, bevor sie stattfindet. Wir haben an einer Reihe webbasierter Tools gearbeitet, die es einem Spezialisten ermöglichen, das PDF-Protokoll in eine Web-Benutzeroberfläche hochzuladen und eine Zusammenfassung wichtiger Kennzahlen wie Risikoniveau und Kosten anzuzeigen, die anhand des Dokumentinhalts in einfachem Englisch ermittelt werden. Zum Beispiel dieses Projekt für Boehringer Ingelheim .
Da KI, maschinelles Lernen und NLP weiter voranschreiten, werden sie auch weiterhin im Gesundheitswesen zum Einsatz kommen. Es müssen noch erhebliche Hürden überwunden werden, von denen die größte die Sicherheit von Patientendaten ist, doch die Bewältigung dieser Bedenken wird im Gesundheitswesen zu einer enormen Steigerung der Pflegekapazitäten führen.
Die Fähigkeit der KI, von alltäglichen Verwaltungsaufgaben bis hin zum Diagnoseprozess alles zu unterstützen, macht deutlich, dass KI das Gesundheitswesen in absehbarer Zeit nicht verlassen wird. Mit jeder neuen Krebserkrankung, die dank der Fähigkeit der KI zur Merkmalserkennung frühzeitig erkannt wird, oder mit jeder Arzneimittelentdeckung, die eine neue Behandlungsform bietet, werden der Platz der KI im Gesundheitswesen und die Vorteile, die sie Anbietern, Versicherern und Patienten gleichermaßen bieten kann, weiter gefestigt. Angesichts der immensen Vorteile und Anwendungen der KI, die sich jedes Jahr zeigen, ist es spannend zu sehen, welche Fortschritte als nächstes stattfinden werden.
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Mittlerweile sind es Organisationen aller Größenordnungen und fast aller Sektoren werden zunehmend datengesteuert, insbesondere als größere Datenspeicher Systeme und schnellere Computer treiben die Leistungsgrenzen immer weiter voran.
Aufgrund des umfangreichen Einsatzes von Technologie und der Arbeitsteilung hat die Arbeit des durchschnittlichen Gig-Economy-Arbeiters jeden individuellen Charakter und damit auch jeden Charme für den Arbeitnehmer verloren.
Die Auswirkungen von KI auf die Humanressourcen Die Arbeitswelt verändert sich rasant, sowohl aufgrund der Einführung traditioneller Data-Science-Praktiken in immer mehr Unternehmen als auch aufgrund der zunehmenden Beliebtheit generativer KI-Tools wie ChatGPT und Googles BARD bei nicht-technischen Arbeitnehmern.
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