KI für das Gesundheitswesen

Was ist KI für das Gesundheitswesen?

Wir können KI für das Gesundheitswesen als jede Verwendung von Algorithmen definieren, um Diagnose, Prognose und Behandlung von Patienten zu ermöglichen. KI im Gesundheitswesen fällt unter den Oberbegriff Medtech oder Gesundheitstechnologie , ein Bereich, der auch Nicht-KI-Technologie für das Gesundheitswesen umfasst. Viele KI-Anwendungen im Gesundheitswesen nutzen die Verarbeitung natürlicher Sprache , Computer Vision und Deep Learning, um die Fähigkeiten menschlicher Ärzte nachzuahmen und zu erweitern. In den letzten Jahren hat die KI-Revolution begonnen, alle Bereiche des Gesundheitswesens zu erfassen. Normalerweise handelt es sich bei diesen Technologien um eine Art enger KI , das heißt, es handelt sich um hochspezialisierte Algorithmen, die ein bestimmtes Problem besser oder schneller als Menschen lösen sollen.

Was treibt die Beliebtheit von KI im Gesundheitswesen an?

Die Hauptfaktoren, die den plötzlichen Einsatz von KI im Gesundheitswesen vorangetrieben haben, sind die weit verbreitete Verfügbarkeit von Gesundheitsdaten, die Verbesserung der Computersoftware und -hardware und der starke Druck auf Gesundheitssysteme auf der ganzen Welt, die Daten für eine bessere Versorgung zu nutzen Patienten. Die Einführung von KI im Gesundheitswesen verlief aufgrund verschärfter Regulierung, Datenschutz und ethischer Bedenken etwas langsamer als in einigen anderen Branchen, wird aber dennoch zu einem wesentlichen Bestandteil des modernen Gesundheitswesens.

Beispiel für den Beginn einer elektronischen Krankenakte, nützlich für das Training von KI-Modellen im Gesundheitswesen.

Beispiele für KI für das Gesundheitswesen

Bei Fast Data Science haben wir an vielen KI-Projekten im Gesundheitswesen und in der Pharmaindustrie gearbeitet , wobei wir hauptsächlich die Verarbeitung natürlicher Sprache nutzten. Zu den häufigsten Anwendungen von KI im Gesundheitswesen gehören:

• Elektronische Patientenakten bestehen in vielen Gesundheitssystemen aus unterschiedlichen Datenbanken mit unstrukturierten Textfeldern. Sie enthalten oft eine Fülle von Daten, die für deskriptive Analysen und Vorhersagemodelle verwendet werden können, aber es ist für einen einzelnen Menschen unmöglich, die erforderliche Anzahl an Dokumenten zu lesen. Modelle zur Verarbeitung natürlicher Sprache wie Transformer können trainiert werden, um anhand der Dokumentation der regelmäßigen Besuche eines Patienten die Wahrscheinlichkeit eines unerwünschten Ereignisses wie eines Herzinfarkts oder Schlaganfalls vorherzusagen und so gesundheitliche Probleme zu verhindern, bevor sie auftreten.
• Traditionell verbringen Pathologen viel Zeit damit, Proben auf Objektträgern zu analysieren. Bei ausreichenden Trainingsdaten kann ein Computer-Vision-Modell wie ein Faltungs-Neuronales Netzwerk lernen, eine Probe schneller und genauer zu interpretieren als ein menschlicher Pathologe. Dies macht den Pathologen nicht überflüssig, sondern ermöglicht es ihm, seine Zeit auf übergeordnete Analysen und die Synthese von Ergebnissen zu verwenden, was letztendlich zu einer Verbesserung der Genauigkeit der getroffenen Entscheidungen und der daraus resultierenden Qualität der Pflege führt.

• Der Nationale Gesundheitsdienst hat seit einigen Jahren Probleme mit der Fluktuation junger Ärzte. Die Organisation muss bis zu 200.000 £ in jeden Auszubildenden investieren, bevor dieser den Rang eines Beraters (Kardiologe, Allgemeinmediziner usw.) erreicht, und Fluktuationen auf dem Ausbildungsweg, die durch Abbrecher, Krankheit, Auswanderung oder andere Faktoren verursacht werden, kosten den NHS Millionen Pfund pro Jahr. Bei Fast Data Science haben wir an einem maßgeschneiderten Vorhersagemodell für Higher Education England gearbeitet, das die Wahrscheinlichkeit der Abwanderung junger Ärzte auf individueller Ebene vorhersagt und es Entscheidungsträgern innerhalb des NHS ermöglicht, eine datengesteuerte Strategie zur Mitarbeiterbindung zu entwickeln.

Wenn Sie im Gesundheitswesen tätig sind und über große Datenmengen verfügen und mit einem Experten für maschinelles Lernen diskutieren möchten, nehmen Sie bitte Kontakt mit uns auf . Wir vereinbaren gerne einen kostenlosen Beratungstermin.

Künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen ist der Einsatz komplexer Algorithmen und Software, oder mit anderen Worten künstlicher Intelligenz (KI), um die menschliche Kognition bei der Analyse, Interpretation und dem Verständnis komplizierter medizinischer und Gesundheitsdaten nachzuahmen.

Bedenken hinsichtlich KI im Gesundheitswesen

Die sich schnell verändernde KI-Landschaft im Gesundheitswesen hat natürlich Bedenken hinsichtlich der Auswirkungen auf die Medizin und die Gesellschaft insgesamt geweckt. Eine Sorge besteht darin, dass die Ungleichheit im Gesundheitswesen möglicherweise zunimmt und eine Spaltung zwischen Gruppen mit Zugang zu modernster Gesundheits-KI und Gruppen ohne diese Vorteile entsteht.

Datenschutz im Gesundheitswesen

Im Jahr 2019 wurde berichtet, dass der britische National Health Service eine Reihe von Datenfreigabevereinbarungen mit Google Health unterzeichnet hatte, die dem Unternehmen Zugriff auf die sensiblen Datensätze von mehr als einer Million NHS-Patienten ermöglichten. Zu den Plänen von Google gehörte ein Projekt zur hochpräzisen Erkennung von Augenkrankheiten anhand von Netzhautscans. Viele im Vereinigten Königreich äußerten ihre Besorgnis darüber, dass ihre Daten möglicherweise ohne ihre ausdrückliche Zustimmung an einen großen multinationalen Konzern weitergegeben würden.

In Europa sind Patientendaten durch die DSGVO geschützt, in den USA durch die HIPAA . Allerdings erfordern fast alle Modelle für maschinelles Lernen im Gesundheitswesen für ihre Entwicklung Zugriff auf äußerst sensible Daten, und es war schwierig, ein Gleichgewicht zwischen der Genehmigung der Entwicklung dieser Modelle und der Verhinderung des Missbrauchs von Patientendaten durch böswillige Parteien zu finden. Stellen Sie sich zum Beispiel vor, dass eine Krankenversicherung in der Lage wäre, hochsensible Patientendaten wie Genomdaten zu erhalten und auf der Grundlage dieser Informationen die Prämien für Patienten zu erhöhen, bevor diese sich überhaupt ihres Risikostatus bewusst sind.

Erklärbarkeit von KI für das Gesundheitswesen

Zu den weiteren häufig geäußerten Bedenken im Zusammenhang mit KI im Gesundheitswesen gehört die Gefahr von Black-Box-Modellen, die eine Entscheidung ohne jegliche Rechenschaftspflicht oder Erklärung der Entscheidungsgründe treffen. Dies kann entweder durch eine Vereinfachung des verwendeten maschinellen Lernmodells oder durch den Rückgriff auf erklärbare maschinelle Lernmodelle abgemildert werden.

Algorithmische Verzerrung in der KI im Gesundheitswesen

Schließlich haben viele das Problem angesprochen, dass sich Voreingenommenheit beim maschinellen Lernen negativ auf die Gesundheitsversorgung von Minderheiten auswirkt und die bereits in Gesellschaften bestehenden Ungleichheiten verschärft. Beispiele hierfür sind ein an weißen Männern trainiertes Diagnosemodell, das bei anderen Gruppen nicht die gleiche Genauigkeit erreicht. Glücklicherweise ist es mit einer strengen Qualitätskontrolle möglich, das Problem der algorithmischen Verzerrung anzugehen und diese Bedenken auszuräumen.