KI für das Gesundheitswesen

Was ist KI im Gesundheitswesen?

Wir können KI im Gesundheitswesen als jede Verwendung von Algorithmen definieren, um Diagnose, Prognose und Behandlung von Patienten zu ermöglichen. KI im Gesundheitswesen fällt unter den Oberbegriff der Medtech oder Health Tech , ein Feld, das auch nicht-KI-Technologien im Gesundheitswesen umfasst. Viele KI-Anwendungen im Gesundheitswesen nutzen natürliche Sprachverarbeitung , Computer Vision und Deep Learning, um die Fähigkeiten menschlicher Ärzte zu emulieren und zu erweitern. In den letzten Jahren hat die KI-Revolution begonnen, alle Bereiche des Gesundheitswesens zu beeinflussen. Normalerweise handelt es sich bei diesen Technologien um eine Art enge KI , d. h. es handelt sich um hochspezialisierte Algorithmen, die darauf ausgelegt sind, ein bestimmtes Problem besser oder schneller zu lösen als Menschen.

Was ist der Grund für die Popularität von KI im Gesundheitswesen?

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

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

Beispiele für KI im Gesundheitswesen

Bei Fast Data Science haben wir an vielen KI-Projekten im Gesundheits- und Pharmabereich gearbeitet , hauptsächlich unter Verwendung natürlicher Sprachverarbeitung. Zu den gängigen Anwendungen von KI im Gesundheitswesen gehören:

Elektronische Gesundheitsakten in vielen Gesundheitssystemen sind eine uneinheitliche Ansammlung von Datenbanken mit unstrukturierten Textfeldern. Sie enthalten oft eine Fülle von Daten, die für beschreibende Analysen und prädiktive Modelle verwendet werden können, aber es ist für einen einzelnen Menschen unmöglich, die Menge der erforderlichen Dokumente durchzulesen. Modelle zur Verarbeitung natürlicher Sprache wie Transformer können trainiert werden, um die Wahrscheinlichkeit eines unerwünschten Ereignisses wie eines Herzinfarkts oder Schlaganfalls anhand der Dokumentation der regelmäßigen Besuche eines Patienten vorherzusagen und so Gesundheitsproblemen vorzubeugen, bevor sie auftreten.
Pathologen verbringen traditionell viel Zeit mit der Analyse von Proben auf Objektträgern. Mit ausreichend Trainingsdaten kann ein Computervisionsmodell wie ein Convolutional Neural Network lernen, eine Probe schneller und genauer zu interpretieren als ein menschlicher Pathologe. Dies macht den Pathologen nicht überflüssig, sondern ermöglicht ihm, seine Zeit höherstufigen Analysen und der Synthese von Ergebnissen zu widmen. Dies führt letztlich zu einer Verbesserung der Genauigkeit der getroffenen Entscheidungen und der daraus resultierenden Qualität der Behandlung.

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Der National Health Service hat seit einigen Jahren ein Problem mit der Fluktuation von Assistenzärzten. Die Organisation muss bis zu 200.000 Pfund in jeden Assistenzarzt investieren, bevor dieser den Rang eines Facharztes (Kardiologen, Allgemeinmediziner usw.) erreicht, und die Fluktuation während der Ausbildung, die durch Abbruch, Krankheit, Auswanderung oder andere Faktoren verursacht wird, kostet den NHS jedes Jahr Millionen Pfund. Bei Fast Data Science haben wir an einem maßgeschneiderten Vorhersagemodell für Higher Education England gearbeitet, das die Wahrscheinlichkeit der Fluktuation von Assistenzärzten auf individueller Ebene vorhersagt und es Entscheidungsträgern innerhalb des NHS ermöglicht, eine datengesteuerte Strategie zur Mitarbeiterbindung zu entwickeln.

Wenn Sie im Gesundheitsbereich tätig sind, über große Datenmengen verfügen und diese mit einem Experten für maschinelles Lernen besprechen möchten, nehmen Sie bitte Kontakt mit uns auf und wir vereinbaren gerne ein kostenloses Beratungsgespräch.

Künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen ist die Verwendung komplexer Algorithmen und Software oder anders ausgedrückt künstlicher Intelligenz (KI), um die menschliche Wahrnehmung bei der Analyse, Interpretation und dem Verständnis komplizierter medizinischer und gesundheitlicher Daten zu emulieren.

Bedenken hinsichtlich KI im Gesundheitswesen

Die sich rasch verändernde Landschaft der KI im Gesundheitswesen hat natürlich Bedenken hinsichtlich der Auswirkungen auf die Medizin und die Gesellschaft als Ganzes geweckt. Eine Sorge ist das Potenzial, die Ungleichheit im Gesundheitswesen zu erhöhen und eine Kluft zwischen Gruppen mit Zugang zu modernster KI im Gesundheitswesen und solchen ohne diese Vorteile zu schaffen.

Schutz medizinischer Daten

Im Jahr 2019 wurde berichtet, dass der britische National Health Service eine Reihe von Datenaustauschvereinbarungen mit Google Health unterzeichnet hatte, die dem Unternehmen Zugriff auf die vertraulichen Daten 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 Briten äußerten ihr Unbehagen darüber, dass ihre Daten möglicherweise ohne ihre ausdrückliche Zustimmung an einen großen multinationalen Konzern weitergegeben werden könnten.

In Europa werden Patientendaten durch die DSGVO und in den USA durch den HIPAA geschützt. Allerdings erfordern fast alle Modelle maschinellen Lernens im Gesundheitswesen für ihre Entwicklung den Zugriff auf äußerst sensible Daten, und es war schwierig, ein Gleichgewicht zwischen der Ermöglichung der Entwicklung dieser Modelle und der Verhinderung des Missbrauchs von Patientendaten durch böswillige Parteien zu finden. Stellen Sie sich beispielsweise vor, eine Krankenversicherung wäre in der Lage, hochsensible Patientendaten wie Genomdaten zu erhalten, und könnte auf dieser Grundlage die Prämien für Patienten erhöhen, bevor diese überhaupt von ihrem Risikostatus wissen.

Erklärbarkeit von KI im Gesundheitswesen

Weitere häufig geäußerte Bedenken bezüglich KI im Gesundheitswesen sind die Gefahr von Black-Box-Modellen, die Entscheidungen ohne Rechenschaftspflicht oder Erklärung der Gründe für die Entscheidung treffen. Dies kann entweder durch die Vereinfachung des verwendeten maschinellen Lernmodells oder durch den Rückgriff auf erklärbare maschinelle Lernmodelle gemildert werden.

Algorithmische Verzerrung in der KI im Gesundheitswesen

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