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Finden Sie Ihren TraumjobKI im Gesundheitswesen vereinfacht das Leben von Patienten und Ärzten , da Routineaufgaben genauer und in kürzerer Zeit erledigt werden können.
Im medizinischen Bereich spielt künstliche Intelligenz zweifellos eine immer wichtigere Rolle bei der Vereinfachung des Lebens von Krankenhausverwaltern, Ärzten und Patienten gleichermaßen. Mittlerweile werden KI im Gesundheitswesen eingesetzt, um Aufgaben, die normalerweise von Menschen erledigt werden, viel schneller und zu deutlich geringeren Kosten zu erledigen.
Es gibt bereits zahlreiche Möglichkeiten, maschinelles Lernen und KI im Gesundheitswesen zu nutzen, eine der wichtigsten ist jedoch der Bereich der Krankheitsdiagnose . Im Jahr 2018 wurde ein Bericht veröffentlicht, der zeigte, dass schockierende 40 % der Krebspatienten im Vereinigten Königreich zunächst eine Fehldiagnose erhielten . Kein Wunder also, dass die Verbesserung diagnostischer Prozesse eine der spannendsten Anwendungen für Deep Learning im Gesundheitswesen ist.
Hohe Fallzahlen und unvollständige Krankengeschichten der Patienten können zu schwerwiegenden menschlichen Fehlern führen. KI ist gegenüber solchen Variablen immun und kann daher Krankheiten viel schneller diagnostizieren und vorhersagen als Ärzte. Als Beispiel für die positiven Auswirkungen in der Praxis hat eine aktuelle Studie gezeigt, dass der Einsatz eines künstlichen Intelligenzmodells, das die Leistungsfähigkeit von Deep Learning und Algorithmen nutzt , Brustkrebsfälle effektiver diagnostizieren konnte als erfahrene Pathologen.
Künstliche Intelligenz wurde erstmals in den 1960er und 70er Jahren im Gesundheitswesen eingesetzt, als Dendral , das ursprüngliche Expertensystem oder Problemlösungsprogramm, entwickelt wurde. Es wurde für Anwendungen in der organischen Chemie entwickelt und bildete die Grundlage für die Entwicklung des MYCIN-Systems – eine Anwendung, die allgemein als eine der wichtigsten frühen Anwendungen von KI im Gesundheitswesen gilt. In den 1980er und 1990er Jahren verbreitete sich der Mikrocomputer und brachte eine völlig neue Ebene der Netzwerkkonnektivität mit sich. Entwickler und Forscher begannen zu erkennen, dass KI-Gesundheitssysteme so gestaltet werden könnten, dass sie auf dem Fachwissen der Ärzte aufbauen und gleichzeitig dem Mangel an perfekten Daten Rechnung tragen.
Seit den 1990er-Jahren hat sich der technische und medizinische Fortschritt noch weiter entwickelt und maschinelles Lernen ist mittlerweile fest im Gesundheitswesen verankert. Dies war dank einer Vielzahl von Entwicklungen möglich, darunter einer schnelleren Datenverarbeitung und -erfassung dank verbesserter Computerleistung, dem Wachstum von Datenbanken mit Genomsequenzen, der weit verbreiteten Implementierung elektronisch geführter Gesundheitsakten und Verbesserungen bei der Computervision und der Verarbeitung natürlicher Sprache .
Die KI wird von Jahr zu Jahr ausgefeilter. Das bedeutet, dass das Potenzial für Deep Learning im Gesundheitswesen enorm ist. Maschinelles Lernen ist bereits zu einem Schlüsselelement im modernen Gesundheitsökosystem geworden und hat viele verschiedene Aspekte der Branche verändert, darunter Krankheitsprävention, Diagnose , Forschung und Behandlung.
Fast Data Science - London
Der Weg vom Forschungslabor zum Patienten ist teuer und lang. Es dauert etwa 12 Jahre, bis neue Medikamente diesen Prozess abschließen, und nur 5 von 5000 Medikamenten, die mit präklinischen Tests beginnen, werden jemals die Phase der Humantests erreichen. Darüber hinaus wird nur eines dieser fünf Medikamente jemals eine Zulassung erhalten. Wenn man bedenkt, dass die Kosten hierfür mehr als 1,2 Milliarden Pfund pro Medikament betragen, ist es leicht zu erkennen, warum die Arzneimittelentdeckung und -forschung zu den wichtigsten Anwendungen für künstliche Intelligenz in diesem Sektor zählt. Die neuesten KI-Fortschritte sollen nun dazu beitragen, den Prozess der Entdeckung und Wiederverwendung von Medikamenten zu rationalisieren, da sie ein erhebliches Potenzial haben, die Zeit bis zur Markteinführung und die Kosten neuer Medikamente zu verkürzen.
Der vielleicht größte Vorteil der künstlichen Intelligenz im medizinischen Bereich besteht darin, dass sie der Bevölkerung dabei hilft, gesund zu bleiben, sodass sie seltener einen Arzt aufsuchen muss. Das IoMT (Internet of Medical Things) und KI in Verbrauchergesundheits-Apps helfen den Menschen bereits. Technologie-Apps ermutigen Einzelpersonen zu gesünderem Verhalten und unterstützen sie gleichzeitig dabei, proaktiv einen gesünderen Lebensstil zu führen. Ihr Zweck besteht darin, der Öffentlichkeit eine größere Kontrolle über ihr eigenes Wohlergehen zu geben.
KI verbessert auch die Fähigkeit von Gesundheitsfachkräften, ein tieferes Verständnis über die Bedürfnisse und täglichen Muster der Patienten zu erlangen, die sie betreuen. Mit diesem Verständnis sind sie dann in der Lage, ihre Patienten besser zu unterstützen, anzuleiten und Feedback zu geben, damit sie langfristig gesund bleiben.
Ein Großteil der heutigen Begeisterung für die aufkeimende KI-Technologie rührt von der weitverbreiteten Überzeugung her, dass sie zahlreiche Aspekte des medizinischen Sektors revolutionieren könnte, von der Entwicklung fortschrittlicher medizinischer Geräte bis hin zur Bereitstellung präziser Medizin für eine bessere Versorgung gefährdeter Gruppen. Es sind jedoch einige potenzielle Nachteile zu berücksichtigen.
Zu den Vorteilen künstlicher Intelligenz im Gesundheitswesen gehören:
Ein Beispiel für KI im Gesundheitswesen. Ein elektronisches Exoskelett, das von der japanischen Tsukuba-Universität entwickelt wurde. Bildquelle: Wikimedia Commons
Die Einführung von KI im medizinischen Bereich hat jedoch auch einige Nachteile, darunter:
Wohin kann KI die Gesundheitsbranche in Zukunft führen? Dies ist eine wichtige Frage, und obwohl niemand die Antwort genau kennt, wird sie mit Sicherheit bahnbrechend sein. Künstliche Intelligenz soll dafür sorgen, dass durch fortschrittlichere Behandlungen und genauere Diagnosen von Krankheiten bessere medizinische Ergebnisse für Patienten erzielt werden können. KI wird Patienten dabei helfen, sich stärker zu engagieren und sich besser über ihr eigenes Wohlbefinden und ihre Gesundheit zu informieren, sodass sie effektiver für sich selbst sorgen und länger gesünder bleiben können.
KI soll auch die Effizienz administrativer Prozesse verbessern, sodass Krankenhausverwalter die Kosten und den Zeitaufwand für die Durchführung ihrer Abläufe reduzieren können. Mit vernetzten Krankenhäusern und besser vernetzter Pflege dank einer einzigen digitalen Infrastruktur und zentralisierten Kommandozentralen wird es möglich, Systemengpässe zu beseitigen und medizinische Fachkräfte dorthin zu leiten, wo sie am meisten gebraucht werden. Dadurch werden sowohl Patienten als auch Personal insgesamt ein besseres Erlebnis haben. Wartezeiten werden verkürzt, die Arbeitsabläufe der Mitarbeiter verbessert und der Verwaltungsaufwand verringert.
Es mangelt nicht an Informationen über die aktuellen Anwendungen von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen im Gesundheitswesen und an zahlreichen hilfreichen Artikeln über die Vor- und Nachteile, die diese mit sich bringen können.
Ganz gleich, ob Sie daran interessiert sind, mehr über den heutigen Einsatz von Deep Learning zu erfahren oder darüber, wie es in Zukunft mit positiven Effekten genutzt werden kann, Sie können den Artikel des Royal College of Physicians über das Potenzial für künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen und diesen Artikel von lesen Forbes über die drei Möglichkeiten, wie künstliche Intelligenz das Gesundheitswesen verändern wird. Dies sind nur zwei der vielen hilfreichen Artikel, die heute online verfügbar sind und Ihnen einen besseren Einblick in die faszinierende und vorteilhafte Entwicklung der Medizinbranche geben.
[1] Bejnordi, Veta, van Diest at al, Diagnostic Assessment of Deep Learning Algorithms for Detection of Lymph Node Metastases in Women With Breast Cancer(2017), JAMA Network
[2] Kriwet, Here are 3 ways AI will change healthcare by 2030 (2020), World Economic Forum
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