KI im Gesundheitswesen

· Thomas Wood
KI im Gesundheitswesen

Ihre NLP-Karriere wartet!

Bereit für den nächsten Schritt in Ihrer NLP-Reise? Vernetzen Sie sich mit Top-Arbeitgebern, die Talente in der natürlichen Sprachverarbeitung suchen. Entdecken Sie Ihren Traumjob!

Finden Sie Ihren Traumjob

KI 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.

KI im Gesundheitswesen – Ein Hintergrundüberblick

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 .

Künstliche Intelligenz in der heutigen Medizinbranche

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

Need a business solution?

NLP , ML und Data Science Leader seit 2016 – kontaktieren Sie uns für eine NLP- Beratungssitzung.

KI für die medizinische Forschung

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.

Künstliche Intelligenz – Menschen helfen, gesund zu bleiben

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.

Die Vor- und Nachteile von KI im Gesundheitswesen

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:

  • Verbesserungen bei der Diagnose von Krankheiten – wenn mit KI ausgestattete Produkte mit relevanten Daten geladen werden, können sie schnell klinische Studien , Krankheitsdaten, genetische Informationen und medizinische Aufzeichnungen durchsuchen, um eine wesentlich genauere Diagnose zu stellen.
  • Besserer Service für ländliche Gemeinden – für Patienten, die auf dem Land leben, wo der Zugang zu Spezialisten und Ärzten schwierig sein kann, kann KI das Fachwissen von Ärzten leichter zugänglich machen.
  • Frühere Vorhersage potenzieller Gesundheitsprobleme – KI sammelt und speichert Daten an einem Ort und diese Informationen können verwendet werden, um aktuelle und frühere Gesundheitsprobleme zu erkennen und erbliche und genetische Probleme vorherzusagen, die auftreten könnten.
  • Kosten- und Zeitersparnis – KI kann die Zeitdauer für die Diagnose und Untersuchung von Patienten verkürzen und den Prozess vereinfachen. Durch die Reduzierung des Bedarfs an Labortests durch die Identifizierung von Biomarkern, die bestimmte Krankheiten erkennen, können KI- Algorithmen auch die mit der Diagnose von Patienten verbundenen Kosten senken.
  • Unterstützung bei Operationen – KI-Chirurgiesysteme ermöglichen winzige, aber präzise Bewegungen, um komplexe Operationen mit minimalem Blutverlust und Schmerzen sowie einem geringen Risiko unerwünschter Nebenwirkungen durchzuführen.
  • Erweiterung der Fähigkeiten und Unterstützung der psychischen Gesundheit – Exoskelett-Roboter ermöglichen gelähmten Menschen wieder das Gehen, während eine intelligente Prothese Patienten ein neues Leben ermöglichen kann, das reaktiver ist als ihr ursprüngliches Leben. Auch Serviceroboter können eingesetzt werden, um alltägliche Aufgaben zu erledigen und die Einsamkeit kranker und älterer Patienten zu verringern.
An example of AI in healthcare. An electronic exoskeleton developed by Tsukuba University of Japan. Image source: Wikimedia Commons

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:

  • Reduzierter persönlicher Einsatz – Operationsroboter mögen zwar von Vorteil sein, ihnen fehlt jedoch jegliches Einfühlungsvermögen oder Mitgefühl für die Patienten. Patienten schätzen den persönlichen Kontakt mit ihrem Arzt, der das Vertrauen stärkt.
  • Erhöhte Arbeitslosigkeit im Gesundheitswesen – wenn viele Aufgaben, die einst von Menschen ausgeführt wurden, von Maschinen erledigt werden, kann es passieren, dass Beschäftigte im Gesundheitswesen ihren Arbeitsplatz verlieren.
  • Möglicherweise fehlerhafte Diagnose – wenn einer KI-Datenbank ausreichende Informationen zu bestimmten Patientengruppen fehlen, kann die von ihr gestellte Diagnose ungenau sein. Dies könnte dazu führen, dass Ärzte falsche und möglicherweise gefährliche Behandlungen durchführen.
  • Soziale Vorurteile – KI-basierte Maschinen sind nicht in der Lage, die menschliche Natur vollständig zu verstehen. Dies könnte zu einer Voreingenommenheit gegenüber Patienten führen.
  • Unwilligkeit, Technologie zu übernehmen – Derzeit ist das Gesundheitswesen möglicherweise nicht bereit, KI zu akzeptieren, bis der endgültige Beweis erbracht werden kann, dass sie nicht nur funktioniert, sondern auch erhebliche Vorteile für alle bieten kann.

Die Zukunft der KI im Gesundheitswesen

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.

Weitere Informationen zu KI im Gesundheitswesen

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.

Verweise

[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

Erweitern Sie Ihr Team mit NLP-Spezialisten

Entfesseln Sie das Potenzial Ihrer NLP-Projekte mit dem richtigen Talent. Veröffentlichen Sie Ihre Stelle bei uns und ziehen Sie Kandidaten an, die genauso leidenschaftlich über natürliche Sprachverarbeitung sind.

NLP-Experten einstellen

Big-Data-Beratung – 4 häufigste Probleme gelöst
Data scienceBig data

Big-Data-Beratung – 4 häufigste Probleme gelöst

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.

Zwei Revolutionen im Abstand von 200 Jahren: die Datenrevolution und die industrielle Revolution
Ai and societyData science

Zwei Revolutionen im Abstand von 200 Jahren: die Datenrevolution und die industrielle Revolution

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.

KI im Personalwesen: Die Zukunft der Arbeit verändern
Ai and societyData science

KI im Personalwesen: Die Zukunft der Arbeit verändern

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.

What we can do for you

Transform Unstructured Data into Actionable Insights

Contact us