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NLP-Jobs entdeckenWie KI und maschinelles Lernen das Gesundheitswesen verändern.
Der Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) im Gesundheitswesen nimmt bereits enorm zu. Sie findet Anwendung in vielen Teilbereichen und bietet Unternehmen, Ärzten und Patienten gleichermaßen Vorteile. Der Einsatz von KI im Gesundheitswesen ermöglicht nicht nur eine Transformation der Patientenversorgung, sondern hilft auch Anbietern, Kostenträgern und Pharmaunternehmen , ihre Organisation und Produktivität zu steigern.
Ein neuer Unterbereich der KI, der für den Gesundheitssektor besonders interessant ist, ist die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Sie verleiht Computern die Fähigkeit, Texte und gesprochene Wörter zu verstehen und entsprechend zu reagieren.
NLP im Gesundheitswesen umfasst in erster Linie das Verstehen, Erstellen und Klassifizieren klinischer Dokumentationen . Beispiele hierfür sind das Verstehen klinischer Notizen von Patienten (auch wenn diese unstrukturiert sind) und das Transkribieren von Patienteninteraktionen. Diese Aktionen tragen zur Beschleunigung des Gesundheitsprozesses bei, sodass der Patient schneller zu einem Arzttermin kommen kann und der Arzt mehr Patienten behandeln kann. NLP geht jedoch über diese Mittel hinaus und ermöglicht im Gesundheitswesen auch die Erstellung von Berichten, beispielsweise über radiologische Untersuchungen.
Die Einbindung und Einhaltung der Behandlungsvorschriften durch den Patienten wird 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, um sich um einen Patienten zu kümmern, aber wenn ihre Richtlinien nicht befolgt werden oder der Patient seinen Körper nicht so pflegt, wie er sollte, ist die in der Klinik oder Praxis geleistete Arbeit umsonst und im Wesentlichen wertlos.
Zahlreiche Studien haben bewiesen, dass die Behandlungsergebnisse umso besser sind, je mehr Verantwortung die Patienten bei ihrer Gesundheitsversorgung übernehmen.
Noncompliance oder das Nichtbefolgen ärztlicher Anweisungen ist ein erhebliches Problem im Gesundheitswesen. Dies betrifft jeden Patienten, der sich nicht an die Behandlung hält, einschließlich Gewichtsabnahme, Planung von Nachuntersuchungen oder Einnahme verschreibungspflichtiger Medikamente.
Dieses Problem der mangelnden Compliance wurde in einer Umfrage unter mehr als 300 Führungskräften und Klinikleitern im Gesundheitswesen untersucht. Mehr als 70 % der Umfrageteilnehmer berichteten, dass bei weniger als 50 % der Patienten eine hohe Patienteneinbindung vorliege.
KI hat diese Lücke im Pflegebedarf geschlossen, indem sie die Compliance der Patienten verbessert. Anwendungen wie Nachrichtenbenachrichtigungen und die Bereitstellung von Inhalten, die zu Aktionen zu Hause anregen, sind vielversprechend bei der Verbesserung der Compliance der Patienten.
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 den Gesundheitszustand des Patienten und bieten dem Patienten gleichzeitig die Möglichkeit, seinen Gesundheitszustand aktiv zu überwachen und eine zentralere Rolle bei seiner Behandlung zu spielen.
In diesen Geräten wurde auch KI implementiert, um Erinnerungen bereitzustellen, beispielsweise an die Einnahme von Medikamenten oder das Erreichen eines „Schrittziels“.
Mithilfe zusätzlicher Programme können die von diesen Geräten bereitgestellten Informationen zur Erstellung maßgeschneiderter Pflegeempfehlungen genutzt werden, die dann an Ärzte, Patienten, Pflegekräfte oder Pflegekoordinatoren weitergegeben werden.
KI und maschinelles Lernen spielen im Gesundheitswesen eine wichtige Rolle bei der Diagnose von Krankheiten. Zu den jüngsten Fortschritten gehört die Erkennung von Krebs durch Merkmalsextraktion aus radiologischen Bildern.
Dadurch können nicht nur Krankheiten erkannt werden, die sonst unbemerkt geblieben wären, sondern die Fähigkeit, Krankheiten früher zu diagnostizieren, bedeutet auch, dass mehr Patienten früher mit der Behandlung beginnen können, was insgesamt zu besseren 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 bestimmen, die das günstigste Ergebnis liefert. Dies erspart den Patienten den manchmal langwierigen Prozess des Ausprobierens und ermöglicht es ihnen stattdessen, mit der Behandlung zu beginnen, die am wahrscheinlichsten zum Erfolg führt.
Die Gesundheitsbranche erfordert eine enorme Abhängigkeit von Verwaltungstätigkeiten, um sicherzustellen, dass die Klinik und die Patientenversorgung wie erforderlich vorankommen. Es ist keine Überraschung, dass KI für Verwaltungszwecke im Gesundheitswesen eingeführt wurde, da sie in allen Verwaltungsaufgaben eingesetzt wird, aber das mindert ihre Auswirkungen nicht weniger.
Eine Studie aus dem Jahr 2018 ergab beispielsweise, dass Krankenschwestern durchschnittlich 10 % ihrer Arbeitszeit mit Verwaltungs- und Regulierungstätigkeiten verbringen. Wenn diese Aufgaben mithilfe von KI automatisiert werden, bleibt den Krankenschwestern mehr Zeit für die Patientenbetreuung, was zu einer besseren Pflege und Patientenzufriedenheit führt.
Fast Data Science - London
Zu den Verwaltungstätigkeiten, die durch KI verwaltet werden können, gehören klinische Dokumentation, Schadensabwicklung, Verwaltung von Krankenakten und Umsatzzyklusmanagement.
Maschinelles Lernen bietet außerdem den zusätzlichen Vorteil, dass es falsche Angaben erkennt und so Krankenversicherern, Leistungserbringern und Regierungen Geld, Zeit und Mühe spart – ein Vorteil, der nicht ungenutzt bleiben darf.
Von der Patientenversorgung bis zur Arzneimittelentwicklung sind die Einsatzmöglichkeiten von KI im Gesundheitswesen und die daraus resultierenden Vorteile enorm.
Eine der gängigsten Formen der KI ist das maschinelle Lernen. Dabei handelt es sich um eine statistische Methode, mit der Modelle an Daten angepasst werden und auf der Grundlage der Trainingsmodelle und ihrer Anpassung an die Daten „gelernt“ wird.
Eine Anwendung des maschinellen Lernens im Gesundheitswesen ist die Präzisionsmedizin , die auf der Grundlage der Gesundheitsfaktoren und des Behandlungskontexts des Patienten die wahrscheinlich erfolgreichsten Behandlungsprotokolle vorhersagt. Anhand eines Datensatzes voller früherer Patienten, einschließlich ihrer persönlichen Eigenschaften, Behandlungen und Erfolge, kann das maschinelle Lernen die beste Behandlungsoption und ihren voraussichtlichen Erfolg bestimmen.
Deep Learning wird zunehmend in der Radiomics-Technik eingesetzt, bei der es um die Erkennung klinisch relevanter Merkmale in einem Bild geht. Durch den Einsatz von Deep Learning können Merkmale erkannt werden, die das menschliche Auge sonst nicht erkennt, was zur Erkennung potenziell krebsartiger Läsionen auf radiologischen Bildern führt.
Maschinelles Lernen ist bei der Diagnose von Krankheiten beliebt, da es mithilfe einer Trainingsgruppe „lernen“ kann, wie Krankheiten auf der Grundlage des tatsächlichen Ergebnisses diagnostiziert werden. Das bedeutet, dass die Maschine umso genauer ist, je mehr Diagnosetests sie durchführt.
Zu den entscheidenden Aufgaben der KI im Fertigungsprozess gehören die Reduzierung von Materialabfall, die Durchführung von Qualitätskontrollen , die Verkürzung der Konstruktionszeit und die Durchführung einer vorausschauenden 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 sie bei zielgerichteten Therapien, 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 Patienten identifizieren, die auf eine zielgerichtete Therapie ansprechen, bevor es sie an Menschen testet. Dies kann durch die Verwendung von Biomarkermodellen erreicht werden, die mit großen Datensätzen „trainiert“ wurden.
Mithilfe dieser Fähigkeiten können Arzneimittelhersteller die Zusammenhänge in großen Datenmengen leichter erkennen und die Zeitspanne bis zur Zulassung und Markteinführung eines Arzneimittels verkürzen.
Wie bereits erwähnt, ist die Compliance der Patienten eine der größten Hürden bei der Bereitstellung einer optimalen Gesundheitsversorgung, und dies ist während einer klinischen Studie besonders nachteilig. Damit die Studie genau ist, müssen die Teilnehmer das Medikament zum vorgeschriebenen Zeitpunkt einnehmen, und das Vergessen einer Dosis kann die Ergebnisse dramatisch beeinflussen. Fernüberwachung und Algorithmen zur Auswertung der Testergebnisse können dabei helfen, die Teilnehmer zu identifizieren, die sich nicht an den Zeitplan für die Medikamenteneinnahme gehalten haben, und ihre Daten aus der Studie zu entfernen.
Die Proteinstruktur der Reversen Transkriptase. AlphaFold ist in der Lage, solche komplexen Faltungsstrukturen korrekt zu berechnen.
Einer der bedeutendsten Durchbrüche in der jüngsten Vergangenheit im Bereich der KI und Biotechnologie betrifft das KI-System AlphaFold, das von Googles DeepMind entwickelt wurde. Dieses System hat die Struktur von Hunderttausenden von Proteinen genau vorhergesagt.
Die Bedeutung dieses Systems kann nicht unterschätzt werden. Bisher war die Bestimmung der Struktur eines Proteins mit einer Reihe zeitaufwändiger und teurer Tests verbunden. Im Vergleich dazu ermöglicht diese KI-Entwicklung eine erhebliche Zeit- und Kostenersparnis im Bereich der Biotechnologie und erweitert gleichzeitig die Bibliothek der öffentlich zugänglichen Proteinstrukturen von 180.000 auf 350.000.
Diese Informationen sparen den Forschern viel Zeit und Geld und ermöglichen ihnen, diese für die Weiterentwicklung ihrer Forschung zu nutzen.
Obwohl Roboter schon seit langem im Gesundheitswesen eingesetzt werden, insbesondere für eine bessere Kontrolle und Präzision bei Operationen, sind sie immer noch in erster Linie auf die Entscheidungen eines Chirurgen angewiesen. Fortschritte verleihen Robotern jedoch KI-Fähigkeiten , die sie irgendwann mit denselben Entscheidungsstrategien (und der Fähigkeit, Operationen durchzuführen) ausstatten könnten wie die Chirurgen selbst.
Angesichts der Fähigkeit der KI, alle Behandlungsoptionen abzuwägen und auf Grundlage früherer Aufzeichnungen die für den Patienten wirksamste Behandlungsoption auszuwählen, ist es leicht zu erkennen, wie sehr die Fähigkeit von Robotern, das Geschehen zu analysieren und auf Grundlage dessen eine Entscheidung zu treffen, im chirurgischen Bereich von Nutzen sein kann.
Mithilfe von maschinellem Lernen kann aus der Vergangenheit gelernt und so zukünftige Behandlungsergebnisse für Patienten oder Gesundheitsdienstleister vorhergesagt werden. Fast Data Science arbeitete 2020 an einem Projekt, bei dem maschinelles Lernen auf die Karrierewege von Ärzten für den britischen National Health Service angewendet wurde. Beim NHS befinden sich viele Ärzte in der Ausbildung zum Facharzt ( Radiologen , Kardiologen usw.) und wollten die Ursachen für die Abbrüche ermitteln.
Wir haben die Gehaltsdaten über einen Zeitraum von mehreren Jahren gesammelt und in ein maschinelles Lernmodell eingespeist, das in der Lage war, wichtige Merkmale zu lernen und die Wahrscheinlichkeit vorherzusagen, dass ein bestimmter Arzt seine Karriere vorzeitig aufgibt. Ähnliche Modelle wurden verwendet, um Patientendiagnosen eine statistische oder numerische Grundlage zu geben oder wichtige Kennzahlen wie die Wartezeiten in der Notaufnahme vorherzusagen.
Die Verarbeitung natürlicher Sprache ist unser Schwerpunkt bei Fast Data Science . Wir haben an mehreren 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 mehreren webbasierten Tools gearbeitet, mit denen ein Spezialist das PDF-Protokoll in eine Web-Benutzeroberfläche hochladen und eine Zusammenfassung der wichtigsten Kennzahlen wie Risikostufe und Kosten anzeigen kann, die aus dem Dokumentinhalt in einfachem Englisch ermittelt wurden. Beispielsweise dieses Projekt für Boehringer Ingelheim .
Da KI, maschinelles Lernen und NLP immer weiter fortschreiten, werden sie auch im Gesundheitswesen Anwendung finden. Es sind noch erhebliche Hürden zu überwinden, von denen die Sicherheit der Patientendaten die größte ist. Wenn diese jedoch angegangen werden, wird sich die Versorgung im Gesundheitswesen enorm verbessern.
Die Fähigkeit der KI, bei allem zu helfen, von alltäglichen Verwaltungsaufgaben bis hin zum Diagnoseprozess , macht deutlich, dass die KI den Gesundheitsbereich in absehbarer Zeit nicht verlassen wird. Mit jeder neuen Krebserkrankung, die dank der Merkmalserkennungsfähigkeiten der KI frühzeitig erkannt wird, oder mit jeder Arzneimittelentdeckung, die eine neue Behandlungsform bietet, wird 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 jedes Jahr zu sehen sind, ist es spannend zu sehen, welche Fortschritte als nächstes stattfinden werden.
Sarasohn-Kahn, J. (2013). Eine Rolle für Patienten . American Journal Of Preventive Medicine, 44(1), S16-S18. doi: 10.1016/j.amepre.2012.09.019
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