Wie wird KI im Gesundheitswesen eingesetzt?

Wir hören oft vom Potenzial der KI im Gesundheitswesen oder davon, wie sie Organisationen wie den britischen National Health Service verändern könnte. In Großbritannien wurde das NHS AI Lab mit Schwerpunktbereichen wie KI-Bildgebung, KI-Ethik und Regulierung eingerichtet. In den USA wird erwartet, dass KI im Gesundheitswesen über 200 Milliarden Dollar der jährlichen medizinischen Ausgaben einspart.

Welchen Unterschied wird KI unserer Meinung nach im Gesundheitswesen bewirken? Wir erwarten Auswirkungen wie:

• bessere Diagnosen
• individuelle Betreuung der Patienten
• schnellere Arzneimittelentdeckung (sowohl bei der Identifizierung von Arzneimitteltargets als auch bei der Analyse präklinischer Literatur mittels natürlicher Sprachverarbeitung)
• effizientere Planung klinischer Studien mit weniger Abfall und aussagekräftigeren Ergebnissen .
• Höhere Effizienz im gesamten System
• Mobile Bildgebungseinheiten, die in Netzhautscans Anzeichen von Diabetes erkennen können und so die medizinische Versorgung der ersten Welt in einkommensschwache Länder und Dörfer bringen, die sonst schwer zugänglich sind.

Angesichts all dieser aufregenden Möglichkeiten ist es uns nicht verübelt, wenn wir uns fragen: Wo bleibt die KI-Revolution in der Medizin, die wir erwartet haben?

Die potenziellen Einsatzmöglichkeiten von KI im Gesundheitswesen sind wissenschaftlich belegt. Allerdings erfolgt die Einführung und Integration in bestehende Gesundheitssysteme nur langsam und die Ergebnisse sind mittelmäßig.

Was verlangsamt die Einführung von KI im Gesundheitswesen?

Es gibt eine Reihe von Faktoren, die die Einführung von KI im Gesundheitswesen schwieriger machen als im Einzelhandel.

Positiv ist, dass,

• Im Gesundheitswesen gibt es zu Recht hohe Hürden für die Einführung neuer Methoden und Technologien. Jede KI, die zur Diagnose oder Behandlung eingesetzt wird, müsste von Behörden wie der US-amerikanischen Food and Drug Administration als Medizinprodukt zugelassen werden. In vielen anderen Branchen gibt es eine solche Anforderung nicht.

Es gibt jedoch eine Reihe frustrierenderer Hindernisse.

Unzugängliche Daten

Die Entwicklung eines KI-Modells für das Gesundheitswesen würde eine große Datenmenge erfordern. Diese Daten existieren zwar, sind aber stark fragmentiert und oft unzugänglich: Regierungen sind sich bewusst, dass ihre Bürger Wert auf ihre medizinische Privatsphäre legen. Die Daten liegen oft im Textformat vor und nicht in einem leichter nutzbaren strukturierten Format.

Ergebnisse klinischer Studien, einschließlich unerwünschter Ereignisse wie Asthmaanfälle, Schlaganfälle und Todesfälle, werden zur Analyse häufig in riesigen Dokumenten zusammengefasst. Diese Daten sind streng vertraulich, unstrukturiert und in natürlicher Sprache. Bei Fast Data Science haben wir Beratungsaufträge übernommen, bei denen wir klinische Berichte mithilfe von NLP kategorisiert oder anonymisiert haben.

Glücklicherweise gibt es in Großbritannien Initiativen wie OpenSAFELY , die vertrauliche Gesundheitsdaten zugelassenen Forschungsgruppen in einer isolierten Umgebung zur Verfügung stellen. Fortschritte in der NLP ermöglichen es Forschern, größere Mengen Textdaten zu verarbeiten.

Verordnung

Regulierungsbehörden genehmigen neue Innovationen im Gesundheitswesen möglicherweise nur langsam und verfügen möglicherweise nicht über die erforderliche Expertise, um die neuen KI-Tools umfassend zu bewerten. Es ist auch von entscheidender Bedeutung, Modelle auf KI-Voreingenommenheit , Sicherheit und Transparenz zu prüfen. Im Idealfall würden die Länder bei der Regulierung von KI im Gesundheitswesen zusammenarbeiten und internationale Standards schaffen, aber so weit sind wir noch nicht.

Unpraktikabilität und eine Technologie, die den Erwartungen nicht gerecht wird

Die Vorstellung, dass eine KI Radiologen (oder andere qualifizierte Berufe) ersetzt , ist noch ein bisschen Science-Fiction. Eine KI kann vielleicht ein Bild analysieren und klassifizieren, aber kann sie mit dem Patienten interagieren oder das Bild sogar wie ein menschlicher Bediener aufnehmen? Wir sind noch weit davon entfernt, dass qualifizierte medizinische Fachkräfte durch KI ersetzt werden.

Abschluss

KI hat einen wachsenden Einfluss auf das Gesundheitswesen und bietet das Potenzial, Diagnosen zu verbessern, Behandlungen zu personalisieren und Prozesse zu optimieren. Hier ist eine Übersicht darüber, wie KI eingesetzt wird und welche Herausforderungen für eine breitere Einführung bestehen:

Vielversprechende Anwendungen der KI im Gesundheitswesen

• Verbesserte Diagnostik: KI-Algorithmen können medizinische Bilder analysieren, um schnellere und genauere Diagnosen zu stellen.
• Personalisierte Pflege: KI kann dabei helfen, Behandlungspläne auf der Grundlage der Krankengeschichte und anderer Faktoren auf einzelne Patienten zuzuschneiden.
• Arzneimittelforschung: KI kann die Arzneimittelentwicklung durch die Identifizierung potenzieller Ziele und die Analyse von Forschungsdaten beschleunigen.
• Klinische Studien: KI kann das Design und die Analyse klinischer Studien optimieren und so zu effizienteren und aussagekräftigeren Ergebnissen führen.
• Verbesserte Effizienz: KI kann Aufgaben automatisieren und die Gesamteffizienz des Gesundheitssystems verbessern.
• Ferndiagnose: KI-gestützte mobile Einheiten können Krankheiten in ressourcenarmen Gebieten diagnostizieren.

Herausforderungen für eine breitere Akzeptanz

• Strenge Vorschriften: Im Gesundheitswesen gelten hohe Sicherheitsstandards und für die Diagnose oder Behandlung verwendete KI-Tools erfordern strenge Genehmigungsverfahren.
• Datenfragmentierung: Wertvolle Gesundheitsdaten sind oft verstreut, in Silos gespeichert und aufgrund von Datenschutzbedenken und unstrukturierten Formaten für KI-Systeme nicht ohne Weiteres nutzbar.
• Regulierungsherausforderungen: Regulierungsbehörden haben möglicherweise Schwierigkeiten, mit der KI-Innovation Schritt zu halten, und ihnen fehlt das Fachwissen, um KI-Tools effektiv zu bewerten. Darüber hinaus gibt es Bedenken hinsichtlich Voreingenommenheit, Sicherheit und Transparenz bei KI-Modellen. Idealerweise bedarf es einer internationalen Zusammenarbeit, um klare Standards für KI im Gesundheitswesen festzulegen.

Insgesamt ist KI zwar ein enormes Potenzial für eine Revolutionierung des Gesundheitswesens, doch für eine erfolgreiche Integration in bestehende Systeme ist die Überwindung dieser Herausforderungen entscheidend. Es gab auch einige positive Entwicklungen bei der Verbesserung der KI im Gesundheitswesen, wie etwa Initiativen zur Bereitstellung anonymisierter Gesundheitsdaten für die Forschung und Fortschritte bei der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), die große Mengen an Textdaten verarbeiten kann.

Verweise

[1] Der KI-Arzt wird Sie sehen … irgendwann , Economist (2024)