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NLP-Experten einstellenWir 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:
AI in healthcare
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.
Es gibt eine Reihe von Faktoren, die die Einführung von KI im Gesundheitswesen schwieriger machen als im Einzelhandel.
Positiv ist, dass,
Es gibt jedoch eine Reihe frustrierenderer Hindernisse.
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.
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.
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.
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
Herausforderungen für eine breitere Akzeptanz
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.
[1] Der KI-Arzt wird Sie sehen … irgendwann , Economist (2024)
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