Der weit verbreitete Einsatz von KI im Gesundheitswesen hat die Art und Weise verändert, wie wir die Diagnose, das Management und die Behandlung von Patienten betrachten. Die moderne Technologie trägt zur aktiven Entwicklung von Lösungen in der Medizinbranche und zur Entwicklung neuer, wirksamerer und sicherer Medikamente bei. Ein weiterer Aspekt des Einsatzes von KI ist das Bestreben, den Service zu verbessern, sowohl in Bezug auf die Qualität als auch auf die Reaktionsfähigkeit.
Die aktive Einführung von KI im Gesundheitswesen wurde durch die Covid-19-Pandemie begünstigt, die zu neuen Herausforderungen und einer höheren Belastung des Gesundheitssystems geführt hat. Dennoch wurde der beispiellose Anstieg der Inzidenz zu einem Sprungbrett für die Verbesserung der Qualität der medizinischen Dienstleistungen, der Erkennung, der Diagnose und der klinischen Studien, bei denen KI eine wichtige Rolle spielt.
Prognosen von Statista zeigen, dass der Wert des KI-Marktes im Gesundheitswesen bis 2030 auf 188 Mrd. USD steigen wird, was einem Zuwachs von fast 37 % gegenüber dem Jahr 2022 entspricht. Im Folgenden werden wir die wichtigsten Anwendungsbereiche von KI im Gesundheitswesen betrachten und die Zukunftsaussichten der Branche bewerten.
Klassifizierung von KI-Projekten nach dem Komplexitätsgrad
Hier sind nur einige Beispiele und Optionen für den Einsatz von KI im Bereich des maschinellen Lernens im Gesundheitswesen als Beleg für die revolutionäre, transformative Rolle der Technologie.
Angebot der roboterassistierten Chirurgie
In dieser Branche hat die künstliche Intelligenz vielleicht die größte Verbreitung gefunden und eine echte Revolution bewirkt. KI und Robotermanipulationen haben es ermöglicht, den Blutverlust bei Operationen zu verringern, Schmerzen zu beseitigen und andere Nebenwirkungen zu minimieren. Ganz zu schweigen von der größeren Genauigkeit des chirurgischen Eingriffs, der die Genesungszeit verkürzt und den Verlauf dieser Periode für den Patienten reibungsloser und weniger traumatisch macht.
Das Maastricht University Medical Center setzt beispielsweise KI-Roboter ein, um winzige Blutgefäße zu nähen (einige von ihnen sind nur 0,03 Millimeter dünn). Mit Hilfe der KI in der Medizin kann die chirurgische Gemeinschaft Informationen online nutzen, den aktuellen Gesundheitszustand des Patienten beurteilen und ihn über einen längeren Zeitraum verfolgen. Auf der Grundlage dieser Daten können Gesundheitsdienstleister schnellere und rationalere Entscheidungen treffen, was zu besseren Behandlungsergebnissen führt.
Aufdeckung von Betrug
Nach Angaben des US-Justizministeriums sind etwa 3 % der Forderungen gegen medizinische Dienstleister das Ergebnis von Aktivitäten skrupelloser Personen oder schlichtweg von Betrug. Noch wichtiger ist jedoch, dass die Branche dadurch jährlich Verluste von bis zu 100 Mrd. USD erleidet. Der Einsatz von KI-basierten Lösungen ermöglicht es jedoch, falsche Ansprüche zu identifizieren und so die Bearbeitung, Genehmigung und Auszahlung echter Ansprüche zu beschleunigen. Neben der Bekämpfung von Versicherungsfehlverhalten gewährleistet die KI die Privatsphäre und den Schutz der persönlichen Daten von Patienten und erkennt verdächtiges Verhalten.
Unterstützung von klinischen Entscheidungen
KI und maschinelles Lernen im Gesundheitswesen verändern die Art und Weise, wie Menschen Entscheidungen treffen. Die von der KI ermittelten und bereitgestellten Informationen werden in den Phasen nützlich, in denen Krankheiten diagnostiziert, ein Behandlungsplan und die Gesunderhaltung ausgewählt werden. Die Technologie ist in Bereichen unverzichtbar, in denen große Datenmengen verwendet werden - in der Augenheilkunde, Radiologie und Pathologie.
In Zukunft wird es möglich sein, bestimmte Aufgaben offline auszuführen, z. B. die Übersetzung von klinischen Aufzeichnungen in elektronische Krankenakten, die Vereinfachung der Dateneingabe.
Assistenz bei repetitiven Tätigkeiten
Kognitive Assistenten sind ein funktionierendes Format, auf das sich das Gesundheitssystem derzeit zubewegt. Kognitive Assistenten neigen dazu, zu schlussfolgern, zu analysieren und die gesamte Bandbreite des medizinischen Wissens zu nutzen. So hat sich beispielsweise der kürzlich eingeführte Algorithmus Medical Sieve bei der Entscheidungsfindung für kardiologische und radiologische Behandlungen bewährt. Die Analyse von Röntgenbildern ermöglicht es, mögliche Probleme schnell und zuverlässig zu erkennen. Ein Beispiel für eine Anwendung im Gesundheitswesen ist Enlitic, das Deep Learning mit medizinischen Daten kombiniert, um fortschrittliche Diagnosen zu erstellen und die Patientenversorgung zu verbessern.
Wechsel zwischen Online- und persönlichen Beratungen
Babylon App demonstriert die Fähigkeit, medizinische Konsultationen mit Hilfe von KI zu verändern und zu verwalten. Die Anwendung enthält medizinische Online-Konsultationen und Dienstleistungen. Die von der KI generierten Ratschläge basieren auf der Krankengeschichte des Patienten und den gesammelten Informationen und sind daher im jeweiligen Fall so relevant und genau wie möglich.
Wie funktioniert die Lösung? Der Benutzer gibt die Krankheitssymptome an, und das Programm vergleicht die Anzeichen mit Hilfe der Spracherkennungsmethode mit der verfügbaren Datenbank. Danach werden die Anamnese und die Merkmale des Gesundheitszustands des Patienten untersucht, woraufhin ein Behandlungsplan vorgeschlagen wird.
Die Nachfrage nach KI wächst. Dies zeigt sich daran, dass die Bereitschaft der Nutzer, für die Beratung auf Robotik zurückzugreifen, fast um die Hälfte gestiegen ist. Dementsprechend wird die Bedeutung und Wirksamkeit von KI-basierten Gesundheits-Apps nicht nur von medizinischen Fachkräften, sondern auch von den Endnutzern der Dienstleistungen - den Patienten - anerkannt.
Medikamentenmanagement und Gesundheitsassistenz
Ein gutes Beispiel für eine Lösung zur Arzneimittelüberwachung ist das Startup-Unternehmenence.ly. Vereinfacht gesagt handelt es sich um eine digitale Krankenschwester mit angenehmer Stimme, deren Hauptaufgaben darin bestehen, den Gesundheitszustand zu überwachen und den Patienten zu behandeln. Um Patienten mit chronischen Krankheiten in der Zeit zwischen den Arztbesuchen zu helfen, wird maschinelles Lernen eingesetzt, um Symptome und Wohlbefinden zu überwachen und zu beobachten. Nicht zuletzt erinnert die App daran, die Medikamente zu einem bestimmten Zeitpunkt einzunehmen.
Präzisionsmedizin
Genomik und Genetik sind eng mit der KI verbunden. Dank der Technologie ist es möglich, bei der Verarbeitung einer riesigen Datenmenge im Bereich der Genetik Muster zu finden und so den Zusammenhang zwischen Mutationen und Krankheiten aufzudecken. Dank der KI kann ein Arzt mehr über die Prozesse erfahren, die in den Zellen während einer genetischen Veränderung ablaufen, unabhängig davon, ob es sich um eine therapeutische oder eine natürliche Veränderung handelt.
Analyse eines Gesundheitssystems
Die Digitalisierung von Gesundheitsakten vereinfacht den Zugang zu Arzt-, Behandlungs- und Klinikdaten. Medizinische Einrichtungen wiederum erstellen durch Lösungen mit KI Berichte über Behandlungsfehler. Dies ist notwendig, um das Niveau der Behandlung in Zukunft zu erhöhen und Krankenhausaufenthalte abzulehnen, wenn sie angemessen sind.
Automatisierte Bilddiagnose
Die vielleicht erfolgreichste Anwendung von KI ist der Einsatz von Computer Vision für die Bildverarbeitung. In Lösungen für Krankenhäuser und Kliniken werden Bildverarbeitungsalgorithmen eingesetzt, um verschiedene Arten von Bildern zu analysieren, die in der Computertomographie und Radiologie gewonnen werden. Dies trägt zu einer genaueren Diagnose von Tumoren, Infektionskrankheiten innerer Organe und Prognosen für Krebspatienten bei.
Die Arbeit der visuellen Wahrnehmung von Maschinen im Gesundheitswesen kann am Beispiel der UVA-Lösung bewertet werden. Die KI- und ML-Technologien, die das Herzstück des Tools bilden, werden zur Analyse von Biopsiebildern von Kindern verwendet, wenn es darum geht, zwischen Zuständen und Krankheiten zu unterscheiden. Gleichzeitig ist die Zuverlässigkeit der Diagnose so hoch und verlässlich, wie wenn sich die Patienten an erfahrene Fachleute wenden würden.
Arten von AI im Gesundheitswesen
Die Entwicklung von KI-Anwendungen zielt auf die Lösung verschiedener Probleme ab. Je nach Problemstellung werden die folgenden Arten von Lösungen unterschieden:
- Maschinelles Lernen (ML), was bedeutet, mit Algorithmen und Daten zu arbeiten. Dies macht die Arbeit ähnlich wie das Lernen von Menschen. ML wird in der Präzisionsmedizin eingesetzt: Die Technologie wird verwendet, um notwendige medizinische Verfahren zu bestimmen, wobei der Gesundheitszustand und die Merkmale der Behandlung berücksichtigt werden. Eine komplexere Form von ML sind neuronale Netze oder Deep-Learning-Modelle, bei denen eine große Anzahl von Variablen und Funktionen verwendet wird, um Ergebnisse vorherzusagen (Analyse von Röntgenbildern zur Erkennung von Krebstumoren).
- Die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) umfasst die Textanalyse und die Spracherkennung, die bei der Erstellung und Klassifizierung von Dokumenten weit verbreitet ist. Die Technologie wird zur Analyse unstrukturierter Patientendaten eingesetzt.
- Robotic Process Automation (RPA) - eine Lösung, die auf Automatisierungstechnologien für das Training und die Ausführung von Geschäftsprozessen unter Berücksichtigung von Standards und Regeln basiert. Solche Lösungen sind relativ kostengünstig, transparent und einfach zu erstellen. In der Praxis ermöglichen sie die automatische Ausführung sich wiederholender Aufgaben.
- Regelbasiertes Expertensystem - Die einfachste Form der KI, die auf der Grundlage festgelegter Regeln arbeitet und auf die Lösung eines Problems abzielt. Grob gesagt, nimmt eine solche Anwendung Informationen auf Expertenebene vom Host und wandelt sie in Regeln um, die auf die Eingabedaten anzuwenden sind. Jetzt werden solche Lösungen durch Produkte ersetzt, die mit ML arbeiten.
Der Software Development Hub hilft Ihnen bei der Implementierung einer mobilen Anwendung oder einer Software für das Gesundheitswesen mit KI. Dank unserer langjährigen Erfahrung in der Entwicklung digitaler Produkte im medizinischen Bereich sind wir bereit, das Projekt von der Marktanalyse bis zur Präsentation der fertigen Anwendung zu übernehmen. Flexibilität in der Herangehensweise an jedes Projekt, Eigentum und ständige Aktualisierung des Technologieeigentums sowie das Verständnis der Marktstruktur ermöglichen es uns, Anwendungen zu erstellen, die den Aufgaben entsprechen und unser Geschäft zu skalieren.
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