Wie die Anwendung von KI im Gesundheitswesen von Vorteil sein kann

Künstliche Intelligenz (KI) ist längst nicht mehr nur ein Schlagwort aus Science-Fiction-Filmen; es hat jetzt reale Anwendungen. Heute wird die Technologie für Predictive Analytics, Data Science und Mobile-Computing-Verarbeitung eingesetzt. Die große Frage ist jedoch, wie sinnvoll der Einsatz von KI im Gesundheitswesen sein kann und welche Meilensteine ​​sie in Zukunft noch erreichen kann.

KI-Technologien haben den Ruf, irgendwann selbstständig zu sein. Auch wenn dies noch viele Jahre entfernt sein mag, bietet seine derzeitige Iteration bereits einen großen Nutzen für alle Beteiligten.

Heute werfen wir einen genaueren Blick auf den Einsatz von KI im Gesundheitswesen. Wir werden auch die spezifischen Anwendungsfälle besprechen, die es medizinischem Fachpersonal ermöglicht haben, bessere Diagnosen, Behandlungen und Patientenversorgung bereitzustellen.

Wenn Sie mit dem Lesen fertig sind, wissen Sie genau, wie Automatisierung und maschinelles Lernen in das gesamte Gesundheitssystem passen. Sie werden auch ein klares Verständnis dafür haben, was die Zukunft für die weitere Entwicklung dieser aufregenden Technologie bereithält. Lass uns anfangen!

KI im Gesundheitswesen – So funktioniert es

Anfänglich half die KI-Technologie dabei, Prozesse in verschiedenen Branchen zu automatisieren, die als überflüssig und eintönig für die menschliche Arbeit galten.

Beispielsweise umfassten frühe Anwendungen von KI im Autoservicesektor lediglich das Sammeln und Analysieren von Daten. Dies lieferte den Werkstätten grundlegende Informationen über die Autos, ihre Servicehistorie und ihre Besitzer.

Jetzt sind die Dinge weit über dieses Niveau hinaus fortgeschritten. Es hat die Fähigkeit entwickelt, Unfälle zu verhindern. Es ist jetzt sogar in der Lage, die Fahrgewohnheiten eines bestimmten Fahrers und den allgemeinen Zustand seines Fahrzeugs zu analysieren. Basierend auf dieser Analyse kann es dann Empfehlungen geben, wann die Bremsen eines Autos repariert werden sollten – sofort oder nach einer bestimmten Strecke.

KI ist auch in Unfallsituationen nützlich, da der visuelle Inspektionsprozess für Autoschäden automatisiert wurde . Es kann das Ausmaß des Schadens bestimmen und Versicherungsunternehmen dabei unterstützen, fotobasierte Kostenvoranschläge für Reparaturen zu erstellen.

Auch der Gesundheitssektor hat eine ähnliche Entwicklung der KI erlebt. Durch die Digitalisierung von Gesundheitsakten hat KI auch den Papierverbrauch erheblich reduziert. Es trug auch dazu bei, einen einfachen Datenfluss zu Versicherungsunternehmen, Krankenhäusern und Patienten aufrechtzuerhalten .

Machen Sie keinen Fehler, die KI wird ständig verbessert, hat sich aber in ihrer Entwicklung konsequent weiterentwickelt, um ihre Anwendungen zu erweitern. KI hat einen langen Weg zurückgelegt, von der Verbesserung der Backoffice-Produktivität bis hin zum Vermittler für bessere Ergebnisse im Gesundheitswesen .

KI war führend bei der Erforschung neuer Behandlungen, der Entwicklung neuer Modelle und der Entwicklung von Impfstoffen während der Covid-Pandemie. KI-basierte Systeme können nicht nur die Ergebnisse und Erfahrungen der Patienten verbessern, sondern auch Erwachsene und Kinder mit Gesichtsmasken identifizieren und soziale Distanzierungsstandards messen.

KI-Systeme arbeiten, indem sie riesige Mengen von Gesundheitsdaten analysieren. Diese Daten können in Form von klinischen Forschungsstudien, Bildern und medizinischen Behauptungen vorliegen. Es lokalisiert dann Erkenntnisse und Änderungen, die normalerweise von manuellen menschlichen Fähigkeiten nicht erkannt werden können.

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KI-Algorithmen werden mithilfe von Deep Learning und Label-Datenmustern gelehrt. Deep Learning analysiert und interpretiert auch Echtzeitdaten mit Hilfe von erweitertem Wissen aus Computern.

Die Auswirkungen von KI im Gesundheitswesen sind enorm. Einigen Berichten zufolge werden künstliche Intelligenz und neuronale Netzwerksysteme im Gesundheitswesen dieses Jahr einen Wert von 6,7 Milliarden US-Dollar haben. Angesichts dieses deutlichen Wachstumsschubs ist es wichtig, die aktuellen Auswirkungen der KI und potenzielle zukünftige Entwicklungen zu verstehen.

Hier ist alles, was KI in der Gesundheitsbranche hilft, auf den Punkt gebracht:

• Kliniker können Patientenversorgungsstrategien verbessern und anpassen, indem sie Patientendaten zusammentragen und Krankheiten schneller vorhersagen oder diagnostizieren .
• Kostenträger im Gesundheitswesen können Gesundheitspläne maßschneidern, indem sie KI-gestützte Chatbots mit anderen Menschen nutzen, die nach maßgeschneiderten digitalen Gesundheitslösungen suchen.
• KI kann die Suche und Bestätigung medizinischer Kodierungen für Forscher, Kliniker und Datenmanager, die für klinische Studien verantwortlich sind, erheblich beschleunigen. Dies ist für die Durchführung und den Abschluss klinischer Studien von großer Bedeutung.

Lassen Sie uns nun tief in verschiedene Anwendungen von KI im Gesundheitswesen eintauchen und wie sie dem Ökosystem der medizinischen Versorgung zugute kommen können.

Anwendungen von KI im Gesundheitswesen

Das Vorhandensein von KI wird für das Gesundheitswesen immer wichtiger. Da wir das festgestellt haben, werden wir uns dem Wo, Wann und Wie des Ganzen zuwenden. Lesen Sie weiter, um einen vollständigen Überblick über die Anwendungen von KI in dieser Abteilung zu erhalten.

1. Unterstützung bei der Verarbeitung natürlicher Sprache

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KI-Experten versuchen schon lange, die menschliche Sprache zu verstehen. Dieses Feld, NLP , umfasst Anwendungen wie:

• Deutung
• Textprüfung
• Diskursanerkennung
• Unterschiedliche Ziele, die mit der Sprache verbunden sind

Um NLP besser zu verstehen, schauen wir uns einen Sektor an, in dem es am besten umgesetzt wird – die Aktien- und Aktienmärkte. Traditionell wurden quantitative Daten verwendet, um Vorhersagen für zukünftige Preise zu treffen .

Jetzt wird NLP verwendet, um Preisprognosen zu erstellen, indem die Marktstimmung bewertet wird. Dies wird durch eine eingehende Analyse von Börsennachrichten, Finanzdokumenten und sozialen Medien erreicht. Anschließend wandelt es den Text in einen Sentimentwert um . Im nächsten Schritt wird dieser Score für Preisprognosen und die Generierung von Kauf- und Verkaufssignalen verwendet.

Eine ähnliche NLP-Unterstützung wird vom Gesundheitssektor nachgefragt, da er daran arbeitet, seine Prozesse zu automatisieren. In medizinischen Dienstleistungen umfasst die vorherrschende Anwendung von NLP die Erstellung, das Verständnis und die Charakterisierung von klinischer Dokumentation und verteilter Forschung. NLP-Frameworks können:

• Konversations-KI durchführen
• Interpretieren Sie Patientenverbände
• Bereiten Sie Berichte vor (z. B. radiologische Beurteilungen)
• Untersuchen Sie unstrukturierte klinische Notizen zu Patienten

2. Aufbau komplexer Plattformen für die Wirkstoffforschung

KI-Algorithmen können neuartige therapeutische Anwendungen für Medikamente identifizieren und sowohl ihre Toxizität als auch ihre Wirkungsmechanismen verfolgen.

Es kann auch die Gründung mehrerer Plattformen zur Entdeckung von Arzneimitteln ermöglichen. Diese Plattformen können effizient Informationen über bereits vermarktete Medikamente und andere bioaktive Substanzen sammeln.

Darüber hinaus können diese Plattformen und KI-Tools jede Woche mehrere Terabyte an biologischen Daten verarbeiten. Diese Daten belaufen sich auch auf Millionen klinischer Experimente pro Woche. All dies geschieht durch die Nutzung der Kernkonzepte der Chemie, Datenwissenschaft und Genombiologie und wird durch Automatisierung vorangetrieben.

Sobald dieser biologische Datensatz gesammelt ist, können maschinelle Lernwerkzeuge Erkenntnisse gewinnen, die für Menschen zu kompliziert sind, um sie zu konstruieren . Darüber hinaus verringert diese Methode der Arzneimittelforschung das Risiko menschlicher Voreingenommenheit.

3. Unterstützung der medizinischen Bildgebungsanalyse

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KI wird für die Falltriage verwendet, da sie Kliniker bei der Überprüfung von Bildern und Scans unterstützt. Es gibt Kardiologen und Radiologen die Möglichkeit, wichtige Erkenntnisse für die Priorisierung wichtiger Fälle zu gewinnen. Es kann auch dazu beitragen, Fehler bei der Interpretation elektronischer Patientenakten (EHRs) zu vermeiden und die Praxis genauer Diagnosen zu etablieren.

Große Daten- und Bildmengen, die in klinischen Studien erhoben werden, müssen überprüft und ausgewertet werden. KI -Algorithmen können diese Daten schnell sichten und mit ähnlichen Studien vergleichen, um nicht sichtbare Verbindungen und Muster zu identifizieren . Diese Methode kann medizinischen Bildgebungsfachleuten helfen, wichtige Informationen schnell zu verfolgen.

KI kann auch frühere Diagnosen und medizinische Verfahren, Daten zu möglichen Allergien, Krankengeschichte und Laborergebnisse verwenden. Anschließend liefert es diese Informationen zusammen mit einer Zusammenfassung, die den Kontext für diese Bilder hervorhebt, an medizinisches Fachpersonal.

4. Helfen Sie dem medizinischen Notfallteam

Bei einem unerwarteten Herz-Kreislauf-Versagen ist die Zeit zwischen dem Notruf und dem Eintreffen des Rettungsfahrzeugs für die Genesung von Bedeutung.

Rettungskräfte sollten in der Lage sein, die Auswirkungen einer Herzinsuffizienz zu erkennen, um die entsprechenden Vorkehrungen für eine erhöhte Ausdauer zu treffen. Computerbasierte Intelligenz kann sowohl verbale als auch nonverbale Informationen aufschlüsseln, um einen Hinweis zu erzeugen.

Es gibt bestimmte KI-Medizinprodukte, die dem Personal mit Krisenmedikamenten helfen. Sie können das Krisenpersonal für den Fall warnen, dass es ein Herz-Kreislauf-Versagen feststellt, indem sie:

• Hintergrundgeräusche
• Untersuchung der Stimme des Anrufers
• Wichtige Informationen aus der Krankengeschichte des Patienten

Wie andere ML-Fortschritte suchen sie nicht nach bestimmten Anzeichen. Tatsächlich trainieren sie sich selbst, indem sie auf Aufrufe achten, um ein Muster zu entwickeln und wichtige Variablen zu erkennen .

Aufgrund dieses Lernens arbeiten diese Geräte nach ihrem Vorbild als kontinuierlicher Zyklus . Die Innovation, mit der diese Anwendungen ausgestattet sind, kann die Unterscheidung zwischen Hintergrundaufregung erkennen.

Eine 2019 durchgeführte Studie deckte die Fähigkeiten von ML-Modellen auf. Sie verwenden Spracherkennungsplattformen, ML und andere Hintergrundhinweise, um Herzinsuffizienz-Anrufe besser zu verstehen als menschliche Disponenten.

ML kann eine grundlegende Rolle bei der Unterstützung des klinischen Krisenpersonals übernehmen. Später könnten klinische Einheiten die Technologie nutzen, um auf Notrufe mit mit Drohnen ausgestatteten Defibrillatoren oder mit CPR-vorbereiteten Freiwilligen zu reagieren. Die Ausdauermöglichkeiten bei Herzinsuffizienz würden dadurch steigen.

Und sein Nutzen endet hier nicht. Es kann auch Ärzten und Klinikpersonal in Krisensituationen helfen, die zeitnahe Reaktionsfähigkeit in ihren Abteilungen zu verbessern. Eine medizinische Fachkraft kann bis zu einem Sechstel ihrer Arbeitszeit mit Verwaltungsaufgaben verbringen. Dadurch steht weniger Zeit für die Patientenversorgung zur Verfügung und es wird mehr Zeit für unproduktive Aufgaben aufgewendet.

KI kann ihnen dabei helfen, ihre Zeit effektiver zu planen, indem sie den Zeitaufwand für sich wiederholende Verwaltungsaufgaben eliminiert oder erheblich reduziert. Diese zusätzlichen Minuten sind in medizinischen Notfällen von entscheidender Bedeutung, da sie helfen können, die Fälle zu priorisieren und Leben zu retten.

5. Analyse unstrukturierter Daten

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Kliniker bleiben nicht immer über medizinische Durchbrüche und Fortschritte auf dem Laufenden. Dies liegt hauptsächlich an den großen Schwaden von Daten zur öffentlichen Gesundheit und Krankenakten, die sie beschäftigen. Stellen Sie sich vor, Sie versuchen, Berge von Finanzdokumenten manuell zu analysieren. Solche Aufgaben brauchen Zeit.

Medizinische Daten werden häufig als komplexe unstrukturierte Daten gespeichert, was es für Gesundheitsdienstleister schwierig macht, darauf zuzugreifen und sie zu verstehen. Ebenso können EHRs und biomedizinische Daten ein Minenfeld sein, das es zu navigieren gilt.

KI kann diese Daten von medizinischen Einheiten und Fachleuten kuratieren und sie dann mithilfe von maschinellen Lerntechnologien umgehend scannen. Es kann Ärzten dann sofortige und zuverlässige Antworten liefern.

Dies ist ein Bereich, in dem KI das Analysieren von Daten vereinfachen kann, indem sie:

• Unterstützung bei sich wiederholenden Aufgaben
• Standardisierung medizinischer Daten unabhängig vom Format
• Unterstützung von Ärzten mit genauen, schnellen und maßgeschneiderten Behandlungsplänen für Patienten

6. Unterstützen Sie die gesundheitliche Chancengleichheit

Die KI- und ML-Industrie sollte Rahmenbedingungen und Geräte für die medizinische Versorgung planen, die Rationalität und Ausgewogenheit gewährleisten. Und damit es die besten Ergebnisse liefert, muss es sowohl in der Datenwissenschaft als auch in klinischen Untersuchungen vorkommen.

Mit einer stärkeren Nutzung von ML-Berechnungen in verschiedenen Bereichen der virtuellen Gesundheit kann das Risiko gesundheitlicher Ungleichheiten sinken. Diejenigen, die mit der Implementierung künstlicher Intelligenz im Gesundheitswesen beauftragt sind, müssen sicherstellen, dass KI-Berechnungen genau, objektiv und fair sind.

ML umfasst eine Reihe von Techniken, die es Computern ermöglichen, von den von ihnen verarbeiteten Daten zu profitieren . Auf grundlegender Ebene bedeutet dies, dass ML bis zu einem gewissen Grad unvoreingenommene Prognosen abgeben kann, wenn es sich ausschließlich auf eine unvoreingenommene Analyse der zugrunde liegenden Daten verlässt.

Künstliche Intelligenz und maschinelle Lernberechnungen können gelehrt werden, um die Neigung zu verringern. Dies kann erreicht werden, indem die Datentransparenz und die Fähigkeit zur Verringerung gesundheitlicher Unterschiede erhöht werden. Die medizinische Versorgungsforschung in KI und ML kann über Diskrepanzen bei den Gesundheitsergebnissen aufgrund von Rasse, Nationalität oder Orientierung verfügen.

7. Verwenden Sie Daten für Predictive Analytics

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Mit KI-gesteuerten Geräten und Apps können Ärzte bei ihren Arbeitsabläufen, klinischen Entscheidungen und Behandlungsplänen strategischer vorgehen.

NLP und ML können die gesamte Krankengeschichte eines Patienten kontinuierlich durchsehen. Es verbindet es dann mit Nebenwirkungen, anhaltenden Zuneigungen oder einer Krankheit, die verschiedene Personen aus der Familie beeinflusst.

Bei älteren und gefährdeten Patienten können diese Daten Hand in Hand mit den medizinischen Warnsystemen arbeiten. Es ermöglicht ihnen, ihre Unabhängigkeit länger aufrechtzuerhalten, indem sie von Ärzten und Pflegekräften aus der Ferne versorgt werden.

Anders ausgedrückt: Medizinische Alarmsysteme waren traditionell darauf ausgelegt, nach einem Unfall Hilfe zu holen. Sie wurden in Lösungen für hartnäckige Krankheiten umgewandelt, die vorhersehbar sind und deren Fortschreiten verfolgt werden kann .

Diese Informationen werden dann von EHRs als Quelle verwendet, um Entscheidungen für klinische Experten zu treffen . Es berücksichtigt informationsgesteuerte Entscheidungen, um am Verständnis der Ergebnisse zu arbeiten. Sie können das Ergebnis in ein vorausschauendes Untersuchungsgerät umwandeln , das eine Krankheit behandeln kann, bevor sie ernst wird.

Die Zukunft der KI im Gesundheitswesen

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Künstliche Intelligenz spielt eine bedeutende Rolle in medizinischen Versorgungsbeiträgen, die zukünftige Entwicklungen darstellen. In Form von maschinellem Lernen ist es die wesentliche Kapazität hinter der Verbesserung der medizinischen Genauigkeit .

Auch wenn sich frühe Bemühungen um Diagnose und Behandlung als schwierig erwiesen haben, gehen wir davon aus, dass KI irgendwann auch diesen Bereich dominieren wird.

Es ist nicht der beste Test für KI, ob die Fortschritte ausreichend kompetent sind, um nützlich zu sein. Die eigentliche Herausforderung besteht darin, ihre Akzeptanz in der täglichen klinischen Praxis zu gewährleisten.

Damit eine breite Rezeption stattfinden kann, sollten KI-Frameworks sein:

• Zum Kliniker ausgebildet
• Von Aufsichtsbehörden unterstützt
• Arbeiten Sie auf die gleiche Weise
• Im Laufe der Zeit im Feld aktualisiert
• Koordiniert mit EHR-Frameworks
• Bezahlt von öffentlichen oder privat finanzierten Vereinen
• Ausreichend normalisiert als vergleichbare Produkte

Diese Schwierigkeiten werden irgendwann vergehen. Sie werden jedoch deutlich länger brauchen, da sie auf die Gesamtreife der Technologie angewiesen sind.

Es scheint auch immer deutlicher zu werden, dass KI-Frameworks menschliche Kliniker nicht in größerem Umfang verdrängen werden. Stattdessen werden sie ihre Bemühungen ausweiten, um sich besser auf die Patienten zu konzentrieren.

Nach einiger Zeit entwickeln sich menschliche Kliniker möglicherweise zu Jobdesigns, die sich auf interessante menschliche Fähigkeiten wie Mitgefühl und Überzeugungskraft stützen.

Hier sind 3 Implementierungen von KI-Initiativen, die wir bald im Gesundheitswesen sehen werden:

I. Roboteroperationen

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Künstliche Intelligenz und kooperative Roboter werden medizinische Verfahren in ihrer Geschwindigkeit und Leistungsfähigkeit verändern und gleichzeitig filigrane Schnitte machen. Da Roboter nicht müde werden, ist das Thema Erschöpfung bei ausgedehnten und lebenswichtigen Operationen kein Problem .

KI-Maschinen sind in der Lage, Informationen aus früheren Aufgaben zu nutzen, um neue chirurgische Verfahren zu fördern. Die Genauigkeit dieser Maschinen verringert die Wahrscheinlichkeit versehentlicher Erschütterungen und Erschütterungen während des Eingriffs .

II. Vorausschauende KI-Versorgung

Künstliche Intelligenz und prädiktive Intelligenz werden uns helfen, die verschiedenen Variablen in unserem Leben zu verstehen, die sich auf unser Wohlbefinden auswirken .

Es geht nicht nur darum, wann wir den Virus der Saison bekommen könnten oder welche Krankheiten wir uns zugezogen haben. Es geht um die Dinge, die damit zusammenhängen, wo wir leben, was wir essen, wo wir arbeiten und wie hoch unsere Luftverschmutzung in der Nähe ist. Tatsächlich wird es noch einen Schritt weiter gehen und prüfen, wie unsere Finanzen stehen und ob wir so hoch verschuldet sind, dass der Versuch, einen Bankrott zu vermeiden, dazu führt, dass wir unseren Verstand verlieren.

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Die Rahmenbedingungen für die medizinische Versorgung werden erahnen, wann eine Person Gefahr läuft, eine ständige Krankheit zu fördern. Basierend auf diesen Vorhersagen werden sie Schutzmaßnahmen empfehlen, bevor es schlimmer wird . Dieser Fortschritt wird so erfolgreich sein, dass die Raten von Diabetes, kongestivem Herz-Kreislauf-Versagen und COPD zurückgehen werden.

III. Vernetzte Krankenhäuser

Mit Predictive Care kommt ein weiterer Fortschritt in Bezug auf Krankenhäuser und Kliniken. Diese Institutionen werden keine großen Strukturen mehr sein, die ein breites Spektrum an Krankheiten abdecken.

Stattdessen werden sie alle Ressourcen preisgeben, um sich um die Schwerkranken zu kümmern , während weniger kritische Patienten möglicherweise durch bescheidenere Ansätze behandelt werden.

Diese Orte werden zu einem einzigen digitalen Netzwerk verkabelt. Zentralisierte Kommandozentralen können dann klinische und Standortinformationen analysieren, um Angebot und Nachfrage im gesamten Netzwerk zu überprüfen.

Neben der Verwendung von KI zur Erkennung von Patienten, bei denen eine Verschlechterung droht, kann diese Methode auch Engpässe im System beseitigen. Es kann garantieren, dass Patienten dorthin geleitet werden, wo sie am besten versorgt werden können. Ebenso werden Experten für medizinische Dienste in die Gebiete entsandt, in denen ihre Dienste am dringendsten benötigt werden.

Durch den Einsatz von KI können Krankenhäuser und Gesundheitsorganisationen besser mit einem zentralen Netzwerk verbunden werden. Es soll die De-facto-Lösung werden, um allen Beteiligten zu helfen, besser als Team zu arbeiten.

Fazit

KI im Gesundheitswesen ist kein Zukunftsszenario, sondern bereits heute weit verbreitet. Neben Medizinern und Gesundheitsdiensten haben KI und ihre neuronalen Big-Data-Netzwerke das Potenzial, die Branche zu revolutionieren.

Mit besserer Vernetzung, robotergestützten Operationen und prädiktiver Pflege hat die KI in der Medizinbranche eine glänzende Zukunft.

Wir hoffen, dass der Beitrag eine aufschlussreiche Lektüre der KI war und wie sie weiterhin im Gesundheitswesen von Nutzen sein kann.

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