Die Entwicklung der künstlichen Intelligenz (KI) im Gesundheitswesen war bahnbrechend und hat die Art und Weise, wie wir Patienten diagnostizieren, behandeln und überwachen, neu gestaltet. Diese Technologie verbessert die Gesundheitsforschung und die Ergebnisse drastisch, indem sie genauere Diagnosen erstellt und personalisierte Behandlungen ermöglicht. Die Fähigkeit der KI im Gesundheitswesen, große Mengen an klinischer Dokumentation schnell zu analysieren, hilft medizinischen Fachkräften, Krankheitsmarker und Trends zu erkennen, die sonst übersehen werden würden. Die potenziellen Anwendungen von KI im Gesundheitswesen sind breit gefächert und weitreichend, vom Scannen radiologischer Bilder zur Früherkennung bis zur Vorhersage von Ergebnissen aus elektronischen Gesundheitsakten.
Werfen wir einen Blick auf einige der verschiedenen Arten von künstlicher Intelligenz und die Vorteile für die Gesundheitsbranche, die sich aus ihrem Einsatz ergeben können.
Maschinelles Lernen
Maschinelles Lernen ist eines der häufigsten Beispiele für die Zusammenarbeit von künstlicher Intelligenz und Gesundheitswesen. Es handelt sich dabei um eine umfassende Technik, die den Kern vieler Ansätze in der KI- und Gesundheitstechnologie bildet und von der es viele Varianten gibt.
Maschinelles Lernen hat das Gesundheitssystem verändert, indem es den Einsatz künstlicher Intelligenz in der medizinischen Diagnose und Behandlung ermöglicht. Algorithmen des maschinellen Lernens sind in der Lage, große Mengen an klinischer Dokumentation schnell zu verarbeiten, Muster zu erkennen und Vorhersagen über medizinische Ergebnisse mit größerer Genauigkeit als je zuvor zu treffen. Von der Analyse von Patientenakten und medizinischer Bildgebung bis hin zur Entdeckung neuer Therapien – die Datenwissenschaft, die hinter dem maschinellen Lernen steht, hilft medizinischen Fachkräften, ihre Behandlungen zu verbessern und Kosten zu senken. Durch den Einsatz von KI-Technologien wie dem maschinellen Lernen für Aufgaben wie die Krankheitsdiagnose oder die Entdeckung und Entwicklung von Medikamenten können Ärzte Krankheiten genauer diagnostizieren und Behandlungen auf die individuellen Bedürfnisse der Patienten abstimmen. 3
Verarbeitung natürlicher Sprache
Die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ist eine Form der künstlichen Intelligenz, die es Computern ermöglicht, menschliche Sprache zu interpretieren und zu nutzen. Diese Technologie hat viele Bereiche umgestaltet, darunter auch das Gesundheitswesen. Im Gesundheitswesen wird NLP in einer Vielzahl von Gesundheitsdatenanwendungen eingesetzt, z. B. zur Verbesserung der Patientenversorgung durch genauere Diagnosen, zur Rationalisierung klinischer Prozesse und zur Bereitstellung personalisierter Dienstleistungen.
So kann NLP beispielsweise auf Krankenakten angewandt werden, um Krankheiten genau zu diagnostizieren, indem nützliche Informationen aus Gesundheitsdaten extrahiert werden. Darüber hinaus kann es dazu verwendet werden, relevante Behandlungen und Medikamente für jeden Patienten zu identifizieren oder sogar potenzielle Gesundheitsrisiken auf der Grundlage früherer Gesundheitsdaten vorherzusagen. Darüber hinaus bietet NLP Klinikern leistungsstarke Werkzeuge für die Verwaltung großer Mengen komplexer Daten, deren manuelle Verarbeitung normalerweise viel mehr Zeit in Anspruch nehmen würde.
Anwendungen für Diagnose und Behandlung
Die Diagnose und Behandlung von Krankheiten steht seit 50 Jahren im Mittelpunkt der künstlichen Intelligenz im Gesundheitswesen. Frühe regelbasierte Systeme hatten das Potenzial, Krankheiten genau zu diagnostizieren und zu behandeln, wurden aber in der klinischen Praxis nicht vollständig akzeptiert. Sie waren bei der Diagnose nicht wesentlich besser als Menschen, und die Integration in die Arbeitsabläufe der Kliniker und in die Patientendatensysteme war nicht gerade ideal.
Doch ob regelbasiert oder algorithmisch, die Nutzung künstlicher Intelligenz im Gesundheitswesen für Diagnose und Behandlungspläne lässt sich oft nur schwer mit klinischen Arbeitsabläufen und EHR-Systemen vereinbaren. Probleme bei der Integration in Gesundheitsorganisationen sind ein größeres Hindernis für die breite Einführung von KI im Gesundheitswesen als die Genauigkeit der Vorschläge. Viele der KI- und Gesundheitsfunktionen für Diagnose, Behandlung und klinische Studien von Anbietern medizinischer Software sind eigenständig und decken nur einen bestimmten Bereich der Versorgung ab. Einige Anbieter von EHR-Software beginnen damit, begrenzte Analysefunktionen für das Gesundheitswesen mit KI in ihre Produktangebote einzubauen, befinden sich aber noch im Anfangsstadium. Um die Vorteile der künstlichen Intelligenz im Gesundheitswesen mit einem eigenständigen EHR-System voll ausschöpfen zu können, müssen die Anbieter entweder selbst umfangreiche Integrationsprojekte durchführen oder die Fähigkeiten von Drittanbietern nutzen, die über KI-Funktionen verfügen und diese in ihr EHR-System integrieren können.