Top 10 Use Cases: KI im Gesundheitswesen

Von der Medikamentenentwicklung bis hin zur Vorhersage von Nierenerkrankungen – KI könnte der nächste Game Changer im Gesundheitswesen sein.

Künstliche Intelligenz (KI) verändert das Gesundheitswesen und ihr Einsatz wird in vielen medizinischen Bereichen und Fachgebieten Realität. KI, maschinelles Lernen (ML), Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und Deep Learning (DL) ermöglichen es den Akteuren im Gesundheitswesen und medizinischen Fachkräften, Gesundheitsbedürfnisse und Lösungen schneller und genauer zu erkennen und Datenmuster zu nutzen, um schnell fundierte medizinische oder geschäftliche Entscheidungen zu treffen.

Wie KI im Gesundheitswesen funktioniert

KI ist in der Lage, große Datenmengen zu analysieren, die von Gesundheitsorganisationen in Form von Bildern, klinischen Forschungsstudien und medizinischen Angaben gespeichert werden, und kann Muster und Erkenntnisse identifizieren, die für manuelle menschliche Fähigkeiten oft nicht erkennbar sind.

KI-Algorithmen „erlernen“, Datenmuster zu identifizieren und zu kennzeichnen, während NLP es diesen Algorithmen ermöglicht, relevante Daten zu isolieren. Bei DL werden die Daten mit Hilfe von erweitertem Wissen von Computern analysiert und interpretiert. Die Auswirkungen dieser Werkzeuge sind enorm, wenn man bedenkt, dass eine Analyse von Frost & Sullivan darauf hindeutet, dass künstliche Intelligenz und kognitive Computersysteme im Gesundheitswesen in diesem Jahr 6,7 Mrd. US-Dollar vom Markt ausmachen werden, verglichen mit 811 Mio. US-Dollar im Jahr 2015.

Der Einsatz von KI unterstützt viele Akteure im Gesundheitswesen:

  • Teams von klinisch Tätigen, Forschern oder Datenmanagern, die an klinischen Studien beteiligt sind, können den Prozess der medizinischen Kodierungssuche und -bestätigung beschleunigen, der für die Durchführung und den Abschluss von klinischen Studien entscheidend ist.
  • Kostenträger im Gesundheitswesen können ihre Gesundheitspläne personalisieren, indem sie einen virtuellen Agenten über konversationelle KI mit Mitgliedern verbinden, die an individuellen Gesundheitslösungen interessiert sind.
  • Klinikärzte können die Versorgung von Patienten verbessern und individuell anpassen, indem sie medizinische Daten durchkämmen, um Krankheiten schneller vorherzusagen oder zu diagnostizieren.

Top 10 Einsatzmöglichkeiten von KI im Gesundheitswesen

1. KI unterstützt medizinische Bildanalyse

2. KI kann die Kosten für die Entwicklung von Medikamenten senken

3. KI analysiert unstrukturierte Daten

4. KI baut komplexe und konsolidierte Plattformen für die Wirkstoffforschung

5. KI kann Nierenerkrankungen vorhersagen

6. KI leistet dem Rettungspersonal wertvolle Hilfe

7. KI trägt zur Krebsforschung und -behandlung bei, insbesondere in der Strahlentherapie

8. KI nutzt gesammelte Daten für prädiktive Analysen

9. KI beschleunigt die Entdeckung und Entwicklung der Genmedizin

10. KI unterstützt gesundheitliche Chancengleichheit

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FAZIT

Die Einführung von KI im Gesundheitswesen birgt weiterhin Herausforderungen, wie zum Beispiel mangelndes Vertrauen in die Ergebnisse eines ML-Systems und die Notwendigkeit, spezifische Anforderungen zu erfüllen. Der Einsatz von KI im Gesundheitswesen hat den Akteuren des Gesundheitswesens jedoch bereits etliche Vorteile gebracht.

Durch die Verbesserung von Workflows und Abläufen, die Unterstützung von medizinischem und nicht-medizinischem Personal bei sich wiederholenden Aufgaben, die Unterstützung von Anwendern bei der schnelleren Beantwortung von Anfragen und die Entwicklung innovativer Behandlungen und Therapien können Patienten, Kostenträger, Forscher und Klinikärzte alle vom Einsatz der KI im Gesundheitswesen profitieren.

Über die Autorin: Dr. Liz Kwo ist langjährige Unternehmerin im Gesundheitswesen, Ärztin und Dozentin an der Harvard Medical School. Sie erhielt einen Doktortitel der Medizin von der Harvard Medical School, einen MBA von der Harvard Business School und einen MPH von der Harvard T.H. Chan School of Public Health.


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Dies ist eine Übersetzung eines englischsprachigen Artikels von Dr. Liz Kwo, erschienen auf MobiHealthNews.

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