KI im Gesundheitswesen: Die 3 wichtigsten Vorteile und Anwendungen

The applications of AI in Gesundheitswesen are numerous and diverse. Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen are two of the biggest technology trends that the world is witnessing at this moment. Microsoft’s announcement of the Gesundheitswesen NExT Initiative ist ein Vorbote dafür und markiert den Einstieg des Tech-Giganten in die Krebsforschung.

In seinen Presseveranstaltungen, Corporate Vice President von Microsoft Healthcare NExt, Peter Lee sagte

"(Die Bewältigung von Problemen im Gesundheitswesen) ist eine größere Herausforderung. Aber wir glauben, dass Technologie - insbesondere die Cloud, KI und Tools zur Zusammenarbeit und Geschäftsoptimierung - eine zentrale Rolle bei der Transformation des Gesundheitswesens spielen wird.

Chris Bishop, ein weiterer Schirmherr des Technologiekonzerns, erklärte, dass sich das Gesundheitswesen von anderen Branchen unterscheidet und dass die Bekämpfung von Krebs das größte Dilemma unserer Zeit ist. Daher sind die Chefs von Microsoft der Meinung, dass die Anwendung von Technologien wie maschinelles Lernen und KI im Gesundheitswesen für eine intelligentere Transformation des Gesundheitswesens unerlässlich ist.

Untersuchungen der aktuellen Gesundheitssysteme in verschiedenen Ländern zeigen, dass Fehldiagnosen und verzögerte Behandlungen die größten Probleme darstellen. Microsoft plant den Einsatz von Systemen für maschinelles Lernen, Cloud-Speicher und Tools zur Geschäftsoptimierung, um diese grundlegenden Probleme in Gesundheitseinrichtungen zu lösen. Das Unternehmen freut sich auch darauf, seine Rolle in der Forschung zur Krebsbehandlung mit Hilfe von Out-of-the-Box-Ansätzen auszubauen. Die Experten von Microsoft sind der Meinung, dass Krebs auf ähnliche Weise behandelt werden kann wie Computerviren oder Software-Fehler.

Diese Entwicklungen lassen vermuten, dass KI im Gesundheitswesen zum größten Innovationsfeld werden wird. Sogar einige kürzlich abgehaltene internationale Konferenzen zu KI und ML in den Vereinigten Staaten und China haben gezeigt, dass eine gigantische Umgestaltung des digitalen Gesundheitswesens bevorsteht.

Warum KI im Gesundheitswesen wichtig ist

It’s no secret that medical research is the most critical area where the data generated is enormous and of the highest value. So, the need for highest efficient data handling systems isn’t surprising, considering not just patient safety and compliance norms but also for the efficient management of klinische Studien and emergency cases. Hospitals, research organizations and healthcare aid societies are aware of the various ways in which AI can change the face of healthcare, inside organizations as well as outside. However, it is surprising to note is that only few healthcare agencies are openly integrating Machine Learning and AI into their systems.

Die massive Umgestaltung der Gesundheitssysteme, die KI in so kurzer Zeit bewirken kann, ist zwar allgemein bekannt, aber in der Realität noch nicht zu beobachten. Die Rechenleistung der KI ist für Gesundheitsorganisationen wichtig, denn sie ist der einzige Bereich, der hinterherhinkt. Die Fachleute im Gesundheitswesen müssen offen über alle Dimensionen diskutieren, in denen KI und ML dazu beitragen können, Missgeschicke zu reduzieren, wie z. B. eine höhere Genauigkeit bei der Dateneingabe ohne menschliches Eingreifen, die Überwachung stationärer Statistiken für schwerkranke Patienten usw.

1. Mehr Daten = mehr Leistung

Zu den Bereichen des Gesundheitswesens, in denen maschinelles Lernen bemerkenswerte Veränderungen bewirken kann, gehören die Visualisierung umfangreicher Labortests für schnellere und genauere Diagnosen und die Untersuchung der Muster von Patientendaten zum besseren Verständnis von Krankheitsprognosen. Dies wird die Wirksamkeit klinischer Studien verbessern und den Gesundheitsdienstleistern viel Zeit ersparen, da McKinsey Inc. kürzlich berichtet. Dies bedeutet, dass mehr klinische Forschungsstudien genutzt werden, mehr Datenvisualisierungswerkzeuge entwickelt werden und mehr Daten-Cloud-Management-Tools benötigt werden.

Dies zeigt auch, dass die Systeme zur Verarbeitung klinischer Daten besser automatisiert werden müssen, was für Pharmaunternehmen, Krankenhäuser, Pflegezentren und klinische Forschungseinrichtungen erhebliche Kosteneinsparungen mit sich bringen wird. Der Grund für die verbesserte Genauigkeit und Geschwindigkeit ist, dass maschinelles Lernen schrittweise besser funktioniert. Je mehr klinische Daten in das System eingespeist werden, desto genauer ist die Diagnose. Sobald die Systeme zur Verarbeitung von Patientendaten automatisiert sind, können maschinelle Lernsysteme integriert werden, und die Abläufe in den Gesundheitseinrichtungen werden definitiv reibungsloser.

2. Bessere Vorhersehbarkeit von plötzlichen gesundheitlichen Widrigkeiten

Künstliche Intelligenz aids in understanding diseases better, analyzing patient-specific disease characteristics and gauging the course of treatment and its effectiveness. it is a powerful tool to monitor disease progression through set parameters. One of the surprising areas of machine learning research is studying heart diseases. Scientists are currently exploring the risk factors for degenerative heart diseases, including predictions of heart attacks using available machine learning tactics.

A group of scientists at the University of Nottingham in the United Kingdom are collaborating with cardiologists at Carnegie Mellon University to study AI algorithms for predicting the occurrence of heart attacks. Their sample data consist of patients with and without cardiologic medicine prescriptions. They are proposing new theories to indicate the risk factors for cardiac arrests outside the usual list of parameters, such as age and previous heart disease diagnosis. Such a groundbreaking study would be detrimental in the issuing of drugs to varying patient populations and also decide how drug dosages are monitored.

Data modelling methods with AI integration can also be applied to studying course of disease in case of infectious diseases, HIV-AIDS and cancer, among others. In fact, Psychiater verlassen sich auch auf über KI-Systeme für die Diagnose und Prognose von Geisteskrankheiten. KI hilft bei der Untersuchung von Verhaltensmustern und der Korrelation der Ergebnisse mit Berichten über Hirnfunktionen, MRT-Platten und Zellalterungsmustern, um festzustellen, welche Art von neurodegenerativen Erkrankungen bei Patienten bevorsteht.

3. KI wird die Lücken in der Gesundheitskommunikation verringern

The fact that Artificial Intelligence itself developed out of the vastness of Big Data is overwhelming and the way data of humans is expanding, AI and ML seem to be the obvious choice to fully use these data. AI engineers are more involved in creating better tools to visualize medical data now than ever before and the results are of most use in behavioural science. In fact, at a recent conference, wurde festgestellt, dass Bis 2018 werden mehr als 30% der Ärzte kognitive Analysetools auf Patientendaten anwenden, bevor sie medizinische Aufzeichnungen pro Patient mit Labordaten korrelieren.

Zweifellos hat sich KI als das Werkzeug erwiesen, das die Art und Weise verändern kann, wie Daten in Gesundheitssystemen fließen, wie diese Daten von Leistungserbringern verwendet werden und wie wichtige Schritte bei der Krebsdiagnose beschleunigt werden können. Eine Gruppe von Wissenschaftlern kam zu dem Schluss, dass maschinelles Lernen das mächtigste Werkzeug ist, um das Auftreten von Krebserkrankungen vorhersagen bei Menschen, deren CT- und MRT-Daten bereits größere Läsionen zeigen. Die Überwachungsprotokolle für tödliche Krankheiten beinhalten, dass die Frühdiagnose der Schlüssel ist. Wenn der geringste Aufwand genutzt werden kann, um Tumore frühzeitig vorherzusagen, kann maschinelles Lernen zur Unterstützung der Krebsdiagnose leicht zum Gebot der Stunde werden. Die Funktionen des maschinellen Lernens können im Zusammenspiel mit herkömmlichen Diagnoseinstrumenten genutzt werden, um das Fortschreiten von Krebs und die Funktionsweise der Kernmaschinerie besser sichtbar zu machen. Aber der Punkt, an dem ML seine Wirkung entfaltet, ist die Anwendbarkeit der Daten ohne Zeitverzögerung. Die Gesundheitssysteme brauchen diese Effizienz, sie brauchen diesen exponentiellen Anstieg der Benutzerfreundlichkeit und der einfachen Kommunikation, und die künstliche Intelligenz ist bei weitem der effektivste Weg, dies zu erreichen.

Ein Neubeginn für das Gesundheitswesen

Not too long ago, Artificial Intelligence was touted as the new horizon of technology and the zenith of information processing efficiency, but now AI is definitely much more than that. Since the emergence of a full-blown AI system in 2010 — IBM Watson to this year’s Healthcare NExT, AI’s significance has had a meteoric rise. The intelligence and effectiveness of this technology essentially mark evidence of the fact that AI in healthcare has a bright future ahead. Today, IBM Watson integrates Genomik und Onkologie solutions in its interface that are applied to accelerate access to better healthcare by being the most powerful and efficient communication bridge. It helps patient access clinical knowledge and information more interactively. It has increased sensitivity to patient concerns, improved on understanding relevance and has reduced information processing speeds to a tenth of a millionth second.

Prevalent market research firms, like Frost and Sullivan, have predicted the high-speed expansion of AI systems in healthcare even for small and medium enterprises. Sogar Microsofts Lee hat kürzlich erklärt, dass Microsoft das Ziel hat, "jedem Menschen und Unternehmen zu helfen, die bahnbrechendsten KI-Lösungen zu erleben", um eine gesündere Zukunft zu haben. Bernard Marr, der Forbes Contributor of Health, schrieb "Von Lebererkrankung zu Krebs und sogar Psychose und SchizophrenieKI-Algorithmen verändern das Spiel bei der Krankheitsdiagnose. "Es ist also nicht mehr weit, bis wir mit Bots interagieren, um den Status von Arztterminen in einer Klinik in der Nähe zu erfahren, und sogar Medizinstudenten bedienen maschinelle Lernsysteme, um kleine Aufgaben im OP zu erledigen. Medizinstudenten werden also mehr über Datenwissenschaften lernen und Ingenieure werden mehr für hochentwickelte maschinelle Lernsysteme programmieren, was sehr wichtig ist!

Nun, wir fangen gerade erst an!

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