KI im Gesundheitswesen: Die 3 wichtigsten Vorteile und Anwendungen

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Die Anwendungen von KI im Gesundheitswesen sind zahlreich und vielfältig. Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen sind zwei der größten Technologietrends, die die Welt im Moment erlebt. Microsofts Ankündigung der 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

Es ist kein Geheimnis, dass die medizinische Forschung der kritischste Bereich ist, in dem die erzeugten Daten enorm und von höchstem Wert sind. Daher ist der Bedarf an höchst effizienten Datenverarbeitungssystemen nicht überraschend, nicht nur im Hinblick auf die Patientensicherheit und die Einhaltung von Normen, sondern auch für die effiziente Verwaltung von klinischen Studien und Notfällen. Krankenhäuser, Forschungseinrichtungen und Hilfsorganisationen im Gesundheitswesen sind sich der verschiedenen Möglichkeiten bewusst, wie KI das Gesicht des Gesundheitswesens verändern kann, sowohl innerhalb als auch außerhalb der Organisationen. Es ist jedoch überraschend, dass nur wenige Gesundheitseinrichtungen maschinelles Lernen und KI offen in ihre Systeme integrieren.

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 hilft, Krankheiten besser zu verstehen, patientenspezifische Krankheitsmerkmale zu analysieren und den Verlauf der Behandlung und ihre Wirksamkeit zu beurteilen. Sie ist ein leistungsfähiges Instrument zur Überwachung des Krankheitsverlaufs anhand bestimmter Parameter. Eines der überraschenden Forschungsgebiete des maschinellen Lernens ist die Untersuchung von Herzkrankheiten. Wissenschaftler erforschen derzeit die Risikofaktoren für degenerative Herzkrankheiten, einschließlich der Vorhersage von Herzinfarkten mit Hilfe der verfügbaren Taktiken des maschinellen Lernens.

Eine Gruppe von Wissenschaftlern der Universität Nottingham im Vereinigten Königreich arbeitet mit Kardiologen der Carnegie Mellon University zusammen, um KI-Algorithmen zur Vorhersage des Auftretens von Herzinfarkten zu untersuchen. Ihre Beispieldaten bestehen aus Patienten mit und ohne Verschreibung von kardiologischen Medikamenten. Sie schlagen neue Theorien vor, um die Risikofaktoren für Herzstillstände außerhalb der üblichen Liste von Parametern wie Alter und frühere Herzkrankheitsdiagnosen zu ermitteln. Eine solche bahnbrechende Studie wäre für die Vergabe von Medikamenten an unterschiedliche Patientengruppen und für die Überwachung der Medikamentendosierung von Bedeutung.

Datenmodellierungsmethoden mit KI-Integration können auch zur Untersuchung von Krankheitsverläufen bei Infektionskrankheiten, HIV-AIDS, Krebs usw. eingesetzt werden. In der Tat, 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

Die Tatsache, dass sich die künstliche Intelligenz selbst aus den Weiten von Big Data entwickelt hat, ist überwältigend, und die Art und Weise, wie sich die Daten von Menschen ausbreiten, lässt KI und ML als die offensichtliche Wahl erscheinen, um diese Daten vollständig zu nutzen. KI-Ingenieure sind heute mehr denn je damit beschäftigt, bessere Tools zur Visualisierung medizinischer Daten zu entwickeln, und die Ergebnisse sind vor allem für die Verhaltenswissenschaften von Nutzen. Auf einer kürzlich abgehaltenen Konferenz wurde festgestellt, 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

Vor nicht allzu langer Zeit wurde die künstliche Intelligenz als neuer Horizont der Technologie und als Höhepunkt der Informationsverarbeitungseffizienz angepriesen, aber heute ist KI definitiv viel mehr als das. Seit dem Aufkommen eines vollwertigen KI-Systems im Jahr 2010 - IBM Watson - bis zur diesjährigen Healthcare NExT hat die Bedeutung der KI einen kometenhaften Aufstieg erlebt. Die Intelligenz und Effektivität dieser Technologie sind der Beweis dafür, dass der KI im Gesundheitswesen eine große Zukunft bevorsteht. Heute integriert IBM Watson Genomik- und Onkologielösungen in seine Schnittstelle, die als leistungsfähige und effiziente Kommunikationsbrücke den Zugang zu einer besseren Gesundheitsversorgung beschleunigen. Es hilft den Patienten, interaktiver auf klinisches Wissen und Informationen zuzugreifen. Es hat die Sensibilität für die Belange der Patienten erhöht, das Verständnis der Relevanz verbessert und die Geschwindigkeit der Informationsverarbeitung auf eine Zehntelmillionstel Sekunde reduziert.

Gängige Marktforschungsunternehmen wie Frost and Sullivan prognostizieren eine rasante Verbreitung von KI-Systemen im Gesundheitswesen auch für kleine und mittlere Unternehmen. 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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Über den Autor

Mahasweta ist freiberufliche medizinische Autorin und Wissenschaftskommunikatorin mit Erfahrung in der Erstellung technischer Dokumente, Blogbeiträge und Nachrichtenartikel. Im Herzen ist sie Biotechnologin mit Forschungserfahrung in den Bereichen Tissue Engineering, medizinische Bildgebungsgeräte und industrielle Mikrobiologie. Sie hat am Vellore Institute of Technology Biomedizintechnik studiert und war als Redakteurin für Zeitschriften von Elsevier, Wolters Kluwer Health und der Royal Society for Chemistry tätig.

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