{"id":2636,"date":"2017-11-15T15:48:07","date_gmt":"2017-11-15T15:48:07","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.kolabtree.com\/?p=2636"},"modified":"2018-09-06T07:10:10","modified_gmt":"2018-09-06T07:10:10","slug":"ai-in-healthcare-3-major-benefits-and-applications","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/ai-in-healthcare-3-major-benefits-and-applications\/","title":{"rendered":"KI im Gesundheitswesen: Die 3 wichtigsten Vorteile und Anwendungen"},"content":{"rendered":"<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_45_1 counter-flat ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\">Das Inhaltsverzeichnis<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" area-label=\"ez-toc-toggle-icon-1\"><label for=\"item-69f2b9784584c\" aria-label=\"Table of Content\"><span style=\"display: flex;align-items: center;width: 35px;height: 30px;justify-content: center;direction:ltr;\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/label><input  type=\"checkbox\" id=\"item-69f2b9784584c\"><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/ai-in-healthcare-3-major-benefits-and-applications\/#Tackling_healthcare_problems_is_a_bigger_challenge_But_we_believe_technology_-_specifically_the_cloud_AI_and_collaboration_and_business_optimization_tools_-_will_be_central_to_healthcare_transformation\" title=\"&quot;(Die Bew\u00e4ltigung von Problemen im Gesundheitswesen) ist eine gr\u00f6\u00dfere Herausforderung. Aber wir glauben, dass Technologie - insbesondere die Cloud, KI und Tools zur Zusammenarbeit und Gesch\u00e4ftsoptimierung - eine zentrale Rolle bei der Transformation des Gesundheitswesens spielen wird.\">\"(Die Bew\u00e4ltigung von Problemen im Gesundheitswesen) ist eine gr\u00f6\u00dfere Herausforderung. Aber wir glauben, dass Technologie - insbesondere die Cloud, KI und Tools zur Zusammenarbeit und Gesch\u00e4ftsoptimierung - eine zentrale Rolle bei der Transformation des Gesundheitswesens spielen wird.<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/ai-in-healthcare-3-major-benefits-and-applications\/#Why_AI_in_Healthcare_Matters\" title=\"Warum KI im Gesundheitswesen wichtig ist\">Warum KI im Gesundheitswesen wichtig ist<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/ai-in-healthcare-3-major-benefits-and-applications\/#1_More_Data_More_Power\" title=\"1. Mehr Daten = mehr Leistung\">1. Mehr Daten = mehr Leistung<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/ai-in-healthcare-3-major-benefits-and-applications\/#2_Better_Predictability_of_Sudden_Health_Adversities\" title=\"2. Bessere Vorhersehbarkeit von pl\u00f6tzlichen gesundheitlichen Widrigkeiten\">2. Bessere Vorhersehbarkeit von pl\u00f6tzlichen gesundheitlichen Widrigkeiten<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/ai-in-healthcare-3-major-benefits-and-applications\/#3_AI_Will_Reduce_Gaps_in_Health_Communication\" title=\"3. KI wird die L\u00fccken in der Gesundheitskommunikation verringern\">3. KI wird die L\u00fccken in der Gesundheitskommunikation verringern<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/ai-in-healthcare-3-major-benefits-and-applications\/#A_New_Beginning_For_Healthcare\" title=\"Ein Neubeginn f\u00fcr das Gesundheitswesen\">Ein Neubeginn f\u00fcr das Gesundheitswesen<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<p>Die Anwendungen von KI im Gesundheitswesen sind zahlreich und vielf\u00e4ltig. <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/find-an-expert\/subject\/artificial-intelligence?utm_source=blog_AIhealthcare\">K\u00fcnstliche Intelligenz<\/a> und maschinelles Lernen sind zwei der gr\u00f6\u00dften Technologietrends, die die Welt im Moment erlebt. Microsofts Ank\u00fcndigung der <a href=\"https:\/\/blogs.microsoft.com\/blog\/2017\/02\/16\/microsoft-partners-combine-cloud-ai-research-industry-expertise-focus-transforming-health-care\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Gesundheitswesen NExT<\/a> Initiative ist ein Vorbote daf\u00fcr und markiert den Einstieg des Tech-Giganten in die Krebsforschung.<\/p>\n<p>In seinen Presseveranstaltungen, Corporate Vice President von Microsoft Healthcare NExt, <a href=\"https:\/\/www.healthvault.com\/en-us\/blog\/2017\/02\/07\/power-cloud-ai-make-difference-healthcare\/\">Peter Lee sagte<\/a><\/p>\n<h6><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Tackling_healthcare_problems_is_a_bigger_challenge_But_we_believe_technology_-_specifically_the_cloud_AI_and_collaboration_and_business_optimization_tools_-_will_be_central_to_healthcare_transformation\"><\/span><em>\"(Die Bew\u00e4ltigung von Problemen im Gesundheitswesen) ist eine gr\u00f6\u00dfere Herausforderung. Aber wir glauben, dass Technologie - insbesondere die Cloud, KI und Tools zur Zusammenarbeit und Gesch\u00e4ftsoptimierung - eine zentrale Rolle bei der Transformation des Gesundheitswesens spielen wird.<\/em><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h6>\n<p>Chris Bishop, ein weiterer Schirmherr des Technologiekonzerns, erkl\u00e4rte, dass sich das Gesundheitswesen von anderen Branchen unterscheidet und dass die Bek\u00e4mpfung von Krebs das gr\u00f6\u00dfte Dilemma unserer Zeit ist. Daher sind die Chefs von Microsoft der Meinung, dass die Anwendung von Technologien wie maschinelles Lernen und KI im Gesundheitswesen f\u00fcr eine intelligentere Transformation des Gesundheitswesens unerl\u00e4sslich ist.<\/p>\n<p>Untersuchungen der aktuellen Gesundheitssysteme in verschiedenen L\u00e4ndern zeigen, dass Fehldiagnosen und verz\u00f6gerte Behandlungen die gr\u00f6\u00dften Probleme darstellen. Microsoft plant den Einsatz von Systemen f\u00fcr maschinelles Lernen, Cloud-Speicher und Tools zur Gesch\u00e4ftsoptimierung, um diese grundlegenden Probleme in Gesundheitseinrichtungen zu l\u00f6sen. Das Unternehmen freut sich auch darauf, seine Rolle in der Forschung zur Krebsbehandlung mit Hilfe von Out-of-the-Box-Ans\u00e4tzen auszubauen. Die Experten von Microsoft sind der Meinung, dass Krebs auf \u00e4hnliche Weise behandelt werden kann wie Computerviren oder Software-Fehler.<\/p>\n<p>Diese Entwicklungen lassen vermuten, dass KI im Gesundheitswesen zum gr\u00f6\u00dften Innovationsfeld werden wird. Sogar einige k\u00fcrzlich abgehaltene internationale Konferenzen zu KI und ML in den Vereinigten Staaten und China haben gezeigt, dass eine gigantische Umgestaltung des digitalen Gesundheitswesens bevorsteht.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Why_AI_in_Healthcare_Matters\"><\/span>Warum KI im Gesundheitswesen wichtig ist<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Es ist kein Geheimnis, dass die medizinische Forschung der kritischste Bereich ist, in dem die erzeugten Daten enorm und von h\u00f6chstem Wert sind. Daher ist der Bedarf an h\u00f6chst effizienten Datenverarbeitungssystemen nicht \u00fcberraschend, nicht nur im Hinblick auf die Patientensicherheit und die Einhaltung von Normen, sondern auch f\u00fcr die effiziente Verwaltung von klinischen Studien und Notf\u00e4llen. Krankenh\u00e4user, Forschungseinrichtungen und Hilfsorganisationen im Gesundheitswesen sind sich der verschiedenen M\u00f6glichkeiten bewusst, wie KI das Gesicht des Gesundheitswesens ver\u00e4ndern kann, sowohl innerhalb als auch au\u00dferhalb der Organisationen. Es ist jedoch \u00fcberraschend, dass nur wenige Gesundheitseinrichtungen maschinelles Lernen und KI offen in ihre Systeme integrieren.<\/p>\n<p>Die massive Umgestaltung der Gesundheitssysteme, die KI in so kurzer Zeit bewirken kann, ist zwar allgemein bekannt, aber in der Realit\u00e4t noch nicht zu beobachten. Die Rechenleistung der KI ist f\u00fcr Gesundheitsorganisationen wichtig, denn sie ist der einzige Bereich, der hinterherhinkt. Die Fachleute im Gesundheitswesen m\u00fcssen offen \u00fcber alle Dimensionen diskutieren, in denen KI und ML dazu beitragen k\u00f6nnen, Missgeschicke zu reduzieren, wie z. B. eine h\u00f6here Genauigkeit bei der Dateneingabe ohne menschliches Eingreifen, die \u00dcberwachung station\u00e4rer Statistiken f\u00fcr schwerkranke Patienten usw.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"1_More_Data_More_Power\"><\/span>1. Mehr Daten = mehr Leistung<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Zu den Bereichen des Gesundheitswesens, in denen maschinelles Lernen bemerkenswerte Ver\u00e4nderungen bewirken kann, geh\u00f6ren die Visualisierung umfangreicher Labortests f\u00fcr schnellere und genauere Diagnosen und die Untersuchung der Muster von Patientendaten zum besseren Verst\u00e4ndnis von Krankheitsprognosen. Dies wird die Wirksamkeit klinischer Studien verbessern und den Gesundheitsdienstleistern viel Zeit ersparen, da <a href=\"http:\/\/mckinsey.pl\/wp-content\/uploads\/2017\/09\/AI-revolution_McKinsey_Forbes_EN.pdf\">McKinsey Inc.<\/a> k\u00fcrzlich berichtet. Dies bedeutet, dass mehr klinische Forschungsstudien genutzt werden, mehr Datenvisualisierungswerkzeuge entwickelt werden und mehr Daten-Cloud-Management-Tools ben\u00f6tigt werden.<\/p>\n<p>Dies zeigt auch, dass die Systeme zur Verarbeitung klinischer Daten besser automatisiert werden m\u00fcssen, was f\u00fcr Pharmaunternehmen, Krankenh\u00e4user, Pflegezentren und klinische Forschungseinrichtungen erhebliche Kosteneinsparungen mit sich bringen wird. Der Grund f\u00fcr 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, k\u00f6nnen maschinelle Lernsysteme integriert werden, und die Abl\u00e4ufe in den Gesundheitseinrichtungen werden definitiv reibungsloser.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"2_Better_Predictability_of_Sudden_Health_Adversities\"><\/span>2. Bessere Vorhersehbarkeit von pl\u00f6tzlichen gesundheitlichen Widrigkeiten<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p><a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/ensuring-reproducibility-in-ai-driven-research-how-freelance-experts-can-help-in-biotech-and-healthcare\/\">K\u00fcnstliche Intelligenz<\/a> 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.<\/p>\n<p>Eine Gruppe von Wissenschaftlern der Universit\u00e4t Nottingham im Vereinigten K\u00f6nigreich 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 f\u00fcr Herzstillst\u00e4nde au\u00dferhalb der \u00fcblichen Liste von Parametern wie Alter und fr\u00fchere Herzkrankheitsdiagnosen zu ermitteln. Eine solche bahnbrechende Studie w\u00e4re f\u00fcr die Vergabe von Medikamenten an unterschiedliche Patientengruppen und f\u00fcr die \u00dcberwachung der Medikamentendosierung von Bedeutung.<\/p>\n<p>Datenmodellierungsmethoden mit KI-Integration k\u00f6nnen auch zur Untersuchung von Krankheitsverl\u00e4ufen bei Infektionskrankheiten, HIV-AIDS, Krebs usw. eingesetzt werden. In der Tat, <a href=\"https:\/\/www.forbes.com\/sites\/bernardmarr\/2017\/10\/09\/the-amazing-ways-how-artificial-intelligence-and-machine-learning-is-used-in-healthcare\/#53417f1c8021\">Psychiater verlassen sich auch auf<\/a> \u00fcber KI-Systeme f\u00fcr die Diagnose und Prognose von Geisteskrankheiten. KI hilft bei der Untersuchung von Verhaltensmustern und der Korrelation der Ergebnisse mit Berichten \u00fcber Hirnfunktionen, MRT-Platten und Zellalterungsmustern, um festzustellen, welche Art von neurodegenerativen Erkrankungen bei Patienten bevorsteht.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"3_AI_Will_Reduce_Gaps_in_Health_Communication\"><\/span>3. KI wird die L\u00fccken in der Gesundheitskommunikation verringern<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Die Tatsache, dass sich die k\u00fcnstliche Intelligenz selbst aus den Weiten von Big Data entwickelt hat, ist \u00fcberw\u00e4ltigend, und die Art und Weise, wie sich die Daten von Menschen ausbreiten, l\u00e4sst KI und ML als die offensichtliche Wahl erscheinen, um diese Daten vollst\u00e4ndig zu nutzen. KI-Ingenieure sind heute mehr denn je damit besch\u00e4ftigt, bessere Tools zur Visualisierung medizinischer Daten zu entwickeln, und die Ergebnisse sind vor allem f\u00fcr die Verhaltenswissenschaften von Nutzen. Auf einer k\u00fcrzlich abgehaltenen Konferenz wurde festgestellt,<a href=\"https:\/\/healthcareconferencenetwork.com\/machine-learning-healthcare\/\"> wurde festgestellt, dass <\/a>Bis 2018 werden mehr als 30% der \u00c4rzte kognitive Analysetools auf Patientendaten anwenden, bevor sie medizinische Aufzeichnungen pro Patient mit Labordaten korrelieren.<\/p>\n<p>Zweifellos hat sich KI als das Werkzeug erwiesen, das die Art und Weise ver\u00e4ndern kann, wie Daten in Gesundheitssystemen flie\u00dfen, wie diese Daten von Leistungserbringern verwendet werden und wie wichtige Schritte bei der Krebsdiagnose beschleunigt werden k\u00f6nnen. Eine Gruppe von Wissenschaftlern kam zu dem Schluss, dass maschinelles Lernen das m\u00e4chtigste Werkzeug ist, um <a href=\"https:\/\/blogs.microsoft.com\/blog\/2017\/02\/16\/microsoft-partners-combine-cloud-ai-research-industry-expertise-focus-transforming-health-care\/\">das Auftreten von Krebserkrankungen vorhersagen<\/a> bei Menschen, deren CT- und MRT-Daten bereits gr\u00f6\u00dfere L\u00e4sionen zeigen. Die \u00dcberwachungsprotokolle f\u00fcr t\u00f6dliche Krankheiten beinhalten, dass die Fr\u00fchdiagnose der Schl\u00fcssel ist. Wenn der geringste Aufwand genutzt werden kann, um Tumore fr\u00fchzeitig vorherzusagen, kann maschinelles Lernen zur Unterst\u00fctzung der Krebsdiagnose leicht zum Gebot der Stunde werden. Die Funktionen des maschinellen Lernens k\u00f6nnen im Zusammenspiel mit herk\u00f6mmlichen 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 Zeitverz\u00f6gerung. Die Gesundheitssysteme brauchen diese Effizienz, sie brauchen diesen exponentiellen Anstieg der Benutzerfreundlichkeit und der einfachen Kommunikation, und die k\u00fcnstliche Intelligenz ist bei weitem der effektivste Weg, dies zu erreichen.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"A_New_Beginning_For_Healthcare\"><\/span>Ein Neubeginn f\u00fcr das Gesundheitswesen<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Vor nicht allzu langer Zeit wurde die k\u00fcnstliche Intelligenz als neuer Horizont der Technologie und als H\u00f6hepunkt 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 diesj\u00e4hrigen Healthcare NExT hat die Bedeutung der KI einen kometenhaften Aufstieg erlebt. Die Intelligenz und Effektivit\u00e4t dieser Technologie sind der Beweis daf\u00fcr, dass der KI im Gesundheitswesen eine gro\u00dfe Zukunft bevorsteht. Heute integriert IBM Watson Genomik- und Onkologiel\u00f6sungen in seine Schnittstelle, die als leistungsf\u00e4hige und effiziente Kommunikationsbr\u00fccke den Zugang zu einer besseren Gesundheitsversorgung beschleunigen. Es hilft den Patienten, interaktiver auf klinisches Wissen und Informationen zuzugreifen. Es hat die Sensibilit\u00e4t f\u00fcr die Belange der Patienten erh\u00f6ht, das Verst\u00e4ndnis der Relevanz verbessert und die Geschwindigkeit der Informationsverarbeitung auf eine Zehntelmillionstel Sekunde reduziert.<\/p>\n<p>G\u00e4ngige Marktforschungsunternehmen wie Frost and Sullivan prognostizieren eine rasante Verbreitung von KI-Systemen im Gesundheitswesen auch f\u00fcr kleine und mittlere Unternehmen. <a href=\"https:\/\/futurism.com\/microsoft-ai-machine-learning-discover-cure-cancer\/\">Sogar Microsofts<\/a> Lee hat k\u00fcrzlich erkl\u00e4rt, dass Microsoft das Ziel hat, \"jedem Menschen und Unternehmen zu helfen, die bahnbrechendsten KI-L\u00f6sungen zu erleben\", um eine ges\u00fcndere Zukunft zu haben. Bernard Marr, der Forbes Contributor of Health, schrieb \"Von\u00a0<a href=\"http:\/\/ieeexplore.ieee.org\/document\/7977023\/?part=1\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">Lebererkrankung<\/a>\u00a0zu\u00a0<a href=\"https:\/\/www.technologyreview.com\/s\/604339\/million-dollar-prize-hints-at-how-machine-learning-may-someday-spot-cancer\/\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">Krebs<\/a>\u00a0und sogar\u00a0<a href=\"http:\/\/www.hitachi.eu\/en-gb\/social-innovation-stories\/health\/machine-learning-whats-diagnosis\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">Psychose und Schizophrenie<\/a>KI-Algorithmen ver\u00e4ndern 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 N\u00e4he zu erfahren, und sogar Medizinstudenten bedienen maschinelle Lernsysteme, um kleine Aufgaben im OP zu erledigen. Medizinstudenten werden also mehr \u00fcber Datenwissenschaften lernen und Ingenieure werden mehr f\u00fcr hochentwickelte maschinelle Lernsysteme programmieren, was sehr wichtig ist!<\/p>\n<p>Nun, wir fangen gerade erst an!<\/p>\n<p>______________________<\/p>\n<p>Notwendigkeit der Konsultation eines <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/find-an-expert\/subject\/artificial-intelligence?utm_source=blog_AIhealthcare\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">AI<\/a> oder Gesundheitsexperte? Nehmen Sie Kontakt mit einem promovierten Wissenschaftler auf <a href=\"http:\/\/kolabtree.com\/find-an-expert?utm_source=blog_AIhealthcare\">Kolabtree<\/a>.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>The applications of AI in healthcare are numerous and diverse. Artificial Intelligence and Machine Learning are two of the biggest technology trends that the world is witnessing at this moment. Microsoft&#8217;s announcement of the Healthcare NExT initiative is a harbinger of that, and marks the tech giant&#8217;s entry into cancer research. In its press events,<\/p>\n<div class=\"read-more\"><a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/ai-in-healthcare-3-major-benefits-and-applications\/\" title=\"Mehr lesen\">Mehr lesen<\/a><\/div>","protected":false},"author":32,"featured_media":2658,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[434,247,443,433],"tags":[],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v20.1 (Yoast SEO v20.1) - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>AI in Healthcare: 3 Major Benefits and Applications - Kolabtree Blog<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Using AI in healthcare will improve health communication, disease prognosis, patient safety and prediction of suddden health adversities.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/ai-in-healthcare-3-major-benefits-and-applications\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"AI in Healthcare: 3 Major Benefits and Applications\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Using AI in healthcare will improve health communication, disease prognosis, patient safety and prediction of suddden health adversities.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/ai-in-healthcare-3-major-benefits-and-applications\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"The Kolabtree Blog\" \/>\n<meta property=\"article:publisher\" content=\"https:\/\/www.facebook.com\/kolabtree\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2017-11-15T15:48:07+00:00\" \/>\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2018-09-06T07:10:10+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2017\/11\/ai.jpeg\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"1920\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"1080\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/jpeg\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Mahasweta Pal\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:creator\" content=\"@kolabtree\" \/>\n<meta name=\"twitter:site\" content=\"@kolabtree\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Verfasst von\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Mahasweta Pal\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Gesch\u00e4tzte Lesezeit\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"7\u00a0Minuten\" \/>\n<!-- \/ Yoast SEO Premium plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"AI in Healthcare: 3 Major Benefits and Applications - 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