Herausforderungen für die erfolgreiche Implementierung künstlicher Intelligenz im Gesundheitswesen

In den letzten Jahren haben künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) große Aufmerksamkeit erhalten, da sie das Potenzial haben, neue Paradigmen in der Gesundheitsversorgung zu setzen. Maschinelles Lernen soll viele Aspekte der Gesundheitsversorgung verändern, wobei Radiologie und Pathologie zu den ersten Fachgebieten gehören, die von der Technologie profitieren.

In den kommenden Jahren werden medizinische Bildgebungsexperten Zugang zu einem schnell wachsenden KI-Diagnose-Toolkit zur Erkennung, Klassifizierung, Segmentierung und Extraktion quantitativer Bildgebungsmerkmale haben. Dies wird letztendlich zu einer genauen Interpretation medizinischer Daten, verbesserten Diagnoseprozessen und verbesserten klinischen Ergebnissen führen. Fortschritte beim Deep Learning (DL) und anderen Methoden der künstlichen Intelligenz haben gezeigt, dass sie die klinische Praxis wirksam mit erhöhter Präzision und Produktivität unterstützen.

Hindernisse bei der Anwendung künstlicher Intelligenz im Gesundheitswesen

Obwohl KI die Fähigkeiten von Gesundheits- und Diagnoseprozessen durch automatisierte Integration verbessern kann, gibt es immer noch einige Herausforderungen. Der Mangel an annotierten Daten macht das Training von Deep-Learning-Algorithmen sehr schwierig. Darüber hinaus führt die Black-Box-Natur dazu, dass die Ergebnisse von Deep-Learning-Algorithmen undurchsichtig sind. Klinische Praxen stehen vor großen Herausforderungen, wenn sie künstliche Intelligenz in Arbeitsabläufe im Gesundheitswesen integrieren.

Die wichtigsten Herausforderungen bei der erfolgreichen Implementierung von KI in Arztpraxen sind folgende:

• Ethische und rechtliche Fragen des Datenaustauschs
• Schulung von Ärzten und Patienten in der Bedienung komplexer KI-Modelle
• Management strategischer Änderungen zur Umsetzung von KI-Innovationen in die Praxis Verschiedenes Praktiken

1. Ethische und rechtliche Probleme, die KI-Entwickler daran hindern, auf hochwertige Datensätze zuzugreifen

Ob es sich um die Integration künstlicher Intelligenz in die medizinische Bildgebung oder den Einsatz von Deep-Learning-Technologie zur Manipulation klinischer Diagnoseverfahren handelt, sind hochwertige Gesundheitsdatensätze der Schlüssel zum Erfolg. Als wir versuchten, die Haupthindernisse bei der Entwicklung von KI-Modellen für das Gesundheitswesen zu identifizieren, stellten wir fest, dass ethische und rechtliche Fragen bei weitem die größten Hindernisse für die Entwicklung KI-gesteuerter Modelle für maschinelles Lernen waren.

Da die Gesundheitsinformationen von Patienten privat und vertraulich sind und gesetzlich geschützt sind, müssen Gesundheitsdienstleister strenge Datenschutz- und Datensicherheitsrichtlinien einhalten. Allerdings erlegt dies dem Arzt eine ethische und rechtliche Verpflichtung auf, Daten nicht an Dritte weiterzugeben. Dadurch wird verhindert, dass KI-Entwickler auf hochwertige Datensätze zugreifen, um KI-Trainingsdaten für Modelle für maschinelles Lernen im Gesundheitswesen zu entwickeln.

Neben der Unklarheit bestehender Gesetze und Herausforderungen im Zusammenhang mit dem Datenaustausch zwischen Organisationen entsteht Unsicherheit über die Verantwortlichkeiten und den zulässigen Umfang des Entwurfs und der Implementierung von KI-Systemen, was rechtliche und ethische Fragen aufwirft.

2. Schulen Sie medizinisches Fachpersonal und Patienten in der Verwendung komplexer KI-Modelle.

Die Integration künstlicher Intelligenzsysteme kann die medizinische Effizienz verbessern, ohne die Qualität zu beeinträchtigen, sodass Patienten eine bessere und individuellere Versorgung erhalten. Untersuchung, Beurteilung und Behandlung können durch den Einsatz intelligenter und effizienter Systeme der künstlichen Intelligenz vereinfacht und verbessert werden. Die Implementierung von KI im Gesundheitswesen stellt jedoch eine Herausforderung dar, da sie benutzerfreundlich sein und Patienten und medizinischem Fachpersonal einen Mehrwert bieten muss.

KI-Systeme sollten einfach zu bedienen, benutzerfreundlich und selbstlernend sein und keine umfangreichen Vorkenntnisse oder Schulungen erfordern. KI-Systeme sollten nicht nur einfach zu bedienen sein, sondern auch Zeit sparen und kein anderes digitales Betriebssystem für die Ausführung erfordern. Damit medizinisches Fachpersonal KI-gestützte Maschinen und Anwendungen effektiv bedienen kann, müssen die Merkmale und Funktionen von KI-Modellen einfach sein.

3. Verwalten Sie strategische Veränderungen, um KI-Innovationen in die Praxis umzusetzen.

Gesundheitsexperten weisen darauf hin, dass die Implementierung von KI-Systemen in Kreisverwaltungen aufgrund der internen strategischen Veränderungsmanagementfähigkeiten des Gesundheitssystems schwierig sein wird. Um die Fähigkeit zur Umsetzung strategischer Kooperationen mit Systemen der künstlichen Intelligenz auf regionaler Ebene zu verbessern, betonen Experten die Notwendigkeit, Infrastrukturen und Joint Ventures mit bekannten Strukturen und Prozessen aufzubauen. Durch diese Maßnahmen müssen die Ziele, Ziele und Mission der Organisation erreicht werden, um dauerhafte Verbesserungen in der gesamten Organisation zu erreichen.

Gesundheitsfachkräfte können nur teilweise bestimmen, wie Organisationen Veränderungen umsetzen, da Veränderungen ein komplexer Prozess sind. Im Comprehensive Framework for Implementation Research (CFIR) müssen wir uns auf organisatorische Fähigkeiten, Umfeld, Kultur und Führung konzentrieren, die alle eine Rolle im „internen Umfeld“ spielen. Die Aufrechterhaltung einer gut funktionierenden Organisation und eines gut funktionierenden Bereitstellungssystems ist Teil der Fähigkeit, Innovationen in der Gesundheitspraxis anzuwenden.

Integration künstlicher Intelligenz in die medizinische Bildgebung durch Datenannotation zur Verbesserung der Gesundheitsversorgung

Eine Bildgebungstechnologie, die in den Körper hineinsehen kann, ohne ihn durch eine Operation zu öffnen, heißt Medical Imaging Technology (MIT). Der Einsatz künstlicher Intelligenz in der klinischen Diagnose hat einige der vielversprechendsten Anwendungen gezeigt, darunter Röntgenfotografie, Computertomographie, Magnetresonanztomographie und Ultraschallbildgebung.

Maschinelles Lernen wird die Patientenerfahrung in der Radiologie bei jedem Schritt verbessern. Die Anwendung des maschinellen Lernens in der medizinischen Bildgebung konzentrierte sich zunächst auf die Bildanalyse und die Entwicklung von Werkzeugen zur Verbesserung der Effizienz und Produktivität von Radiologen. Dieselben Tools ermöglichen häufig eine präzisere Diagnose und Behandlungsplanung oder tragen dazu bei, verpasste Diagnosen zu reduzieren und so die Patientenergebnisse zu verbessern.

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen spielen in der Radiologie eine umfassendere Rolle über die klinische Entscheidungsfindung hinaus und können dazu beitragen, das Patientenerlebnis während des gesamten Bildgebungsprozesses zu verbessern – von der ersten Planung der Bildgebungsuntersuchung bis zum Ende der Diagnose und Nachsorge.

Wenn man sich die Trends im Gesundheitssystem ansieht, kann man erkennen, dass sich die Anwendung des maschinellen Lernens über die Diagnostik und medizinische Bildgebung hinaus ausgeweitet hat. Es verbessert den Datenerfassungsprozess, gewährleistet die höchste Bildqualität bei jeder Untersuchung und unterstützt Bildgebungsabteilungen dabei, die Betriebsleistung effizient zu maximieren.

Zusammenfassung

Da die Gesundheitsbranche am Beginn einer neuen Welle technologischer Innovationen steht, die von künstlicher Intelligenz angetrieben werden, ist es für Gesundheitsdienstleister an der Zeit, einen Fahrplan für die Integration künstlicher Intelligenz in die klinische Praxis zu entwickeln. Da die Weltbevölkerung weiter wächst, müssen medizinische Fachkräfte in Technologien investieren, die die Patientenversorgung verbessern und klinische Arbeitsabläufe verändern können. Unter den Technologien, die klinische Prozesse revolutionieren können, steht der Einsatz künstlicher Intelligenz in der Gesundheitsversorgung zweifellos an der Spitze.

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