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Die zehn wichtigsten Anwendungsszenarien für künstliche Intelligenz im medizinischen Bereich

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2023-04-12 12:28:171594Durchsuche

Die zehn wichtigsten Anwendungsszenarien für künstliche Intelligenz im medizinischen Bereich

Was ist medizinische künstliche Intelligenz?

Medizinische künstliche Intelligenz bezieht sich auf die Anwendung künstlicher Intelligenz in medizinischen Diensten und der Verwaltung oder Erbringung medizinischer Dienste. Maschinelles Lernen, große unstrukturierte Datensätze, fortschrittliche Sensoren, Verarbeitung natürlicher Sprache und Robotik werden in immer mehr Gesundheitssektoren eingesetzt.

Neben den breiten Anwendungsaussichten bringt die Technologie der künstlichen Intelligenz auch erhebliche potenzielle Probleme mit sich – etwa einen möglichen Missbrauch durch die Zentralisierung und Digitalisierung von Patientendaten und mögliche Verbindungen zur Nanomedizin oder zu universellen biometrischen IDs. Fairness und Voreingenommenheit waren bei einigen frühen KI-Anwendungen ebenfalls ein Problem, aber die Technologie kann möglicherweise auch die medizinische Gerechtigkeit verbessern.

Obwohl der Einsatz von KI im Gesundheitswesen gerade erst am Anfang steht, wird er immer häufiger eingesetzt. Das Forschungsunternehmen Gartner prognostiziert, dass die weltweiten IT-Ausgaben im Gesundheitswesen im Jahr 2021 140 Milliarden US-Dollar erreichen werden, wobei die Unternehmen künstliche Intelligenz und robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA) als Hauptausgaben nennen werden.

Im Jahr 2020 machten die medizinischen Kosten fast 20) (19,7 %) der gesamten US-Wirtschaft aus (ca. 4,1 Billionen US-Dollar). Und Betrug gegen Regierungen ist besonders schwerwiegend.

Von der Verwaltungsverwaltung bis hin zur medizinischen KI ist der potenzielle Wert medizinischer KI also enorm.

Top 10 Anwendungsszenarien für künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen im Jahr 2022

Im Folgenden sind 10 Hauptbereiche aufgeführt, in denen KI-Anwendungsfälle im Gesundheitswesen derzeit entwickelt und eingesetzt werden.

(1) Medizinisches Management

Die Verwaltungskosten machen schätzungsweise 15 bis 25 % der gesamten medizinischen Kosten aus. Tools, die die Verwaltung verbessern und vereinfachen, sind für Versicherer, Kostenträger und Anbieter wertvoll.

Allerdings kann die Erkennung und Reduzierung von Betrug den größten Nutzen bringen, da Betrug im Gesundheitswesen auf vielen Ebenen auftreten und von verschiedenen Parteien begangen werden kann. In einigen der schlimmsten Fälle kann Betrug dazu führen, dass Versicherungsgesellschaften Gebühren für nicht erbrachte Leistungen in Rechnung stellen oder dass Chirurgen im Gegenzug für höhere Versicherungsleistungen unnötige Operationen durchführen. Versicherer zahlen möglicherweise auch mehr für defekte Geräte oder Testkits.

Künstliche Intelligenz kann ein nützliches Instrument sein, um Betrug zu verhindern. So wie Banken normalerweise Algorithmen verwenden, um ungewöhnliche Transaktionen zu erkennen, können Krankenkassen dasselbe tun.

  • Untersuchungen von McKinsey & Company zeigen Einsparungen durch algorithmusgesteuerte „intelligente Prüfung“ von Versicherungsansprüchen.
  • Die Centers for Medicare and Medicaid Services der US-Regierung haben eine Partnerschaft zur Betrugsbekämpfung und Prävention im Gesundheitswesen gegründet, um Muster in aggregierten Datenbanken zu identifizieren.

(2) Öffentliche Gesundheit

Künstliche Intelligenz wird im gesamten öffentlichen Gesundheitssektor eingesetzt. Dazu gehören:

  • Maschinelle Lernalgorithmen werden auf große Datensätze zur öffentlichen Gesundheit angewendet, und die US-amerikanischen Zentren für die Kontrolle und Prävention von Krankheiten (CDC) haben viele Anwendungsmethoden künstlicher Intelligenz bei der Analyse der neuen Kronenepidemie und ihrer öffentlichen Gesundheit zusammengestellt.
  • Die Verarbeitung natürlicher Sprache wird im Bereich der öffentlichen Gesundheit eingesetzt.
  • Immer mehr diagnostische Bilddaten werden für die Bevölkerungsanalyse und -vorhersage verwendet.
  • Wenden Sie Verbraucherdatenwissenschaft und verhaltensbezogene „Push“-Technologie an, um „präzise“ oder personalisierte Pushs zu erstellen, um Arztbesuche, medizinische Compliance und mehr zu fördern.

(3)Medizinische Forschung

  • Die Suche nach neuen Medikamenten zur Behandlung von Krankheiten kann sehr komplex sein. Computergestütztes Arzneimitteldesign ist ein sehr komplexes Gebiet.
  • In einigen Fällen besteht das Ziel darin, vorhandene Medikamente wiederzuverwenden. In einem aktuellen Beispiel analysiert künstliche Intelligenz Bilder von Zellen, um herauszufinden, welche Medikamente bei Patienten mit neurodegenerativen Erkrankungen am wirksamsten sind. Wenn die Neuronen positiv auf diese Behandlungen reagieren, verändern sie ihre Form. Herkömmliche Computer sind jedoch zu langsam, um diese Unterschiede zu erkennen.
  • Der Pharmazulieferer Bayer glaubt, dass künstliche Intelligenz klinische Studien verbessern kann, indem sie Informationen aus medizinischen Datenbanken nutzt, um virtuelle Kontrollgruppen zu erstellen. Sie untersuchen auch andere Anwendungen für klinische KI-Studien, um diese Studien sicherer und effektiver zu machen.

(4) Medizinische Ausbildung

Künstliche Intelligenz kann auch die Art und Weise verändern, wie Medizinstudenten einen Teil ihrer Ausbildung erhalten. Dazu gehören Situationen wie:

  • Ein Beispiel ist, als Medizinstudenten von einem KI-Tutor unterstützt wurden, als sie lernten, einen Gehirntumor zu entfernen. Das System verwendet Algorithmen des maschinellen Lernens, um den Schülern sichere und effektive Techniken beizubringen, und bewertet anschließend ihre Leistung. Menschen, die KI-Systeme nutzen, erlernen Fähigkeiten 2,6-mal schneller und erbringen 36 % bessere Leistungen als diejenigen, die dies nicht tun.
  • Gesundheitseinrichtungen in den USA und im Vereinigten Königreich haben ebenfalls KI-basierte Patientendienste eingeführt, um virtuelle und Fernschulungen zu ermöglichen. Dieser Ansatz ist besonders nützlich, wenn die COVID-19-Pandemie Gruppentreffen verhindert. Künstliche Intelligenz unterstützt die Ausübung einer Vielzahl von Fähigkeiten, beispielsweise das Trösten eines verzweifelten Patienten oder das Überbringen einer Nachricht.

(5) Medizinische Fachkräfteunterstützung

Künstliche Intelligenz wird auch zur Unterstützung medizinischer Fachkräfte im klinischen Umfeld eingesetzt, darunter:

  • Künstliche Intelligenz sollte genutzt werden, um medizinische Einrichtungen bei der Einarbeitung von Fachkräften zu unterstützen. Ein Pilotprojekt an der Stanford University verwendet Algorithmen, um festzustellen, ob bei einem Patienten ein ausreichend hohes Risiko besteht, dass er eine Behandlung auf der Intensivstation benötigt, ob ein Code-bezogenes Ereignis auftritt oder ob ein schnelles Reaktionsteam benötigt wird. Sie bewerten die Wahrscheinlichkeit dieser Ereignisse innerhalb von sechs bis 18 Stunden und helfen Ärzten, sicherere Entscheidungen zu treffen.
  • KI-basierte Anwendungen werden entwickelt, um Pflegekräfte zu unterstützen, indem sie Entscheidungsunterstützung, Sensoren, die sie über Patientenbedürfnisse informieren, und Roboterunterstützung in herausfordernden oder gefährlichen Situationen im Außendienst bereitstellen.

(6) Bieten Sie Patienten direkte Unterstützung

Künstliche Intelligenz wird auch verwendet, um Patienten direkt zu unterstützen:

  • Krankenhäuser nutzen Chatbots mit künstlicher Intelligenz, um sich bei Patienten zu melden und ihnen zu helfen, notwendige Informationen schneller zu erhalten. Als das System der künstlichen Intelligenz von Northwell Health mit Patienten chattete, betrug die Beteiligungsrate der Patienten, die onkologische Dienste in Anspruch nahmen, 94 %. Ärzte, die das Tool ausprobiert haben, sind sich einig, dass es die von ihnen angebotene Pflege erweitert. Chatbots können sich über die Symptome, die Genesung und mehr der Patienten informieren. Viele Menschen sind an Textnachrichten gewöhnt, was die Patientenakzeptanz erhöht. Chatbots reduzieren auch die Herausforderungen, mit denen Patienten bei der Suche nach medizinischer Versorgung konfrontiert sein können. Menschen können damit ein Krankenhaus oder eine Klinik finden, einen Termin vereinbaren und ihre Bedürfnisse schildern.
  • Es wird geschätzt, dass bis zur Hälfte der Patienten ihre Medikamente nicht wie verordnet einnehmen. Allerdings kann künstliche Intelligenz die Chancen erhöhen, dass Patienten ihre Medikamente rechtzeitig einnehmen. Einige Plattformen verwenden intelligente Algorithmen, um zu empfehlen, wann und über welche Kanäle medizinische Fachkräfte mit Patienten über Compliance-Fragen kommunizieren sollten. Es gibt sogar Chatbots zur Medikamentenerinnerung. In einem aktuellen Beispiel arbeiteten Forscher zusammen und nutzten künstliche Intelligenz, um die besten Medikamente für Menschen mit Typ-2-Diabetes zu finden. Diese Algorithmen halfen mehr als 83 % der Patienten bei der Wahl der richtigen Behandlung, selbst wenn die Patienten mehrere Medikamente gleichzeitig einnahmen.

(7) Telemedizin

Seit Beginn der Reisebeschränkungen aufgrund der COVID-19-Pandemie wird Telemedizin in Form virtueller Arztbesuche immer häufiger eingesetzt. Darüber hinaus unterstützt KI andere Formen der Telemedizin, darunter:

  • Die VirtuSense-App sagt eine KI-gestützte Fernüberwachung voraus und warnt Anbieter vor risikoreichen Veränderungen, die zu Stürzen des Patienten führen könnten.
  • Einige Einrichtungen, die derzeit KI zur Überwachung einsetzen, verlassen sich darauf, um alles von Herzerkrankungen bis hin zu Diabetes zu erkennen. Krankenhäuser nutzen die Technologie auch zur Überwachung von COVID-19-Patienten und erleichtern so die Entscheidung, welche Patienten häusliche Pflege erhalten können und welche stationär behandelt werden müssen.

(8) Diagnose

KI wird auch zur Diagnose in Gesundheitszentren eingesetzt, darunter:

  • Ein KI-System zur Erkennung von Brustkrebs kann aktuelle Probleme und Patienten erkennen, die in den nächsten Jahren an der Krankheit erkranken. Möglichkeit einer Erkrankung.
  • Einige Anwendungen künstlicher Intelligenz im Gesundheitswesen können auch psychische Erkrankungen erkennen. Die Forscher verwendeten Algorithmen, die darauf trainiert waren, Menschen mit Depressionen zu identifizieren, indem sie auf ihre Stimmen hörten oder ihre Social-Media-Nachrichten scannten.

(9) Chirurgie

Künstliche Intelligenz beseitigt chirurgische Probleme nicht, hat aber das Potenzial, sie zu reduzieren und gleichzeitig die Ergebnisse für Patienten und Chirurgen zu verbessern. Das folgende Beispiel verdeutlicht dies:

  • Ein Startup namens Theater hat kürzlich eine Serie-A-Finanzierung in Höhe von 39,5 Millionen US-Dollar eingesammelt. Das Unternehmen verfügt über eine KI-Videolösung, die Chirurgen helfen soll, während der Operation zu verstehen, was falsch und was richtig läuft. Sie können diese Videos dann studieren und in Zukunft Verbesserungen vornehmen.
  • Zu den Anwendungen künstlicher Intelligenz im Gesundheitswesen gehören Operationsroboter, die immer häufiger in Operationssälen eingesetzt werden. Viele sind minimalinvasiv und erzielen oft bessere Ergebnisse als nicht-robotergestützte Eingriffe. Diese Anwendungen künstlicher Intelligenz werden das chirurgische Fachwissen des Menschen nicht ersetzen. Sie können dem Chirurgen jedoch als Begleiter dienen und so die Wahrscheinlichkeit einer erfolgreichen Operation erhöhen.

(10) Krankenhausversorgung

Zusätzlich zu den oben beschriebenen diagnostischen Anwendungsfällen müssen sich Ärzte auch um die Patientenversorgung kümmern sowie medizinische Versorgung lagern und Waren liefern. Mit künstlicher Intelligenz betriebene kollaborative Roboter beginnen, diese Belastung zu verringern. Laut Gartner werden bis 2023 50 % der US-Zulieferer in robotergestützte Prozessautomatisierung investieren. Einige Beispiele für die Automatisierung von Roboterprozessen in Krankenhäusern sind:

  • Ein Krankenhaus hat kürzlich fünf Roboter namens Moxie eingesetzt. Die Maschinen ermitteln proaktiv, wann Pflegekräfte Bedarf an Hilfsgütern haben oder helfen bei der Labortestlogistik. Sie reagieren dann, bevor die Arbeitsbelastung des Anbieters zu groß wird.

Die von Atheon bereitgestellten Roboter unterstützen nicht nur medizinische Funktionen, sondern können auch Aufgaben wie Jäten und Müllbeseitigung erledigen.

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