Wie kann künstliche Intelligenz dazu beitragen, die Behandlung und das Pflegeerlebnis von Patienten zu verbessern?

Aufgrund der alternden Bevölkerung und der Zunahme von Gesundheitsversorgungsmethoden wie Telemedizin hat die Menge an unstrukturierten und strukturierten Daten, die von Gesundheitsorganisationen generiert werden, erheblich zugenommen. In diesem Artikel werden verschiedene Anwendungsfälle untersucht, um zu zeigen, wie Gesundheitsorganisationen künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Datenanalysen nutzen können, um die zunehmenden Mengen verfügbarer Daten zu nutzen, die Behandlungs- und Pflegeerfahrungen der Patienten zu verbessern und die betriebliche Effizienz zu steigern.

Anwendungsfall 1: Erfassung und Analyse unstrukturierter Daten

Unstrukturierte Daten für Gesundheitsorganisationen beziehen sich auf alles, von handschriftlichen Rezeptformularen für Ärzte bis hin zu Callcenter-Protokollen für Patienten. Die Menge dieser Informationen nimmt zu und erfordert neue Möglichkeiten zur Erfassung und Analyse dieser Daten.

In diesem Zusammenhang lieferte Tripti Sethi, Senior Director des Global Data and Artificial Intelligence Center of Excellence bei Avanade Corporation, ein Beispiel für die Arbeit, die im Rahmen des Answer ALS-Forschungsprojekts durchgeführt wurde. Bei diesem Beispiel handelt es sich um eine Gesundheitsorganisation, die Big Data und künstliche Intelligenz nutzen möchte, um Antworten und Behandlungen zu finden, mit dem Ziel, Cloud Computing, maschinelles Lernen, große Mengen an Patientendaten und eine leistungsstarke interaktive Dateninfrastruktur zu nutzen, um die Ursachen von ALS zu identifizieren . (ALS) und mögliche Behandlungen identifizieren.

Answer ALS ist ein revolutionäres Forschungsprojekt, das von der Johns Hopkins University und dem Robert Packard ALS Research Center in den Vereinigten Staaten gemeinsam mit Avanade gegründet und betrieben wird. An der Forschung dieses Projekts haben mehr als 1.000 ALS-Patienten teilgenommen. Das Projekt bringt globale Forschungszentren, branchenführende Technologieunternehmen und Weltklasseforscher zusammen. Die großen Mengen unstrukturierter Daten, die durch diese globale Zusammenarbeit entstehen, stellen Herausforderungen dar.

Wie können Forscher diese Daten effektiv nutzen und Erkenntnisse gewinnen? Tripti erklärte: „Wir nutzen ein Cloud-Computing-Modell mit einer starken Infrastruktur für maschinelles Lernen, um etwas Ähnliches wie eine Azure-basierte Datenabfrage-Engine zu schaffen, die Forschungsanfragen in Stunden statt in Tagen und Wochen der Vergangenheit verarbeiten kann.“ Forscher können mehr Daten schneller analysieren, um die Entwicklung erfolgreicher Behandlungen für ALS-Patienten zu beschleunigen.

Anwendungsfall 2: Nutzung von KI und maschinellem Lernen in der Gesundheitsversorgungskette

Zur Verbesserung der Patientenversorgung und der Ergebnisse in der Pflege Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen spielen eine wichtige Rolle in der Zukunft des Gesundheitswesens. Diese fortschrittlichen Analysemethoden können auch dazu verwendet werden, Gesundheitsorganisationen dabei zu helfen, ihre Effizienz zu verbessern und Probleme wie Herausforderungen in der Lieferkette anzugehen, insbesondere in Zeiten, in denen die COVID-19-Pandemie die Schwierigkeiten in der Lieferkette verschärft hat.

Sethi Company, ein großer Pharmagroßhändler, arbeitete mit Avanade zusammen, um seine fehleranfälligen und unzuverlässigen Methoden zur Bestandsverfolgung zu verbessern. Zuvor waren gängige Tracking-Technologien wie RFID- und Bluetooth-Technologie, die als Gewichtsberechnungssensoren verwendet wurden, unzuverlässig und umständlich, was zu einem Rückgang der Gewinnmargen von Sethi führte.

Um diese Herausforderung zu lösen, kombinierte das Team künstliche Intelligenz (insbesondere Computer-Vision- und Post-Processing-Machine-Learning-Modelle) mit angeschlossenen Kameras, um Bestandsänderungen in Echtzeit und in der Nähe zu überwachen und zu verfolgen Pharmagroßhändler steigern ihre Gewinnmargen und verbessern die Abrechnungsgenauigkeit.

Anwendungsfall 3: Nutzung fortschrittlicher Analysen für Diagnose und Behandlung

Ähnlich wie künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden fortschrittliche Analysen in der Zukunft des Gesundheitswesens eine wichtige Rolle spielen, insbesondere bei der Entdeckung von Behandlungen, beispielsweise bei der Verbesserung der Genauigkeit von Krebsfällen der Überprüfung, wodurch Diagnose und Behandlung beschleunigt werden.

Wenn beispielsweise bei einem Krebspatienten die Diagnose gestellt wird, muss der beste Behandlungsplan entwickelt werden. Dazu müssen Ärzte verschiedener Fachrichtungen den Krebsfall prüfen und besprechen. Es ist jedoch nicht immer einfach, eine Gruppe von Ärzten zusammenzubringen. Um dieser Herausforderung zu begegnen, können neue kollaborative Lösungen ermöglicht werden, die die Schulung des Personals ermöglichen und Datenanalysen nutzen, um Ärzten und Pflegekräften Erkenntnisse zu liefern, damit diese ihre eigenen Erkenntnisse besser in die Behandlungsentwicklung einbringen und einbringen können.

Sethi sagte: „Die Hinzufügung dieses vielfältigen Wissens trägt dazu bei, dass Patienten die höchste Behandlungs- und Pflegequalität erhalten, und Krankenhäuser können außerdem die Diagnose- und Behandlungszeiten verkürzen und so die Zufriedenheit steigern.“ „Durch diese Anwendungsfälle wird jeden Tag daran gearbeitet, die Behandlungs- und Pflegeerfahrung zu verbessern, oft ohne Wissen des Patienten und ohne Unterbrechung der Behandlung und Pflege des Patienten.

Überwindung ethischer Dilemmata

Angetrieben durch künstliche Intelligenz. Ein Algorithmus erstellt Vorhersagen oder Erkenntnisse durch Beobachtung von Daten und Lernen daraus generieren. Wenn diese Daten verzerrt sind, werden auch ihre Ergebnisse verzerrt sein. Die Überwindung dieses ethischen Dilemmas und dieser Verzerrung erfordert die Anhäufung vielfältigerer Datensätze sowie das Training von Algorithmen für künstliche Intelligenz kann zur Analyse aller Datensegmente verwendet werden.

Sethi sagte, dass Modelle so trainiert werden können, dass sie alle dargestellten Datensegmente betrachten und die Bedeutung weniger vertretener Gruppen in den Daten erhöhen können von Trainingsproben, die „Stimmen“ von Minderheitengruppen verstärken“ Es ist für Ärzte auch wichtig, interpretierbare und transparente Algorithmen zu entwickeln, die verstehen können, warum bestimmte Erkenntnisse auf der Grundlage bestimmter Datensätze generiert werden.

Sethi glaubt, dass dies eine umfassendere Frage aufwirft: Warum nutzen medizinische Einrichtungen künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen? „Akzeptieren wir die vorhergesagten Ergebnisse? Oder lernen wir aus diesen Erkenntnissen und identifizieren die Grundursachen für gesundheitliche Herausforderungen in verschiedenen Bevölkerungsgruppen?“ Rahmenwerk für digitale Ethik und dessen Anwendung auf künstliche Intelligenz. Das Framework erstellt eine Checkliste für verantwortungsvolle KI, unabhängig davon, ob der Schwerpunkt auf Datenintegrität, Datenschutz, Voreingenommenheit oder menschlichem Einfluss liegt.

Die zukünftige Entwicklung der künstlichen Intelligenz im Gesundheitswesen

Da künstliche Intelligenz immer schneller in eine zunehmend virtuelle Betriebsumgebung vordringt, wird sie eine Schlüsselrolle im Gesundheitswesen spielen.

Die COVID-19-Pandemie hat den Übergang zur virtuellen Pflege beschleunigt, was zu einer Datenexplosion geführt hat. Um mit diesem Wachstum Schritt zu halten, kann jedoch noch mehr getan werden, um mithilfe künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen und Datenanalysen Erkenntnisse zu gewinnen und sinnvolle Veränderungen voranzutreiben.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass künstliche Intelligenz und Big-Data-Analysen viele Möglichkeiten für eine bessere Patientenbehandlung, eine höhere Effizienz und eine genauere Behandlungsfindung bieten, und wir müssen diese fortschrittlichen Technologien nutzen, ohne dabei die Bedeutung von Ethik, Datenschutz und Compliance zu vergessen.

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