Kann künstliche Intelligenz die Medizinindustrie retten?

Künstliche Intelligenz wird das Ökosystem des Gesundheitswesens revolutionieren, indem sie kritische Bereiche der Patientenversorgung anspricht. Von der Diagnose und Risikobewertung bis hin zur Auswahl von Behandlungsverfahren gibt es für Gesundheitsorganisationen viele Möglichkeiten, künstliche Intelligenz einzusetzen, um Patienten effektivere und präzisere Interventionen zu ermöglichen.

Künstliche Intelligenz hat ihre eigenen Vorteile und Herausforderungen

Gesundheitsorganisationen können künstliche Intelligenz nutzen, um Gesundheitsdaten von Patienten zu sammeln und zu analysieren, um proaktiv Risiken zu erkennen und zu verhindern, Lücken in der Vorsorge zu schließen und vieles mehr. Ein Gut Verständnis dafür, wie sich klinische, genetische, Verhaltens- und Umweltfaktoren auf Populationen auswirken.

Künstliche Intelligenz verändert mit ihren bahnbrechenden Innovationen schnell viele Branchen, darunter das Gesundheitswesen, den Einzelhandel, die Fertigung und die Reisebranche. In den letzten Jahren hat die Gesundheitsbranche zahlreiche Innovationen zur Verbesserung von Behandlungen, Krankheitsanalysen und Patientenzufriedenheit erlebt.

Technologie hat die Art und Weise, wie Ärzte Patienten behandeln, stark verändert. Im Bereich der künstlichen Intelligenz wird bereits viel getan, um ihre Vorteile im Gesundheitswesen zu nutzen. Zusätzlich zu diesen Vorteilen steht künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen jedoch auch vor vielen Herausforderungen.

Vorteile künstlicher Intelligenz im Gesundheitswesen

Medizinische Einrichtungen müssen Schulungen für verschiedene Abteilungen anbieten, um Mitarbeitern bei der Nutzung künstlicher Intelligenzsysteme zu helfen.

Bevor wir uns mit den Herausforderungen befassen, vor denen KI in der Gesundheitsbranche steht, werfen wir einen Blick auf einige erfolgreiche KI-Anwendungsfälle in der Branche:

Algorithmen der künstlichen Intelligenz können den aktuellen Gesundheitszustand einer Person analysieren und vorhersagen, unter welchen Leiden sie leiden könnte zukünftige Krankheit. Daher können Patienten vorbeugende Maßnahmen ergreifen, die ihr Leben und ihr Leiden retten können.

Mithilfe der Deep-Learning-Technologie können Krankenhäuser Forschungsergebnisse zu den Ursachen, Symptomen und Auswirkungen schwerer Krankheiten wie Krebs untersuchen und veröffentlichen.

Der dritte Anwendungsfall von KI im Gesundheitswesen sind medizinische Lösungen. EMR ist eine weit verbreitete Lösung im Gesundheitswesen. Es speichert die klinischen Daten eines Patienten sicher und ermöglicht im Falle eines medizinischen Notfalls den sofortigen Zugriff auf die Patientengeschichte. Der vierte KI-Anwendungsfall im Gesundheitswesen ist der Einsatz von Telemedizin.

Herausforderungen der künstlichen Intelligenz im Gesundheitswesen

Während künstliche Intelligenz viele Vorteile bietet, gibt es auch einige Herausforderungen, darunter Mangel an geschultem Personal, Voreingenommenheit, fehlende Daten und Systemfehler.

KI-Algorithmen erwarten große Datenmengen, um sie zu einer besseren Leistung zu trainieren. Systeme der künstlichen Intelligenz werden zunächst mit großen Datenmengen oder sorgfältig kuratierten Daten trainiert und dann in einer beliebigen Anwendungsdomäne eingesetzt. Wenn nicht genügend Daten zum Trainieren eines KI-Systems verwendet werden, liefert das System nicht die erwarteten Ergebnisse.

In bestimmten Anwendungen sind robuste kuratierte Datensätze mit Trainingsbreite und -tiefe unerlässlich, aber aufgrund von Datenschutzbedenken, Problemen bei der Datensatzidentifizierung und regulatorischen Problemen schwer zugänglich.

Eine weitere große Herausforderung liegt in der Entwicklung medizinischer Lösungen. Es besteht die Hoffnung, dass Experten in der Lage sein werden, künstliche Intelligenzsysteme zu entwickeln, die bei der Implementierung in Kliniken oder Krankenhäusern genaue Ergebnisse liefern können. Allerdings war das Feedback von Ärzten, die KI in Krankenhäusern einsetzen, eher enttäuschend. Der erzwungene Einsatz von Bildschirmen zur Kommunikation zwischen Ärzten und Patienten stört die Beziehung zwischen Arzt und Patient.

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