Der Einfluss künstlicher Intelligenz auf die digitale Gesundheit: Die fünfte industrielle Revolution

Seit Jahren konzentriert sich die Diskussion um künstliche Intelligenz auf ihr Potenzial, die Art und Weise, wie wir leben und arbeiten, zu revolutionieren. Im digitalen Gesundheitswesen kommt dies zum Tragen, denn die KI hat mittlerweile ein breites Anwendungsspektrum, darunter die Einbindung von Patienten und Ärzten sowie die Ausbildung und die Gestaltung klinischer Studien.

Allerdings birgt die Technologie Herausforderungen wie etwa eine inhärente Voreingenommenheit, da ihre Parameter und Steuerung immer noch auf menschlicher Entscheidungsfindung basieren und es Einschränkungen im aktuellen Verständnis ihrer Verwendung gibt. Obwohl KI-Tools ethisch und verantwortungsvoll entwickelt werden müssen, lohnt sich jede solche Investition aufgrund ihres potenziellen Nutzens.

Künstliche Intelligenz hat das Potenzial, die Gesellschaft und damit das Gesundheitswesen zu verändern, ähnlich wie Elektrizität und die Dampfmaschine die Industrialisierung verändert haben.

Künstliche Intelligenz definieren

Künstliche Intelligenz wird oft missverstanden und Menschen verwenden den Begriff lose, ohne seine verschiedenen Zweige und Funktionen zu verstehen. Kurz gesagt handelt es sich bei künstlicher Intelligenz um eine Sammlung neuer Innovationsbereiche, bei denen es sich im Wesentlichen um Computermodelle handelt, die auf unserem Verständnis der menschlichen Intelligenz basieren, um die Fähigkeit von Maschinen, wie Menschen zu denken, anzunähern, zu automatisieren, zu erweitern und zu optimieren.

Es ist kein einzelnes Tool, das Benutzer einfach ohne nachzudenken anwenden können. Es gibt verschiedene Arten von künstlicher Intelligenz, wie etwa die Verarbeitung natürlicher Sprache, maschinelles Lernen, Deep Learning und maschinelles Sehen, und ihr Einsatz hängt von der jeweiligen Anwendung ab.

Anwendungen künstlicher Intelligenz in klinischen Studien

Der vielversprechendste Anwendungsfall künstlicher Intelligenz in klinischen Studien ist die prädiktive Analyse und die Analyse von Daten aus früheren Studien, um Faktoren zu identifizieren, die einige Studien erfolgreicher machen als andere. Durch das Verständnis dieser Faktoren können sich Forscher auf Interventionen konzentrieren, die die Studienergebnisse verbessern können. Mithilfe künstlicher Intelligenz können virtuelle Versionen von Versuchen oder digitale Zwillinge erstellt werden, um verschiedene Szenarien zu simulieren und die möglichen Auswirkungen von Änderungen zu testen, bevor sie in realen Versuchen umgesetzt werden. Dies trägt dazu bei, das Risiko kostspieliger Fehler zu minimieren und die Versuchsergebnisse zu optimieren.

Kurz gesagt ermöglicht künstliche Intelligenz Forschern, die Effizienz und Effektivität klinischer Studien zu steigern, was letztendlich zu besseren Patientenergebnissen führen kann.

Künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen

Im Bereich des digitalen Gesundheitswesens können KI-Tools an verschiedene Aufgaben angepasst werden, wie zum Beispiel den Aufbau einer wissenschaftlichen Plattform oder die Nutzung generativer KI zum Schreiben von Inhalten.

Maschinelles Lernen, Deep Learning und die Verarbeitung natürlicher Sprache tragen dazu bei, die Datenanalyse zu demokratisieren, um Erkenntnisse darüber zu gewinnen, wie Produkte am besten auf dem Markt positioniert werden können. KI-Tools können in wenigen Minuten einen kompletten Korpus relevanter Inhalte erfassen und analysieren, wofür Menschen Monate oder Jahre brauchen könnten, um Daten über Leerräume und Konkurrenten bereitzustellen.

Dadurch können Teams ihre „Entscheidungszeit“ verkürzen und intelligentere Entscheidungen treffen.

Evidenz aus der realen Welt und künstliche Intelligenz

Durch maschinelles Lernen und Technologie zur Verarbeitung natürlicher Sprache können Unternehmen auch große Mengen an Krankenakten und anderen Daten erfassen und analysieren, sogar in Kombination mit Social-Media-Beiträgen, um Muster zu erkennen und Entscheidungen darüber zu treffen Patientenergebnisse vorhersagen. Dies kann Gesundheitsdienstleistern dabei helfen, Behandlungen und Interventionen effektiver und effizienter auszurichten und so möglicherweise Leben zu retten und die Gesundheitskosten zu senken. Dies ist ein großartiges Beispiel dafür, wie künstliche Intelligenz genutzt werden kann, um die menschliche Entscheidungsfindung zu erweitern und die Ergebnisse im Gesundheitswesen zu verbessern.

Wie bei allen neuen Technologien ist es wichtig, die potenziellen Versprechen und Fallstricke der KI-Technologie zu bewerten.

Pharma- und Biotechunternehmen und ihre strategischen Partner sollten die potenziellen Vorteile und Risiken von KI-Technologien sorgfältig bewerten und Versuche mit realen Anwendungen durchführen, um Erkenntnisse zu gewinnen und festzustellen, wie diese Technologien in ihre Ökosysteme passen.

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