Wie man künstliche Intelligenz der nächsten Generation zur Krankheitsdiagnose nutzt

Die Genauigkeit der Krankheitsdiagnose wirkt sich direkt auf die medizinische Behandlung und deren Effizienz aus. Durch den Einsatz von KI-Diagnostik können medizinische Experten Patienteninformationen effektiv auswerten, große Datenmengen analysieren und jeweils die besten Entscheidungen treffen. Lassen Sie uns einen Blick auf die häufigsten Möglichkeiten werfen, mit denen KI Ärzten bei der Diagnose von Krankheiten helfen kann.

Verbesserte medizinische Bildverarbeitung

Medizinische Bildgebung erfordert hochentwickelte Ausrüstung und erfahrene Experten, die CT- oder MRT-Scans interpretieren können. Laut Statistik führen medizinische Fachkräfte in den Vereinigten Staaten jedes Jahr 30 Millionen MRT-Scans durch, und KI-Diagnostik kann ihnen dabei helfen, diese Aufgabe zu erfüllen, indem sie:

die Geschwindigkeit verbessert, mit der MRT-Scans erstellt werden. Untersuchungen zeigen, dass Modelle des maschinellen Lernens Fehler reduzieren, indem sie dynamisch MRT-Rekonstruktionen erhalten.

Verbessern Sie den Patientenkomfort. Künstliche Intelligenz ermöglicht es Medizinern, die für das Scannen erforderliche Zeit zu verkürzen, was zu einem besseren Erlebnis für Patienten führt, insbesondere für diejenigen, denen statische Körperhaltungen unangenehm sind. Darüber hinaus können moderne Entwicklungen im Gesundheitswesen und in der künstlichen Intelligenz dazu beitragen, Verzerrungen zu beseitigen, die durch unerwartete Patientenbewegungen während des Scannens entstehen.

Mehr Patientensicherheit. Mit Hilfe künstlicher Intelligenz kann die iterative Rekonstruktion für die Computertomographie genutzt werden und qualitativ hochwertige Scans erhalten, während der Patient gleichzeitig einer geringeren Röntgendosis ausgesetzt wird.

Zusätzlich zum Scannen können KI-Systeme den Arbeitsablauf im Krankenhaus verbessern, indem sie Fälle priorisieren und Krankheiten erkennen. Ingenieure trainieren KI-Modelle, um Muster und Abweichungen zu erkennen, indem sie ihnen medizinische Bilder liefern, die bestimmte medizinische Zustände beschreiben. Diese Systeme lernen, Krankheiten im Frühstadium zu erkennen. Warum ist das kritisch? Beispielsweise kann bei Krebs eine frühzeitige Diagnose Leben retten und die Behandlungskosten deutlich senken. Laut Statista wurde Krebs von März 2020 bis Januar 2022 als eine der häufigsten Todesursachen aufgeführt, sodass KI zur Krebserkennung buchstäblich Leben retten könnte.

Klinische Studien verbessern

Aufgrund groß angelegter Tests und Post-Marketing-Studien ist die traditionelle klinische Forschung ein langer Prozess. Laut Deloitte Insights erhalten nur 10 % der Medikamente eine behördliche Zulassung. Auf diese Weise können Pharmaunternehmen große Mengen an Daten und statistischen Berichten sammeln. Da Unternehmen über alle Daten verfügen, sollten sie diese bereinigen, speichern und verwalten. Künstliche Intelligenz erleichtert alltägliche Aufgaben im Zusammenhang mit der Datenverarbeitung und reduziert die Anzahl menschlicher Fehler. Darüber hinaus bringt die Einführung künstlicher Intelligenz weitere Vorteile mit sich, wie zum Beispiel:

Vereinfachtes experimentelles Design. Nach der Analyse durch Technologie der künstlichen Intelligenz können Daten aus früheren klinischen Studien als Leitfaden für neue Forschungen dienen und sogar die Wahrscheinlichkeit eines Scheiterns verringern.

Verbesserung der Patientenauswahl. KI untersucht und interpretiert Daten aus verschiedenen Quellen, nämlich Bildgebung und elektronischen Gesundheitsakten, und wählt eine optimale Patientenanreicherung aus, indem sie die Heterogenität der Bevölkerung verringert, Patienten mit geeigneten klinischen Endpunkten auswählt und von einem besseren Ansprechen auf die Behandlung ausgeht.

Intelligente Automatisierung von Verträgen. KI kann die Dateneingabe, Datenextraktion und Risikoidentifizierung rationalisieren, indem sie die Dateneingabe und Risikobewertung automatisiert.

KI kann klinische Studien auf andere Weise verbessern. Ärzte können Text Mining anwenden, um in verfügbaren Datenquellen nach Erkenntnissen zu suchen. Dieser Ansatz eignet sich für eine tiefgreifende Textanalyse. Doch nicht nur in Dokumenten, sondern auch im menschlichen Verhalten kann KI Muster aufspüren und so etwaige Abweichungen erkennen.

Psychische Störungen besser erkennen

Mit der KI-Diagnostik wird die Erkennung psychischer Erkrankungen und die Förderung der Gesundheit einfacher. Welche KI-gesteuerten Technologien spielen hier also eine große Rolle?

Das Sprachanalysesystem überwacht kleinste Sprachveränderungen. Monotones, leises Sprechen mit Pausen kann auf eine Depression hinweisen. Schnelles Sprechen mit häufigem Atmen deutet auf Angst hin. Durch die Nutzung von Deep-Learning-Modellen und die Berücksichtigung von Klangmerkmalen haben Ingenieure Systeme geschaffen, die psychische Störungen und Krankheiten vorhersagen. Demenz, Schizophrenie und posttraumatisches Syndrom, um nur einige zu nennen. Eine kurze Aufzeichnung reicht aus, um diese gesundheitlichen Probleme aufzudecken.

Zum Beispiel hilft der Einsatz von KI zur Demenz-Frühdiagnose Ärzten, Krankheitssymptome (Schläge beim logischen Denken, Aufmerksamkeitsprobleme und Gedächtnisverlust) frühzeitig zu erkennen. Wenn diese Defekte auf Audio aufgezeichnet würden, könnten sie als Material für das Training von Klassifizierungsmodellen verwendet werden, die gesunde Menschen von kranken Menschen unterscheiden. Mithilfe von Aufzeichnungen neuropsychologischer Tests können Patienten frühe Anzeichen einer Demenz erkennen, lange bevor eine Schädigung der Gehirnzellen auftritt.

Während die KI-Diagnostik den Arzt nicht ersetzen wird, sind die beschriebenen Methoden zur Erkennung psychischer Störungen auf alltägliche klinische Szenarien anwendbar. Die aktuellen Ergebnisse deuten darauf hin, dass KI Anzeichen einer Krankheit im Frühstadium erkennen und diese Daten zur weiteren Untersuchung und zur Bestätigung oder Ablehnung der Diagnose an Ärzte weitergeben kann. Techniken der künstlichen Intelligenz, darunter Faltungs-Neuronale Netze, identifizierten angstbezogene Verhaltensweisen mit einer Genauigkeit von über 92 %. Dies geht aus einer Studie hervor, die sich speziell auf die Identifizierung von angstausdrückenden Aktivitäten konzentriert. Diese und andere Studien zeigen, wie sich die Einführung künstlicher Intelligenz in diesem Bereich entwickeln wird.

Neue Trends in der Diagnostik und Gesundheitsüberwachung mit künstlicher Intelligenz

Der Metaverse-Trend geht auch an der Gesundheitsbranche nicht vorbei. Künstliche Intelligenz, Augmented Reality und Virtual Reality werden die nächste Stufe der Telemedizin vorantreiben. Mit der Metaverse-App können Patienten einfach auf virtuelle Gesundheitseinrichtungen zugreifen und aus der Ferne qualifizierte Unterstützung erhalten. Diese Methode ist in abgelegenen Gebieten nützlich und ermöglicht eine Fernbehandlung. Um beispielsweise Psychosen zu behandeln, entwickelte ein Team aus Oxford gameChange (Virtual-Reality-Therapie). Es hilft Menschen mit Psychosen, sicher in eine kontrollierte Umgebung einzutauchen und zu lernen, mit ihren Ängsten umzugehen, indem sie Alltagssituationen nachstellen (z. B. in ein Café gehen, einkaufen usw.).

Ein weiterer Trend ist die tragbare Medizintechnik, die boomen wird und durch künstliche Intelligenz erweitert werden kann. Fitness-Tracker, Smartwatches und biometrische Sensoren werden zu gängigen Geräten und nutzen ML-Algorithmen, um zu verstehen, wie Sie gehen, laufen, sich bewegen oder körperliche Aktivitäten ausführen. Bereiche wie das Internet des Körpers eröffnen eine Vielzahl intelligenter Geräte wie Hörgeräte, einnehmbare Sensoren und intelligente Pillen, die in Echtzeit Daten über unseren Körper sammeln und diese zur Gesundheitsüberwachung und Diagnose nutzen können. Darüber hinaus haben weitere Forschungen auf diesem Gebiet zur Entstehung einer neuen Gerätegeneration geführt, nämlich tragbare Geräte für Sehbehinderte zur Erkennung von Hindernissen oder zum Screening auf diabetische Augenerkrankungen, die von der Google Brain Initiative eingeführt wurden.

Abschließende Gedanken

Die Entwicklung der Technologie der künstlichen Intelligenz kommt allen Geschäftssystemen zugute. In der Gesundheitsbranche eröffnet KI bessere Möglichkeiten, den Gesundheitszustand zu überwachen und Krankheiten effizienter zu diagnostizieren, selbst in ihren frühen Stadien. Durch eine rechtzeitige und genauere Diagnose können Sie die beste Behandlungsoption auswählen und deren Wirksamkeit erheblich steigern. Darüber hinaus hilft die Entwicklung KI-basierter Gesundheits-Startups Patienten dabei, wichtige Indikatoren ihrer Gesundheit unabhängig zu überwachen, ohne frühe Symptome zu übersehen. Dies erhöht das Engagement der Patienten für die Gesundheit und macht die Medizin zu einem innovativeren Bereich, der unser Leben verändern kann.

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