KI und die Zukunft der Gesundheitsversorgung

Sowohl die industrialisierten als auch die Entwicklungsländer stehen vor beispielloser demografischer Veränderung. Die Geburtenraten haben in einigen der größten Länder der Welt ein Minimum erreicht, während buchstäblich Milliarden von Arbeitnehmern bereit sind, in den Ruhestand zu treten.

Forscher und Politiker haben in den letzten zwei Jahrzehnten begonnen, aktiv nach Wegen zu suchen, um die steigenden Gesundheitskosten alternder Bevölkerungen zu bewältigen. Überall wird KI als die vorteilhafteste Lösung angesehen.

Nicht nur automatisiert künstliche Intelligenz grundlegende Aufgaben und eliminiert so den Bedarf an teurer menschlicher Intervention in vielen Fällen, sondern sie kann auch verwendet werden, um Patienten ein größeres Gefühl von Privatsphäre und Diskretion zu geben. Darüber hinaus können durch maschinelles Lernen Implementierungen, die heute umgesetzt werden, mit der Zeit verbessert und an neue Herausforderungen angepasst werden, die in Zukunft auftreten könnten.

Dieser Artikel diskutiert einige mögliche Anwendungen von KI/ML-Technologien im Gesundheitswesen. Nichts von dem, was unten beschrieben wird, liegt sehr weit in der Zukunft, und wird wahrscheinlich Teil des Gesundheits-KI-Marktes sein, der voraussichtlich bis 2026 auf 44,5 Milliarden Dollar anwachsen wird.

Optimierte Arzneimittelentwicklung

Jedes Jahr gibt die Pharmaindustrie fast 100 Milliarden Dollar für Forschung und Entwicklung aus. Viele Kosten, die in diesem Prozess entstehen, können durch die Anwendung von Big-Data-Analytics-Tools, einschließlich neuronalen Netzen, auf Datenbanken, die die molekularen Strukturen potenzieller medizinischer Komponenten kategorisieren, reduziert werden.

Diese Strategie hat besonders in Situationen, in denen Zeit von entscheidender Bedeutung ist, wie bei Pandemien, vielversprechend gezeigt. Im Jahr 2015, während des Ebola-Ausbruchs in Ostafrika, verwendete die University of Toronto KI, um eine Datenbank von pharmazeutischen Verbindungen schnell zu verarbeiten. Die Entdeckung einer Behandlung, die zuvor Monate oder sogar Jahre der Analyse erfordert hätte, wurde in weniger als einem Tag erreicht.

Wie bereits berichtet wurde, spielt KI-Analyse auch eine wichtige Rolle bei der Entwicklung von COVID-19-Impfstoffen und -Behandlungen in den letzten eineinhalb Jahren. Wenn neue Stämme des Virus auftauchen, wird die gleiche Technologie weiterhin angewendet.

Automatisierte medizinische Dokumentation

Da die meisten Klinik- und Krankenhausakten bereits in digitaler Form gespeichert sind, spielen elektronische Gesundheitsakten (EHRs) eine wichtige Rolle im Gesundheitswesen. Obwohl diese Technologie es einfacher, schneller und letztendlich billiger gemacht hat, auf Patientenakten zuzugreifen, kann die tatsächliche Digitalisierung medizinischer Dokumentation eine erhebliche Belastung für zeitgestresste Gesundheitsdienstleister darstellen.

Es gibt bereits Natural-Language-Processing-(NLP)-Technologie, die zahlreiche Prozesse im Zusammenhang mit der Erfassung und Speicherung medizinischer Daten rationalisieren kann. Obwohl Spracherkennungs- und Diktiersoftware in der Medizin nichts Neues ist, werden Vorschläge gemacht, um künstliche Intelligenz-Algorithmen anzuwenden, die die gesamten Interaktionen von medizinischem Personal mit Patienten dokumentieren und analysieren.

Eine vorgeschlagene Implementierung dieser Technologie wäre die Verwendung von KI und maschinellem Lernen, um Videos zu verarbeiten, die mit Kameras aufgezeichnet werden, die von Klinikern getragen werden. Dies wäre in etwa ähnlich wie die Bodycams, die von vielen Polizeibeamten heute getragen werden. Die in diesen Videos gesammelten Informationen könnten schnell indiziert und mit anderen medizinischen Daten für weitere Analysen kombiniert werden.

Selbstdiagnose

In einigen Teilen der Welt sind Gesundheitskliniken und -hospitäler rar. In anderen kann es wie eine unangemessene Mühe erscheinen, einen Arzt für Routinechecks aufzusuchen. Für Menschen, die in einer dieser Situationen leben, werden ernsthafte Erkrankungen oft erst entdeckt, wenn es zu spät ist.

Glücklicherweise haben die meisten Menschen heute bereits ein leistungsfähiges Diagnoseinstrument in ihrer Tasche – ihr Smartphone. Die Qualität der Kamerafotos, die mit diesen Geräten aufgenommen werden, verbessert sich jedes Jahr, während die Technologie billiger zu produzieren ist. Fotos, die mit diesen Geräten aufgenommen werden, sind sicherlich für die Analyse durch KI-Algorithmen geeignet.

Bereits haben Ärzte in Regionen ohne Zugang zu klinischer Bildgebung mit ihren eigenen Mobiltelefonen begonnen, Fotos von ihren Patienten zu machen, um sie zu analysieren. Tatsächlich werden Smartphones mit maschinellem Lernen bereits verwendet, um Hautkrebs und Melanome mit einer Genauigkeit von bis zu 90% zu diagnostizieren. Es gibt bereits Verbraucher-Apps auf dem Markt, die es normalen Benutzern ermöglichen, Hautveränderungen auf ihrem eigenen Körper zu erkennen.

Ähnliche Technologie wird auf die Augenheilkunde angewendet. Algorithmen wurden entwickelt und von der amerikanischen FDA zugelassen, um Retinopathie bei Diabetikern durch Fotoanalyse zu erkennen.

Chatbot-gestützte Telemedizin

Jeder hat bestimmte Dinge, die er lieber für sich behalten möchte, und für viele ist Gesundheit einer davon. Vorsicht ist bei der Diskussion von Gesundheitsproblemen mit Kollegen und Vorgesetzten durchaus verständlich, aber für einige Menschen kann es auch bedrohlich erscheinen, mit Gesundheitsfachleuten zu sprechen.

Chatbots könnten eine Lösung für diese Art von Patienten bieten. Die Technologie, die bereits in der Telemedizin für die Terminvergabe, die Wiederholung von Rezepten und die Triage verwendet wird, wird derzeit untersucht, um mit Personen in Kontakt zu treten, die Rat zu grundlegenden, selbstverwalteten Gesundheitsfragen benötigen.

Tatsächlich fanden Forscher im Vereinigten Königreich heraus, dass Chatbots die bevorzugte Wahl für Patienten mit stigmatisierenden Gesundheitszuständen wie sexuell übertragbaren Krankheiten wären. Durch eine größere Anonymität werden Patienten eher bereit sein, Hilfe für Probleme zu suchen, die zu größeren Bedenken führen können, wenn sie unbehandelt bleiben.

Schlussfolgerung

Die in diesem Artikel beschriebenen Anwendungsfälle für KI im Gesundheitswesen stellen nur eine kleine Auswahl dessen dar, was möglicherweise möglich ist. Wenn wir in das nächste Jahrzehnt der Medtech-Entwicklung eintreten, werden wir sicherlich eine Vielzahl von bahnbrechenden Innovationen entdecken, von denen wir heute nur theoretisieren können.

Der Schlüssel liegt also in der Fähigkeit, Theorien in Realität umzusetzen. Bei Daiger spezialisieren wir uns darauf, theoretische Ideen im Zusammenhang mit KI und maschinellem Lernen in handhabbare Lösungen umzuwandeln, die Unternehmen nutzen. Bitte kontaktieren Sie uns oder besuchen Sie unsere Website, um mehr über unsere Dienstleistungen zu erfahren.