KI und die Zukunft der Gesundheitsversorgung

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

Forscher und politische Entscheidungsträger haben in den letzten zwei Jahrzehnten begonnen, aktiv nach Wegen zu suchen, um die steigenden Gesundheitskosten der alternden Bevölkerung zu bewältigen. Allgemein gilt KI als die vorteilhafteste Lösung.

Nicht nur automatisiert künstliche Intelligenz grundlegende Aufgaben und entzieht so den Bedarf an teurer menschlicher Intervention in vielen Fällen, sondern sie kann auch verwendet werden, um den Patienten ein größeres Gefühl von Privatsphäre und Diskretion zu geben. Darüber hinaus können dank Machine Learning die heute implementierten Lösungen mit der Zeit verbessert und an neue Herausforderungen angepasst werden, die in Zukunft entstehen 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 erwartet wird, bis 2026 44,5 Milliarden Dollar zu erreichen.

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 Neuralnetzen, 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 während 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 gut berichtet wurde, war auch die KI-Analyse integraler Bestandteil der Entwicklung von COVID-19-Impfstoffen und -Behandlungen in den letzten eineinhalb Jahren. Wenn neue Stämme des Virus auftauchen, wird dieselbe Technologie weiterhin angewendet.

Automatisierte medizinische Dokumentation

Da die meisten Klinik- und Krankenhausakten bereits in digitaler Form gespeichert sind, spielen EHRs (elektronische Gesundheitsakten) 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 für zeitgestresste Gesundheitsdienstleister eine erhebliche Belastung darstellen.

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

Eine vorgeschlagene Implementierung dieser Technologie wäre, KI und Machine Learning zu verwenden, um Videos zu verarbeiten, die mit Kameras aufgezeichnet werden, die von Klinikern getragen werden. Dies wäre in der Tat sehr ähnlich wie die Bodycams, die von vielen Polizeibeamten heute getragen werden. Die in diesen Videos gesammelten Informationen könnten schnell mit anderen medizinischen Daten verknüpft und für weitere Analysen verwendet werden.

Selbst-diagnostische Fotos

In einigen Teilen der Welt sind Gesundheitskliniken und -hospitäler rar. In anderen kann es als unangemessen erscheinen, einen Arzt für Routineuntersuchungen aufzusuchen. Für Menschen, die in einer dieser Situationen leben, bleiben ernsthafte Erkrankungen oft unentdeckt, bis es zu spät ist.

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

Bereits haben Ärzte in Regionen ohne Zugang zu klinischer Bildqualität begonnen, Fotos, die mit ihren eigenen Mobiltelefonen aufgenommen wurden, zur Analyse ihrer Patienten zu verwenden. Tatsächlich werden Smartphones mit machine-learning-basierten Software bereits verwendet, um Hautkrebs und Melanome mit Genauigkeitsraten von bis zu 90% zu diagnostizieren. Es gibt bereits Verbraucher-Apps auf dem Markt, die es normalen Benutzern ermöglichen, Veränderungen auf ihrem eigenen Körper zu erkennen.

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

Chatbot-gestützte Telemedizin

Jeder hat bestimmte Dinge, die er gerne privat hält, und für viele ist Gesundheit eines davon. Vorsicht ist bei der Diskussion von medizinischen Problemen mit Kollegen und Vorgesetzten sicherlich verständlich, aber für einige Menschen kann sogar die Kommunikation mit Gesundheitsfachleuten einschüchternd erscheinen.

Chatbots können eine Lösung für diese Art von Patienten bieten. Die Technologie, die bereits aktiv in der Telemedizin für die Terminplanung, die Wiederholung von Rezepten und die Triage verwendet wird, wird derzeit untersucht, um mit Personen in Kontakt zu treten, die über grundlegende, selbst verabreichbare Gesundheitsversorgung beraten werden müssen.

Tatsächlich fanden Forscher im Vereinigten Königreich heraus, dass Chatbots die bevorzugte Wahl für Patienten mit stigmatisierenden Gesundheitszuständen wie STDs wären. Mit größerer Anonymität werden Patienten eher Hilfe für Probleme suchen, die zu größeren Bedenken führen könnten, wenn sie sonst unbehandelt blieben.

Schlussfolgerung

Die in diesem Artikel beschriebenen Anwendungsfälle für KI im Gesundheitswesen stellen nur eine sehr 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 Machine Learning in handhabbare Lösungen umzuwandeln, die Unternehmen Wert bieten. Bitte kontaktieren Sie uns oder besuchen Sie unsere Website, um mehr über unsere Dienstleistungen zu erfahren.