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AI in Healthcare: Exploring the Applications and Benefits
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KI-Revolution im Gesundheitswesen: Entdecken Sie die Anwendungen und Vorteile

KI (künstliche Intelligenz) verändert die Landschaft des Gesundheitswesens. Ihre Verwendung verändert fast jeden Aspekt der Branche. Sie beschleunigt die Diagnose mit größerer Genauigkeit und verbessert die Behandlungspläne, um sie individueller zu gestalten. Anwendungen für KI und maschinelles Lernen für große Datensätze treiben die Forschung und Prognosen für die öffentliche Gesundheit voran. Auf der Ebene der Einrichtungen geht es darum, effizientere und sicherere Räume zu schaffen. Die KI-Revolution im Gesundheitswesen ist da. Lassen Sie uns die Anwendungen und die Vorteile erkunden.

Maschinelles Lernen unterstützt innovative Diagnostik und Behandlung

Das maschinelle Lernen, eine Untergruppe der KI, hat Diagnose und Behandlung relativ schnell weiterentwickelt. Es ist das beste Werkzeug, wenn Sie versuchen, Muster in Datensätzen zu finden, was im Gesundheitswesen bekanntlich der Fall ist. Algorithmen für maschinelles Lernen können riesige Mengen klinischer Daten verarbeiten, um Vorhersagen über medizinische Ergebnisse zu treffen. Datenwissenschaftliche Dienstleistungen helfen Anbietern, Behandlungen zu verbessern und Kosten zu senken.

Hier gibt es einige spezifische Anwendungen für Diagnose und Behandlung.

Medizinische Bildanalyse

Der Umfang der medizinischen Bildgebung, die für eine Diagnose überprüft werden muss, wird täglich größer, was eine erhebliche Belastung für die Kliniker darstellt und zu Verzögerungen führt. KI ist schon seit Jahrzehnten ein Thema, das die Menschen beschäftigt. Die erste Anwendung von KI in der diagnostischen Bildgebung geht auf die 1980er Jahre zurück. Seitdem hat sie sich erheblich weiterentwickelt, aber die Entwicklung von Algorithmen folgt demselben Weg wie immer – dem des tiefen Lernens.

Die Algorithmen des maschinellen Lernens „lernen“ aus großen Datensätzen, wonach auf einem CT- oder MRT-Scan zu suchen ist. Je mehr sie lernen, desto besser werden sie. Oft sind sie genauso genau oder besser als Menschen.

Das Gesundheitswesen nutzt diese Art der Analyse für Dinge wie:

  • Krebserkennung in jedem Organ, einschließlich des Gehirns
  • Erkennung der Anzeichen für einen Schlaganfall
  • Bewertung des Risikos oder des Vorliegens einer Herz-Kreislauf-Erkrankung
  • Einstufung von Muttermalen oder Hautläsionen als krebsartig oder nicht
  • Suche nach Anzeichen einer diabetischen Retinopathie in den Augen

Der Einsatz von maschinellem Lernen in der maschinellen Bildgebung nimmt immer mehr zu, aber es handelt sich um einen formalen Prozess, bei dem es auf Genauigkeit ankommt. Zum Beispiel, die U.S. Department of Food and Drug Administration wird es nur dann genehmigen, wenn es in 80–90 % der Fälle richtig ist. Ein weiteres Beispiel ist eine Studie über KI-Modelle, die aus MRT-Bildern von Hirntumoren gelernt haben. Die Technologie hat sie richtig klassifiziert 98,56 % der Zeit.

Die Vorteile der Anwendung von KI in der medizinischen Bildgebung sind vielfältig. Sie beschleunigt die Überprüfung und Diagnose, senkt die Kosten und findet Dinge, die das menschliche Auge übersehen könnte (vor allem, wenn es überlastet ist).

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Präzisionzmedizin

Die Präzisionsmedizin hat sich größtenteils in Grenzen gehalten. Die damit verbundenen Kosten waren für die meisten nicht erschwinglich, aber die KI leitet eine Phase der demokratisierten Präzisionsmedizin ein. Jeder Mensch hat eine einzigartige genetische Veranlagung, Bedingungen und eine einzigartige medizinische Vorgeschichte. All diese Dinge beeinflussen die Behandlung einer Krankheit und ihre Wirksamkeit. KI-gestützte Präzisionsmedizin kann die Annahmen für Ärzte beseitigen. Der Behandlungsplan richtet sich nun nach dem Einzelnen und nicht mehr danach, was für die meisten Menschen funktioniert. Der Einsatz von KI zur Sequenzierung von DNA ist beispielsweise für die Leukämiebehandlung von großer Bedeutung. Sie kann die spezifische Variante bestimmen, die für die Empfehlung einer Behandlung entscheidend ist. Diese Blutkrebsarten sind weit verbreitet und haben eine hohe Sterblichkeitsrate. Forscher haben herausgefunden, dass KI ein Schlüsselfaktor für die Bereitstellung von Präzisionsmedizin für Leukämiepatienten ist. Die Präzisionsmedizin wird die Überlebenschancen bei Krebs und anderen Krankheiten erheblich verbessern. Sie hilft Ärzten, Behandlungen zu entwickeln, die eine bessere Chance auf Erfolg haben. Insgesamt werden dadurch auch die Kosten für die Gesundheitsversorgung gesenkt.

Konversations-KI kann Patienten einbinden und bessere Ergebnisse erzielen

Das Aufsuchen von Patienten ist oft ein zeitaufwändiger, manueller Prozess. Gesundheitspläne und Anbieter haben Schwierigkeiten, die Menschen zu erreichen und sie bei ihren Gesundheitsproblemen zu unterstützen. Eine mangelnde Beteiligung an der eigenen Gesundheit hat negative Auswirkungen, wie z. B. die Nichteinhaltung der Einnahme von Medikamenten, die Nichtbehandlung chronischer Krankheiten und eine ungesunde Lebensweise. Wenn die Menschen schließlich erkennen, dass sie eine Behandlung benötigen, landen sie in der Notaufnahme, die in der Regel die teuerste Einrichtung ist. Dieses Desengagement kostet das Gesundheitssystem unglaublich viel Geld, und die Entwicklung von Strategien für das Engagement ist eine Herausforderung. Konversations-KI könnte die Antwort sein. Einige Unternehmen setzen Konversations-KI ein, um mit Einzelpersonen über gesundheitliche Probleme zu kommunizieren. Das ist eine einfache und bequeme Möglichkeit der Interaktion. Eine Weiterentwicklung dieses Konzepts kann die Ergebnisse für die Patienten verbessern, da es eine Rolle dabei spielen könnte, die Patienten an die Einnahme ihrer Medikamente zu erinnern, als Nachsorge nach der Entlassung mit dem Pflegeplan zu fungieren und sicherzustellen, dass die Patienten ihre nächsten Termine wahrnehmen.

KI ermöglicht intelligente Automatisierung, um Skalierung zu ermöglichen und Burnout zu reduzieren

Das Thema KI im Gesundheitswesen umfasst auch Automatisierungsmöglichkeiten. Verwendung von Software für das Gesundheitswesen wie z. B. EHRs (elektronische Gesundheitsakten) kann mithilfe von Automatisierung vereinfacht werden. Indem Sie diese Systeme intelligent automatisieren, können Sie:

  • Sich wiederholende, regelbasierte Aufgaben eliminieren
  • Den Zugriff auf Patientendaten über verschiedene Anwendungen hinweg optimieren
  • Das Zeitintervall bis zur Behandlung verringern
  • Den Verwaltungsaufwand entfernen
  • Die Zufriedenheit der Kliniker mit dem EHR verbessern, damit sie bessere Entscheidungen über die Behandlung treffen können
  • Verringern Sie medizinische Fehler mit einem Algorithmus, der EHR-Daten auf Probleme untersuchen kann

Anwendungen wie EHR-Software, mHealth-Anwendungen und telemedizinische Lösungen kommen allen Beteiligten im Gesundheitswesen zugute und ermöglichen Anbietern eine sinnvollere Arbeit mit Patienten. Geringere Kosten, konsolidierte Daten und nahtlosere Prozesse führen ebenfalls zu betrieblicher Effizienz.

AI in Healthcare: Exploring the Applications and Benefits

AI as a Predictor for Public Health

Another promising application of AI in healthcare is using it to collect and analyse data from diverse sources to empower public health predictions. This involves a lot of cooperation in sharing data, which isn’t always possible. The key is real-world data, and when data scientists have it, the benefits include:

  • Preventing and mitigating the spread of disease
  • Enabling localised resources to act more efficiently
  • Identifying and monitoring outbreaks
  • Forecasting how outbreaks or public health emergencies could progress
  • Accelerating action plans

The next horizon for AI will likely point in this direction, taking into account the lessons learned and the reality of the pandemic.

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corentine piette
Corentine Piette
Manager, appygas