Von der Diagnose zur Behandlung: Sechs Wege, wie Technologie das Gesundheitswesen revolutioniert

Integration von KI in den klinischen Arbeitsablauf

Eine der größten Belastungen für Kliniker ist es, wenn eine Technologielösung nicht gut an ihre Arbeitsabläufe angepasst ist.

Um eine Diagnose zu stellen und einen Behandlungsplan zu empfehlen, ist ein Arzt auf die wertvollen Daten in einem EHR angewiesen, aber er sollte nicht durch Benutzerfreundlichkeitsschleifen springen müssen, um darauf zuzugreifen. Durch die Integration von KI in die klinischen EHR-Workflows wird all dieser Lärm und die manuelle Arbeit reduziert. KI wird zu einer Automatisierungsmaschine, die Aufgaben wie die Terminplanung übernimmt. Sie kann auch Daten aus verschiedenen Quellen zusammenfassen, um sie den Leistungserbringern zur Verfügung zu stellen.

Das Ergebnis ist weniger Bildschirmarbeit und mehr Zeit für den Patienten. Außerdem erhalten die Ärzte ein genaues und vollständiges Bild des Patienten. Dies unterstützt genauere Diagnosen und Behandlungspläne, die den Patienten als Ganzes betrachten.

IoMT-Patientenmonitoring liefert Daten zur Verbesserung der Lebensqualität von Patienten mit chronischen Erkrankungen

IoMT-Geräte (Internet of Medical Things) haben die Überwachung und Nachsorge von Patienten außerhalb von Pflegeeinrichtungen erweitert. Sie werden häufig in Krankenhäusern eingesetzt und liefern wertvolle Daten. Nun können sie auch für chronisch kranke Menschen Daten sammeln. So können Ärzte beispielsweise den Blutzuckerspiegel von Diabetikern überwachen. Die Informationen helfen ihnen, die aktuellen Behandlungsmethoden zu bewerten und Verhaltensweisen aufzudecken, die zu Spitzenwerten führen. Diese detaillierten Daten geben Patienten und ihren Ärzten einen Echtzeit-Überblick über das Krankheitsmanagement.

Es gibt noch weitere Innovationen, die mit IoMT Einzug halten werden. Dazu gehören Dinge wie

• Schluckbare Sensoren, die Verdauungsdaten wie den pH-Wert des Magens erfassen oder innere Blutungen aufspüren.
• vernetzte Inhalatoren für Menschen mit Atemwegserkrankungen, die die Umstände von Anfällen überwachen, damit Ärzte die Ursache des Auslösers finden können

Verbesserung der Früherkennung durch KI

Diagnostische Tests und bildgebende Verfahren sind wichtige diagnostische Hilfsmittel für Kliniker. Ein Patient kann über Symptome berichten, aber Ärzte benötigen mehr Daten, um eine Schlussfolgerung ziehen zu können. Die KI wird zu einem Faktor, der eine frühere Diagnose ermöglicht, indem sie Anomalien erkennt, die dem menschlichen Auge entgehen könnten. Der Einsatz von KI, die anhand großer Datensätze lernt, worauf bei bildgebenden Verfahren zu achten ist, hat sich rasch durchgesetzt.

Ein Beispiel ist der Einsatz von KI zur genaueren Erkennung und Diagnose von Krebs. Sie analysiert Gewebescans genauso gut wie Pathologen. Der Einsatz von KI entlastet auch die menschliche Intelligenz, die bei erhöhter Arbeitsbelastung zu Fehldiagnosen führen kann.

KI unterstützt auch kardiovaskuläre Untersuchungen. Sie kann verschiedene Strukturen des Herzens vermessen und Anomalien in bildgebenden Verfahren präzise erkennen. So können beispielsweise Verdickungen von Muskelstrukturen, die den Blutfluss behindern, automatisch erkannt werden. Mit dieser sofortigen Information können Ärzte Probleme frühzeitig angehen und mit den Patienten an Veränderungen arbeiten, bevor es zu einem Herzinfarkt kommt.