Künstliche Intelligenz und maschinelle Lernsysteme revolutionieren die Patientenversorgung im Gesundheitswesen. Darüber hinaus hat die COVID-19-Pandemie eine entscheidende Rolle bei der Beschleunigung der Nutzung und Einführung dieser Systeme in der Gesundheitsbranche gespielt.
Der Hauptgrund für die beschleunigte Einführung liegt in den vielen Vorteilen von KI und ML bei der Verbesserung der Patientenversorgung. Wie können diese KI- und ML-Lösungen also dazu beitragen, die Patientenversorgung zu revolutionieren? Das wollen wir im Folgenden herausfinden.
Die Vorteile von AI/ML im Gesundheitswesen
Es gibt viele Möglichkeiten, wie die Gesundheitsbranche von der KI- und ML-Technologie profitieren kann. Hier sind ihre wichtigsten Vorzüge.
Genaue Diagnose
KI und ML helfen Ärzten bei der genauen Diagnose von Patienten. Vor der Erfindung und Einführung von Technologie im Gesundheitswesen gab es zahlreiche Fälle von Fehldiagnosen. KI und ML verringern jedoch diese auf menschliches Versagen zurückzuführenden Fehldiagnosen.
Die Entwicklung mobiler Anwendungen erleichtert die Erstellung von KI-Anwendungen. Diese KI-Anwendungen helfen in verschiedenen Bereichen des Gesundheitswesens, z. B. in der Onkologie, bei der Erkennung von Krankheiten wie Krebs.
Populationsbezogenes Gesundheitsmanagement
KI-gesteuerte Tools können Gesundheitsorganisationen dabei helfen, große Datenmengen zu sammeln, auszuwerten und zu vergleichen, um so Muster auf Bevölkerungsebene zu erstellen, die für das Gesundheitsmanagement entscheidend sind. Gesundheitsorganisationen nutzen diese Daten, um frühe Krankheitsrisiken in einer bestimmten Population zu erkennen und Präventionsmaßnahmen zu entwickeln.
Tragbare medizinische Geräte
KI und ML in der Gesundheitsfürsorge für ältere und chronisch kranke Patienten fördern das personalisierte Pflegemanagement durch tragbare medizinische Geräte. Diese KI- und ML-gestützten Geräte spielen eine entscheidende Rolle bei der Überwachung des Gesundheitszustands einer Person, ohne dass diese eine Gesundheitseinrichtung aufsuchen muss. Einige dieser tragbaren medizinischen Geräte sind:
- Blutdruckmessgeräte
- Blutzuckermessgerät
- Tragbare EKG-Geräte
Fallstudien über erfolgreiche KI/ML-Implementierungen im Gesundheitswesen
Es gibt viele Beispiele für die erfolgreiche Implementierung von KI/ML-Lösungen im Gesundheitswesen. Hier sind zwei Beispiele für diese Erfolgsgeschichten:
Natürliche Sprachverarbeitung (NLP)
NLP ist ein Teilbereich der KI, der sich auf die Interaktion zwischen Mensch und Computer durch natürliche Sprache konzentriert. Organisationen des Gesundheitswesens nutzen NLP für die folgenden Aufgaben:
- Klinische Dokumentation
- Data-Mining-Forschung
- Abgleich klinischer Studien
- Computerunterstützte Kodierung
- Hierarchische Zustandskategorisierung
- Spracherkennung, die bei der Eingabe von Daten durch SIE hilft
Fernüberwachung von Patienten
KI spielt eine entscheidende Rolle bei der Patientenfernüberwachung (RPM), da sie eine Patientenüberwachung in Echtzeit ermöglicht. Diese Echtzeit-Patientenüberwachung erleichtert die frühzeitige Erkennung potenzieller Gesundheitsprobleme.
Darüber hinaus kann das KI-gestützte Patientenfernüberwachungssystem die Medikamenteneinnahme und die Vitalparameter eines Patienten kontinuierlich überwachen. Ein Beispiel für diese RPMs sind Biosensoren, die Folgendes verfolgen können
- Tägliche Aktivitäten
- Schlafmuster
- Blutdruck
- Herzfrequenz
Ethische Bedenken in Bezug auf AI/ML für das Gesundheitswesen
Trotz der vielen Vorteile von KI und ML im Gesundheitswesen werfen sie auch einige ethische Bedenken auf. So wirft der Einsatz dieser neuen Technologien beispielsweise Bedenken hinsichtlich Datenverletzungen, ungenauer Informationsquellen, Voreingenommenheit, Sicherheit und Transparenz sowie Datenschutz auf.
Das Gesundheitswesen ist ein sehr sensibler Wirtschaftszweig, und jeder Fehler kann schwerwiegende Auswirkungen auf die Ergebnisse für die Patienten haben. Daher ist es am besten, ethische Bedenken zu berücksichtigen:
- Algorithmische Transparenz
- Schutz der Privatsphäre der Patienten
- Beseitigung von Schwachstellen in der Cybersicherheit
- Informierte Zustimmung zur Verwendung von Patientendaten
- Korrektes Training von KI- und ML-Modellen zur Vermeidung von Verzerrungen
Überwindung der Herausforderungen bei der Implementierung von KI/ML im Gesundheitswesen
Auch wenn KI und ML in der Diagnostik und im Gesundheitswesen eine wichtige Rolle spielen, gibt es Herausforderungen für ihre erfolgreiche Umsetzung. Im Folgenden gehen wir auf einige dieser Herausforderungen ein und zeigen, wie man sie überwinden kann.
Der Einsatz von Explainable AI (XAI) Techniken zur Lösung von Zuverlässigkeitsproblemen
Es ist unglaublich schwierig zu verstehen, wie KI und ML-Modelle funktionieren. In den meisten Fällen müssen Fachkräfte im Gesundheitswesen verstehen, warum und wie KI- und ML-Modelle bestimmte Ergebnisse liefern, um Maßnahmen ergreifen zu können.
Dieser Mangel an Argumentation und Verständnis führt zu Vertrauensproblemen, die eine effektive Einführung von KI/ML im Gesundheitswesen verhindern. Der beste Weg, dieses Problem zu überwinden, ist der Einsatz von Explainable AI (XAI)-Techniken, die helfen, Vertrauen zwischen Computern und Menschen aufzubauen. Mit dieser Technik kann man verstehen, wie KI- und ML-Systeme bestimmte Lösungen ermitteln.
Maximale KI- und ML-Modelltests zur Vermeidung von Diagnosefehlern
Auch wenn KI genauere Diagnosen verspricht, können immer noch Fehler gemacht werden. Aufgrund dieser Fehlermöglichkeit zögern einige Organisationen im Gesundheitswesen, KI- und ML-Lösungen zu übernehmen. Die beste Möglichkeit, diese Herausforderung zu überwinden, besteht darin, dass Anbieter und Gesundheitseinrichtungen mehr Tests von KI- und ML-Modellen durchführen.
Künftige Möglichkeiten für KI/ML im Gesundheitswesen
Die Zukunft von KI/ML im Gesundheitswesen ist unglaublich vielversprechend, insbesondere angesichts der zu erwartenden Fortschritte bei Algorithmen und Technologien für maschinelles Lernen. KI- und ML-Technologien werden stärker in alle Prozesse im Gesundheitswesen integriert werden.
Diese vollständige Integration wird zu besseren Patientenergebnissen führen. Abgesehen von den besseren Ergebnissen für die Patienten wird die vollständige Integration von KI und ML positiv zur Schaffung von mehr Karrieremöglichkeiten im Gesundheitswesen beitragen.
Schlussfolgerung
KI und ML im Gesundheitswesen für ältere Erwachsene und Menschen mit chronischen Krankheiten verbessern die Patientenversorgung, fördern erfolgreiche Diagnosen und beschleunigen die Vorhersage von Gesundheitsergebnissen. Hat Ihre Organisation im Gesundheitswesen KI und ML eingesetzt? Welche Erfahrungen haben Sie gemacht?
