Was ist künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen?

Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelle Lernlösungen verändern die Art und Weise, wie Gesundheitsversorgung bereitgestellt wird. Gesundheitsorganisationen haben riesige Datensätze in Form von Gesundheitsakten und -bildern, Bevölkerungsdaten, Leistungsdaten und Daten aus klinischen Studien angesammelt. KI-Technologien sind gut geeignet, diese Daten zu analysieren und Muster und Erkenntnisse aufzudecken, die Menschen allein nicht finden könnten. Mit Deep Learning von KI können Organisationen im Gesundheitswesen Algorithmen nutzen, um bessere geschäftliche und klinische Entscheidungen zu treffen und die Qualität der Erfahrungen, die sie bieten, zu verbessern.

Überflutet von riesigen Mengen an Gesundheitsdaten und wachsender Verantwortung haben Kliniker Schwierigkeiten, die Zeit zu finden, um mit den neuesten medizinischen Erkenntnissen Schritt zu halten und trotzdem eine patientenorientierte Versorgung zu gewährleisten. Durch die Anwendung maschineller Lerntechnologien auf die neuesten biomedizinischen Daten und elektronischen Gesundheitsakten können medizinische Fachkräfte schnell genaue, relevante, evidenzbasierte Informationen finden, die von medizinischen Fachleuten kuratiert wurden. Einige KI-gestützte Tools zur klinischen Entscheidungsunterstützung verfügen über natürliche Sprachverarbeitung und domänenbasiertes Training - so können Benutzer Fragen so eingeben, als ob sie einen medizinischen Kollegen in einem alltäglichen Gespräch fragen würden, und erhalten schnelle, zuverlässige Antworten.

Indem sie das arbeitsintensive Scannen von Bildern und die Triage von Fällen ergänzen, unterstützen KI-Lösungen in der medizinischen Bildgebung Kardiologen und Radiologen, indem sie relevante Erkenntnisse liefern, die ihnen dabei helfen, kritische Fälle zuerst zu identifizieren, genauere Diagnosen zu stellen und potenziell Fehler zu vermeiden, während sie die Breite und Komplexität der elektronischen Gesundheitsakten nutzen. Eine typische klinische Studie kann riesige Datensätze mit Tausenden von Bildern erzeugen, was zu unglaublichen Datenmengen führt, die überprüft werden müssen. Mithilfe von KI-Algorithmen können Studien aus dem gesamten Gesundheitswesen auf Muster und verborgene Zusammenhänge analysiert werden, was Bildgebungsexperten helfen kann, wichtige Informationen schnell zu finden.

Die IT-Branche im Gesundheitswesen hat die Verantwortung, Systeme zu schaffen, die dazu beitragen, Fairness und Gleichheit in der Datenwissenschaft und bei klinischen Studien zu gewährleisten, was zu optimalen Gesundheitsergebnissen für alle führt. KI und Algorithmen für maschinelles Lernen können so trainiert werden, dass sie helfen, Voreingenommenheit zu reduzieren oder zu beseitigen, indem sie Datenvielfalt und Transparenz fördern, um gesundheitliche Ungleichheiten zu beseitigen. Zum Beispiel kann die Minimierung von Voreingenommenheit in der Gesundheitsforschung helfen, Ungleichheiten bei den Gesundheitsergebnissen aufgrund von Geschlecht, Rasse, ethnischer Zugehörigkeit oder Einkommensniveau zu reduzieren.

Es gibt Herausforderungen bei der Einführung von KI im Gesundheitswesen, darunter die Erfüllung regulatorischer Anforderungen und die Überwindung von Vertrauensproblemen mit Ergebnissen des maschinellen Lernens. Trotz dieser Herausforderungen hat die Einführung von KI und maschinellem Lernen in der Gesundheitsbranche zahlreiche Vorteile für die Organisationen des Gesundheitswesens und die Menschen, denen sie dienen, gleichermaßen gebracht. KI verbessert die Abläufe, indem sie Arbeitsabläufe rationalisiert und bei alltäglichen Aufgaben unterstützt. Außerdem hilft sie den Nutzern, schnell Antworten auf ihre dringenden Fragen zu finden, was zu besseren Erfahrungen für Patienten, Mitglieder, Bürger und Verbraucher führt.