Was ist künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen?

Gesundheitsorganisationen nutzen KI-Lösungen, um fundierte Entscheidungen zu treffen und die Erfahrungen mit Daten zu verbessern

Schwarzer Hintergrund mit bunten Punkten darin
Warum KI im Gesundheitswesen einsetzen?

Lösungen für künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen verändern die Art und Weise, wie Gesundheitsversorgung bereitgestellt wird. Gesundheitsorganisationen haben riesige Datenbestände in Form von Krankenakten und -bildern, Bevölkerungsdaten, Anspruchsdaten und Daten klinischer Studien angesammelt. KI-Technologien sind gut geeignet, um diese Daten zu analysieren und Muster und Erkenntnisse abzuleiten, die Menschen alleine nicht finden könnten. Mit Deep Learning aus KI können Gesundheitsorganisationen Algorithmen verwenden, um bessere geschäftliche und klinische Entscheidungen zu treffen und die Qualität der von ihnen bereitgestellten Erfahrungen zu verbessern.

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Vorteile von KI im Gesundheitswesen

Bereitstellung benutzerorientierter Erfahrungen

Durch Verwendung großer Datenbestände und maschinellen Lernens können Gesundheitsorganisationen mit KI schneller und genauer Erkenntnisse gewinnen, was sowohl intern als auch bei Nutzern höhere Zufriedenheit ermöglicht.

Verbesserung der Effizienz im Betrieb

Durch Untersuchung von Datenmustern können KI-Technologien Gesundheitsorganisationen dabei unterstützen, ihre Daten, Assets und Ressourcen optimal zu nutzen und damit die Effizienz zu steigern und die Leistung klinischer und betrieblicher Arbeitsabläufe, Prozesse und Finanzvorgänge zu verbessern.

Verbindung unterschiedlicher Gesundheitsdaten

Gesundheitsdaten sind oft fragmentiert und liegen in verschiedenen Formaten vor. Durch den Einsatz von Technologien für KI und maschinelles Lernen können Unternehmen unterschiedliche Daten verbinden, um ein einheitlicheres Bild der Personen hinter den Daten zu erhalten.


Anwendungsfall KI im Gesundheitswesen: Verarbeitung natürlicher Sprache

Wenn Experten dabei helfen, KI-Algorithmen zu trainieren, um bestimmte Datenmuster zu erkennen und zu kategorisieren, die widerspiegeln, wie Sprache in ihrem Teil der Gesundheitsbranche tatsächlich verwendet wird, ermöglicht diese Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) dem Algorithmus, aussagekräftige Daten zu isolieren. Dies hilft Entscheidungsträgern, die Informationen zu finden, die sie benötigen, um schnell fundierte Versorgungs- oder Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Kostenträger im Gesundheitswesen

Für Kostenträger im Gesundheitswesen kann diese NLP-Funktion die Form eines virtuellen Agenten annehmen, der dialogorientierte KI verwendet, um Empfängern von Krankenkassenleistungen personalisierte Antworten im richtigen Maß bereitzustellen. Sehen Sie sich die Ressource an.

Staatliches Gesundheits- und Sozialfürsorgepersonal

Für staatliches Gesundheits- und Sozialfürsorgepersonal kann ein Sachbearbeiter KI-Lösungen verwenden, um Fallnotizen schnell nach wichtigen Konzepten und Bedenken zu durchsuchen und damit die Versorgung einer Person zu unterstützen.

Klinische Betriebs- und Datenmanager

Klinische Betriebs- und Datenmanager, die klinische Studien durchführen, können KI-Funktionalität nutzen, um Suchläufe und Überprüfung medizinischer Codierung zu beschleunigen, was dazu beitragen kann, die Zykluszeit zum Starten, Ändern und Verwalten klinischer Studien zu verkürzen.

Ansehen, wie medizinische Codierung mit KI funktioniert

Sonoma County und IBM arbeiten zusammen, um Leben zu verändern


Wie KI im Gesundheitswesen klinische Entscheidungen beschleunigt

Angesichts riesiger Mengen an Gesundheitsdaten und zunehmender Verantwortung haben Ärzte Mühe, die Zeit zu finden, um mit den neuesten medizinischen Erkenntnissen Schritt zu halten und dennoch eine patientenorientierte Versorgung zu gewährleisten. Durch Anwendung von Technologien für maschinelles Lernen auf die neuesten biomedizinischen Daten und elektronischen Patientenakten können medizinische Fachkräfte schnell genaue, relevante, evidenzbasierte Informationen gewinnen, die von medizinischen Fachkräften kuratiert wurden. Einige KI-gestützte Tools zur Unterstützung klinischer Entscheidungen verfügen über Funktionen für die Verarbeitung natürlicher Sprache und domänenbasiertes Training, sodass Benutzer Fragen so eingeben können, als würden sie sie einem Kollegen in einem alltäglichen Gespräch stellen, und schnelle, zuverlässige Antworten erhalten.

Mehr über die Integration von KI-Tools in EPA lesen

Wie KI im Gesundheitswesen die medizinische Bildgebung unterstützt

Da KI-Lösungen, die in der medizinischen Bildgebung verwendet werden, das arbeitsintensive Scannen von Bildern und Sichten von Fällen unterstützen, können Kardiologen und Radiologen damit relevante Erkenntnisse gewinnen, die ihnen helfen können, kritische Fälle zuerst zu identifizieren, genauere Diagnosen zu stellen und potenziell Fehler zu vermeiden, während sie gleichzeitig Umfang und Komplexität elektronischer Patientenakten nutzen. Eine typische klinische Studie kann riesige Datenbestände mit Tausenden von Bildern produzieren, was zu unglaublichen Datenmengen führt, die überprüft werden müssen. Mit KI-Algorithmen können Studien aus der gesamten Gesundheitsbranche auf Muster und verborgene Beziehungen analysiert werden, damit Imaging-Experten wichtige Informationen schnell finden.


Wie KI im Gesundheitswesen gesundheitliche Gerechtigkeit unterstützen kann

Die IT im Gesundheitswesen hat die Verantwortung, Systeme zu schaffen, die dazu beitragen, Fairness und Gleichberechtigung in Datenwissenschaft und klinischen Studien zu gewährleisten, was zu optimaler Gesundheit für alle führt. Algorithmen für KI und maschinelles Lernen können trainiert werden, um Verzerrungen zu reduzieren oder zu beseitigen, indem Datenvielfalt und -transparenz gefördert werden, um gesundheitliche Ungerechtigkeiten anzugehen. Beispielsweise kann die Minimierung von Verzerrungen in der Gesundheitsforschung dazu beitragen, Unterschiede bei der Gesundheit aufgrund von Geschlecht, Rasse, ethnischer Zugehörigkeit oder Einkommensniveau zu bekämpfen.

Mehr über die Bedeutung von Fairness und Transparenz von Gesundheitsdaten erfahren

Herausforderungen der Einführung von KI im Gesundheitswesen

Es gibt Herausforderungen bei der Einführung von KI im Gesundheitswesen, wie z. B. Erfüllung gesetzlicher Bestimmungen und Überwindung des Misstrauens gegenüber Ergebnissen des maschinellen Lernens. Trotz dieser Herausforderungen hat die Einführung von KI und maschinellem Lernen im Gesundheitswesen zahlreiche Vorteile für Gesundheitsorganisationen und Nutzern gebracht. KI verbessert den Betrieb, indem sie Arbeitsabläufe optimiert, bei alltäglichen Aufgaben hilft und Benutzer dabei unterstützt, schnell Antworten auf ihre dringenden Fragen zu finden, was zu besseren Erfahrungen für Patienten, Mitglieder, Bürger und Verbraucher führt.


Zugehörige Lösungen

Unterstützung klinischer Entscheidungen

Lernen Sie Lösungen kennen, mit denen Gesundheitsdienstleister mit den neuesten klinischen Erkenntnissen Schritt halten und personalisierte, evidenzbasierte Versorgung effizient bereitstellen können.


Technologie für Biowissenschaften

Bewältigen Sie neue Behandlungsaufgaben, indem Sie Studien effizienter gestalten, bessere Datenbestände verwenden und einen evidenzbasierten Wert aufzeigen.


Management von Arbeitgeberleistungen

Die Nutzung von KI, um bessere Entscheidungen bei der Gestaltung von Leistungsplänen für Arbeitnehmer zu treffen, führt zu gesünderen und produktiveren Menschen.


Unternehmensspezifische Bildgebung

Durch Transformation von Imaging-Lösungen mit KI können Sie mehr Bilder verwalten, effizienter zusammenarbeiten und die richtigen Imaging-Anwendungen bereitstellen.


Lösungen für Kostenträger

Kostenträger im Gesundheitswesen benötigen eine Daten- und Analysestrategie, um den Wettbewerb voranzutreiben, Angebote zu erstellen und Kunden zu binden.


DynaMed und Micromedex with Watson

Evidenzbasierte Inhalte zu Arzneimitteln und Krankheiten, KI-gestützte Suche und cloudbasierte Tools – mit dem Komfort einer einzigen Point-of-Care-Lösungssuite.


Gesundheitsmanagement für die Bevölkerung

Nutzen Sie das Potenzial Ihrer Daten, um Qualität, Sicherheit und Gesundheitsmanagement für die Bevölkerung zu verbessern.