Überblick

Warum sollte man KI im Gesundheitswesen einsetzen?

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.

Vorteile von KI im Gesundheitswesen

Bereitstellung von benutzerzentrierten Erfahrungen

Mit großen Datensätzen und maschinellem Lernen können Organisationen im Gesundheitswesen mithilfe von KI schneller und genauer zu Erkenntnissen gelangen und so die Zufriedenheit sowohl intern als auch bei ihren Kunden verbessern.

Effizienzsteigerung im Betrieb

Durch die Untersuchung von Datenmustern können KI-Technologien Organisationen des Gesundheitswesens dabei helfen, das Beste aus ihren Daten, Anlagen und Ressourcen zu machen, die Effizienz zu steigern und die Leistung klinischer und betrieblicher Arbeitsabläufe, Prozesse und finanzieller Abläufe zu verbessern.

Verknüpfung unterschiedlicher Gesundheitsdaten

Daten im Gesundheitswesen sind oft fragmentiert und liegen in verschiedenen Formaten vor. Durch den Einsatz von KI und maschinellen Lerntechnologien können Unternehmen disparate Daten miteinander verbinden, um ein einheitlicheres Bild von den Personen hinter den Daten zu erhalten.

Anwendungsfälle

Anwendungsfall von KI im Gesundheitswesen: Verarbeitung natürlicher Sprache

Wenn Fachexperten 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 natürliche Sprachverarbeitung (NLP) dem Algorithmus, sinnvolle Daten zu isolieren. Dies hilft Entscheidungsträgern, schnell die Informationen zu finden, die sie benötigen, um fundierte Pflege- oder Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Kostenträger im Gesundheitswesen

Für Kostenträger im Gesundheitswesen kann diese NLP-Fähigkeit die Form eines virtuellen Agenten annehmen, der konversationelle KI nutzt, um die Mitglieder von Krankenversicherungen mit personalisierten Antworten in großem Umfang zu verbinden.

Staatliche Fachkräfte im Gesundheits- und Sozialwesen

Für Fachleute aus dem Gesundheits- und Sozialwesen kann ein Sachbearbeiter mithilfe von KI-Lösungen Fallnotizen schnell nach wichtigen Konzepten und Anliegen durchsuchen, um die Betreuung einer Person zu unterstützen.

Manager für den klinischen Betrieb und Datenmanager

Manager für den klinischen Betrieb und Datenmanager, die klinische Studien durchführen, können KI-Funktionen nutzen, um die Suche und Validierung medizinischer Codierungen zu beschleunigen, was dazu beitragen kann, die Zykluszeit für den Start, die Änderung und die Verwaltung klinischer Studien zu reduzieren.

Sehen Sie, wie medizinische Codierung mit KI funktioniert (Video, 00:48)

Isometrie eines Würfels in Lila-Tönen

KI für Kostenträger im Gesundheitswesen

Beantworten Sie Fragen für Mitglieder, Anbieter und Call-Center-Agenten.

eine Frau, die in die Kamera schaut

Sonoma County und IBM machen gemeinsame Sache, um Leben zu verändern

Erfahren Sie, wie KI in einem kalifornischen Bezirk den Bürgern geholfen hat

Unterstützung bei klinischen Entscheidungen

Wie KI im Gesundheitswesen klinische Entscheidungen beschleunigt

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.

Medizinische Bildgebung

Wie KI im Gesundheitswesen die medizinische Bildgebung unterstützt

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.

Gesundheitliche Chancengleichheit

Wie KI im Gesundheitswesen gesundheitliche Chancengleichheit unterstützen kann

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.

KI-Einführung

Die Herausforderungen bei der Einführung von KI im Gesundheitswesen

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.

Kundenreferenzen

Tiefere Einblicke mit KI

Hardin Memorial Health hat eine KI-Lösung eingeführt, um Radiologen dabei zu helfen, schnellere und fundiertere Versorgungsentscheidungen zu treffen und ihre EHR-Investitionen zu maximieren.

Verbesserung von Effizienz und Pflege mit KI

TidalHealth Peninsula Regional verbesserte die Effizienz, die Pflege und die allgemeine Akzeptanz der klinischen Entscheidungsunterstützung durch die Integration von KI-gestützter Suche in seine EHR.

Vorteilhafte Integration

Sonoma County arbeitete mit IBM zusammen, um Wege zu finden, die Bedürfnisse der am meisten gefährdeten Einzelpersonen und Familien durch eine bessere Koordination von Fallbearbeitern und Beratern zu erfüllen.

Ressourcen

KI zur Steigerung der betrieblichen Effizienz

Lesen Sie, wie Lösungen mit künstlicher Intelligenz medizinischen Fachkräften helfen, Probleme im Gesundheitswesen zu lösen.

KI zur Unterstützung der Krankenpflege

Von der Diagnose bis zur Behandlung hilft die KI-Technologie Klinikern, anhand von Daten besser informierte Entscheidungen zu treffen.

Die Verlagerung von Pharma auf Broad Data und KI

Erfahren Sie, wie Life-Science-Unternehmen ihren Einsatz von KI skalieren können, um unterschiedlichste Datentypen zu verwenden und die Vorteile umfassender Daten zu nutzen.

Technologie für das Gesundheitswesen

Sehen Sie, wie Technologien wie KI, Blockchain und Cloud das Gesundheitswesen verändern.

Interoperabilität im Gesundheitswesen

Mit Interoperabilitätslösungen für das Gesundheitswesen können Organisationen wichtige Gesundheitsdaten verwalten, anzeigen, analysieren und gemeinsam nutzen.

Klinische Entscheidungsunterstützung und KI

Lesen Sie die Ergebnisse zweier Studien, die zeigen, wie KI-basierte klinische Entscheidungsunterstützung dazu beiträgt, die Pflegeerfahrungen zu verbessern.

Lösungen

Unterstützung bei klinischen Entscheidungen

Informieren Sie sich über Lösungen, die Gesundheitsdienstleistern helfen, mit den neuesten klinischen Erkenntnissen Schritt zu halten und personalisierte, evidenzbasierte Pflege effizient bereitzustellen.

Life-Science-Technologie

Bewältigen Sie neue Behandlungsherausforderungen, indem Sie Studien effizienter gestalten, bessere Datensätze verwenden und den evidenzbasierten Wert zeigen.

Management von Arbeitgeberleistungen

Der Einsatz von KI, um bessere Entscheidungen bei der Gestaltung von Sozialleistungsplänen zu treffen, führt zu gesünderen und produktiveren Menschen.

Enterprise Imaging

Mit der Transformation von Imaging-Lösungen durch KI können Sie mehr Bilder verwalten, effizienter zusammenarbeiten und die richtigen Imaging-Anwendungen einsetzen.

Lösungen für Kostenträger

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

DynaMed und Micromedex with Watson

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

Gesundheitsmanagement

Nutzen Sie das Potenzial Ihrer Daten, um die Qualität und Sicherheit zu verbessern und die Gesundheit der Bevölkerung optimal zu unterstützen.