Künstliche Intelligenz in der Medizin
Gewinnung von Erkenntnissen über Diagnostik, Pflegeprozesse, Behandlungsvariabilität und Therapieerfolge mit Unterstützung von Machine Learning
Überblick
Was ist künstliche Intelligenz in der Medizin?
Künstliche Intelligenz (KI) ist eine Technologie, die dem neuronalen Netzwerk des Gehirns nachempfunden ist und mehrere Informationsebenen – einschließlich Algorithmen, Mustervergleiche, Regeln, Deep Learning und Cognitive Computing – verwendet, um zu lernen, wie man Daten versteht.
Wie benutzen wir KI in der Medizin
KI-fähige Werkzeuge können in Rohdaten aussagekräftige Beziehungen erkennen und können potenziell in fast jedem Bereich der Medizin angewendet zu werden, einschließlich Arzneimittelentwicklung, Behandlungsentscheidungen, Patientenversorgung sowie finanzielle und betriebliche Entscheidungen.
Mit Hilfe der KI sind Gesundheitsfachleute in der Lage, komplexe Probleme anzugehen, die allein nur schwer, zeitaufwendig oder ineffizient zu lösen wären. Die KI könnte für die Medizin eine wertvolle Ressource sein, die es ermöglicht, Fachwissen besser zu nutzen und im gesamten Gesundheits-Ökosystem einen Mehrwert zu schaffen.
Anwendungsfälle
Vorteile der künstlichen Intelligenz in der Medizin
KI-fähige Tools können relevante Informationen aus großen Datenmengen extrahieren und umsetzbare Erkenntnisse für zahlreiche Anwendungen generieren.
Behandlungsdaten extrahieren
Anhand von KI-Technologien können Mediziner Informationen in unstrukturierter medizinischer Literatur finden, die sie bei ihren Behandlungsentscheidungen unterstützen.
Unterstützung von Benutzeranforderungen
KI kann Daten durchforsten und auf eine Weise präsentieren, die dem Fachpersonal ein vollständiges Bild über den gesundheitlichen Zustand eines Patienten vermittelt.
Erkenntnisse aus Patientendaten gewinnen
KI-Tools können strukturierte und unstrukturierte medizinische Datensätze durchsuchen, um eine Anamnese zu liefern.
Ähnlichkeiten und Muster erkennen
KI ist in der Lage, Muster zu identifizieren, um Forschern zu helfen, dynamische Patientenkohorten für Studien und klinische Studien zu erstellen.
Evolution
Über künstliche Intelligenz in der Medizin
Bevor die KI in den 2000er Jahren auf medizinische Informationen angesetzt wurde, konnten Vorhersagemodelle im Gesundheitswesen nur begrenzte Variablen in bereinigten und gut organisierten Gesundheitsdatenbeständen berücksichtigen. Inzwischen hat es sich gezeigt, dass hochentwickelte Machine-Learning-Tools, die künstliche neuronale Netze zum Lernen extrem komplexer Zusammenhänge oder Technologien für „Deep Learning“ einsetzen, die menschliche Fähigkeiten bei der Ausführung gewisser medizinischer Aufgaben unterstützen – ja manchmal sogar übertreffen. KI-Systeme sind so konzipiert, dass sie die komplexen Daten, die aus der modernen klinischen Versorgung generiert wurden, bewältigen können.
KI-Technologien, wie z.B. IBM Watson, werden von Leistungserbringern, Führungskräften und Forschern im Gesundheitswesen eingesetzt, um Millionen von medizinischen Berichten, Patientenakten, klinischen Studien und medizinischen Fachzeitschriften zu nutzen und Erkenntnisse daraus zu ziehen.
Rolle der KI
Warum ist künstliche Intelligenz in der Medizin wichtig?
Auf den Punkt kommen
KI könnte dazu beitragen, die überwältigende Menge an klinischen Daten, medizinischer Literatur sowie Bevölkerungs- und Nutzungsdaten sinnvoll zu nutzen, um fundierte Entscheidungen zu treffen.
Kontextbezogene Relevanz bereitstellen
Die künstliche Intelligenz könnte den Leistungserbringern im Gesundheitswesen durch die schnelle Interpretation von Milliarden von Datenpunkten – sowohl Text- als auch Bilddaten – eine umfassende Sicht ermöglichen, um kontextrelevante Informationen für einzelne Patienten zu identifizieren.
Fehler im Zusammenhang mit menschlicher Ermüdung verhindern
Menschliches Versagen ist kostspielig und Ermüdung kann Fehler verursachen. KI-Algorithmen leiden nicht unter Müdigkeit, Ablenkungen oder Stimmungsschwankungen. Sie können riesige Datenmengen mit unglaublicher Geschwindigkeit und Genauigkeit verarbeiten.
Krankheiten leichter erkennen
KI-Systeme könnten Anomalien in medizinischen Bildern, wie MRIs oder CT-Scans, erkennen.
Zunehmendes Engagement zwischen Arzt und Patient
Die KI-Automatisierung ermöglicht es Ärzten, weniger Zeit für Dateneingabe und Schreibtischarbeit aufzuwenden und dafür mehr Zeit mit Patientenkontakt.
Pflegekosten reduzieren
Die KI könnte helfen, wichtige Nutzungsinformationen zu ermitteln, z.B. welche Bürgerinnen und Bürger in den verschiedenen Gesundheits- und Humandienstleistungsprogrammen Anspruch auf Unterstützung haben.
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