Künstliche Intelligenz (KI) im Gesundheitswesen: Anwendungen und Herausforderungen

In den letzten Jahren ist das Interesse an künstlicher Intelligenz (KI) im Gesundheitswesen gestiegen. Technokraten glauben, dass Gesundheitsdienstleister daran arbeiten müssen, sich der Technologie bewusst zu werden, damit sie Patienten eine optimale Versorgung bieten können. In diesem Artikel haben wir uns angeschaut, wie der Einsatz von KI das Gesundheitswesen prägt, einschließlich ihrer Auswirkungen, Herausforderungen bei der Implementierung sowie aktuelle und potenzielle Anwendungen.

5 Möglichkeiten wie sich KI-Nutzung auf die Gesundheitsbranche auswirkt

Der Einsatz von KI in der Medizin nimmt rasant zu. Bis 2025 soll der Markt weltweit 28 Millionen US-Dollar wert sein, was weitere Fortschritte bedeuten könnte. Derzeit werden KI-Systeme verwendet für:

1. Rezeptverwaltung

Das amerikanische “National Institute of Health” verwendet derzeit eine App mit der es die Einnahme von Medikamenten eines Patienten überwachen kann. Bei der Installation auf einem Smartphone überprüft die Kamera des Geräts automatisch, ob ein Patient seine Medikamente gewissenhaft einnimmt. Die meisten Patienten mit dieser App haben kritische Erkrankungen, nehmen an klinischen Studien teil oder vergessen oft den Rat ihres Arztes zu befolgen.

2. Gesundheitsüberwachung

Wearables oder Gesundheitstracker werden heute von vielen Personen häufig verwendet, um ihre Herzfrequenz und andere Gesundheitsstatistiken zu überwachen. Wearables wie FitBit, Garmin und Apple Watch können ihre Benutzer benachrichtigen, wenn es Zeit für ihr Training ist. Benutzer können die Daten, die ihre Wearables sammeln mit KI-Systemen und ihren Ärzten zur regelmäßigen Gesundheitsüberwachung teilen.

3. Wirkstoffforschung

Klinische Studien dauern Jahre, was im Falle einer Krise (z. B. bei Ausbruch einer Krankheit) einfach nicht ausreicht. KI kann diesen Prozess beschleunigen. Ein Beispiel wäre während eines kürzlichen Ausbruchs des Ebola-Virus. Ein KI-gestütztes Programm half dabei, nach vorhandenen Medikamenten zu suchen die neu formuliert werden könnten, um das Virus zu bekämpfen. Nach nur einem Tag fand das Programm zwei Medikamente die dann verwendet wurden.

Inzwischen erweist sich Natural Language Processing (NLP), eine Teilmenge der KI, auch für folgende Zwecke als nützlich:

4. Klinische Dokumentation

NLP kann schnell fehlende Informationen in den klinischen Aufzeichnungen eines Patienten identifizieren, die für eine genaue Analyse und Behandlung von entscheidender Bedeutung sein können.

5. Codierung

Anstatt Daten manuell in elektronische Gesundheitsakten zu kodieren, können stattdessen KI-gestützte Systeme verwendet werden. Das würde nicht nur den Prozess beschleunigen, sondern auch Fehler verringern. Entwickler können die Systeme so programmieren, dass potenziell ungenaue Informationen automatisch erkannt und korrigiert werden.

In Zukunft wird es nicht überraschen, dass KI Gesundheitsdienste personalisiert und Krankheitsfolgen vorhersagt. Zuvor muss sich die Technologie jedoch einigen Herausforderungen stellen.

Die Herausforderungen der KI im Gesundheitswesen verstehen

Warum sehen wir keine weit verbreitete Einführung von KI im Gesundheitswesen? Hier einige mögliche Antworten:

Vorschriften

Schaut man sich andere Branchen an ist KI leicht in Aktion zu sehen. Der Hauptgrund ist, dass es einfach ist die Informationen zu sammeln und darauf zuzugreifen die erforderlich sind, um einen Algorithmus für andere Sektoren wie die Fertigung zu entwickeln. In der Gesundheitsbranche ist der Zugriff auf Daten jedoch eine ziemliche Herausforderung, da er stark reguliert ist.

Die Anwendung der Vorhersagefähigkeit der KI auf die Ultraschalltechnologie (Sonographie) erfordert beispielsweise eine riesige Menge an zu analysierenden Bildern, um ein Ultraschallgerät richtig zu trainieren. Ultraschallbilder sind durch die strengen Vorschriften datenschutzgeschützt. Entwickler müssten die Erlaubnis jedes Patienten einholen, um seine/ihre Informationen als Input zu verwenden.

Datenintegrität

KI-Systeme sind stark von der Qualität der Daten abhängig, die sie als Input erhalten. Als solches würde ein fähiges Gerät Informationen benötigen, die verifiziert und für richtig erklärt wurden, bevor sie als Trainingseingabe verwendet werden. Viele Anbieter von KI-Systemen haben Schwierigkeiten, qualitativ hochwertige Datensätze zu sammeln. Es hilft auch nicht, dass die meisten Krankenakten nicht direkt am Computer ausgefüllt werden. Sie verlassen sich auf manuell ausgefüllte Formulare, die später digitalisiert werden, was Fehlinterpretationen und anderen menschlichen Fehlern unterliegen kann. Diese Fehler können den KI-Algorithmus beeinflussen und zu Fehlfunktionen der Geräte führen.

Konservativismus in der Industrie

Während einige Patienten dem Einsatz von Technologien aufgeschlossener gegenüberstehen, sind viele immer noch misstrauisch, ihre Krankenakten Maschinen anzuvertrauen. Viele Menschen befürchten, dass ihre digitalisierten Dokumente von skrupellosen Personen falsch gehandhabt und manipuliert werden könnten, was ihnen weitere Probleme bereitet.

Abschließende Gedanken

KI kann die Grenzen der Gesundheitsbranche verschieben. Es bietet Lösungen für viele der Schwachstellen von Gesundheitsdienstleistern, einschließlich der Frage wie Diagnosen schneller gestellt, der Prozess der Arzneimittelherstellung beschleunigt, Kosten gesenkt und die Genauigkeit verbessert werden können. Es kann jedoch Jahre dauern, bis die KI im Gesundheitssektor vollständig genutzt wird – ihre Auswirkungen sind jedoch bereits jetzt unbestreitbar.