KI in der Gesundheitsbranche: Anwendungsfälle künstlicher Intelligenz im Gesundheitswesen

Künstliche Intelligenz (KI) sorgt durch Algorithmen, Robotik und Datenanalyse für eine bessere Gesundheitsbranche. Diese Verbesserungen wurden während der COVID-19-Pandemie deutlicher, als Roboter in Krankenhäusern und Kliniken eingesetzt wurden, um Räume zu desinfizieren, Ferndiagnosen und -überwachung durchzuführen und Proben in die Labore zu transportieren.

Fortschritte bei Software und Cloud-basierten Technologien haben auch zu automatisierter medizinischer Bildgebung, Telemedizin, genaueren Diagnosen und personalisierter Patientenversorgung geführt. Diese Entwicklungen haben zu erhöhten Investitionen in KI-Lösungen in der Branche geführt, darunter Risikokapitalfirmen, die gesundheitsbezogene KI-Projekte im Wert von 1TP4B85 Milliarden USD finanzieren, so das Beratungsunternehmen McKinsey. Das Unternehmen betonte auch, dass etwa 23 KI-Anwendungen in der Branche bereits weit verbreitet sind. In diesem Artikel besprechen wir einige dieser Vorteile und Anwendungsfälle und wie sie die Gesundheitsbranche verändern.

Vorteile von KI im Gesundheitswesen

KI wird die Zukunft des Gesundheitswesens verändern, da Datenanalysen zu präziseren Entscheidungen führen, bessere medizinische Referenzen liefern und Forschung und Entwicklung optimieren.

Präzise medizinische Bildanalyse

Histopathologische Bilder gehören zu den am häufigsten verwendeten medizinischen Bildgebungsverfahren zur Erkennung von Krebs. Allerdings nimmt die Arbeitsbelastung der Pathologen stetig zu, was zu Fehldiagnosen führt. Eine Studie der Tulane University aus dem Jahr 2021 zeigte, dass KI Dickdarmkrebs durch Gewebescan-Analyse genau erkennen und identifizieren kann. Ein maschinelles Lernprogramm wurde verwendet, um 13.000 Bilder von Dickdarmkrebs in 13 Krebszentren in China, Deutschland und den USA zu analysieren. Am Ende der Studie konnte der Algorithmus den Krebs mit einer Genauigkeit von 98 Prozent identifizieren, [JC1] etwas besser als der durchschnittliche menschliche Pathologe mit 97 Prozent. Wissenschaftler sind optimistisch, dass KI-gesteuerte medizinische Bildanalyse die Diagnosen erheblich beschleunigen kann.

Verbesserte Diagnose- und Behandlungsanwendungen

Fehldiagnosen sind einige der schwerwiegendsten Folgen einer schlechten Gesundheitsversorgung. Leider kommt es allzu oft vor, da Gesundheitsdienstleister unterbesetzt sind und Ärzte überlastet sind. Eine der ersten KI-Lösungen zur Automatisierung der Diagnose war Watson for Health von IBM, das sich auf Präzisionsmedizin, insbesondere Krebsbehandlungen, konzentrierte. Watson kann auf Tausende von medizinischen Informationen zurückgreifen, darunter medizinische Fachzeitschriften, Fallstudien, Behandlungspläne und deren Ergebnisse sowie Symptome. Eine weitere KI-Lösung ist DeepMind Health von Google, das mit Ärzten und Forschern zusammenarbeitet, um reale Krankheiten zu diagnostizieren. Zu diesem Zweck verwendet die Technologie maschinelles Lernen und Neurowissenschaften, um ein Deep-Learning-Modell zu erstellen, das Informationen besser verknüpfen kann. Ein weiteres Beispiel ist das bahnbrechende AlphaFold, das KI verwendet, um Zellproteinstrukturen vorherzusagen, um zu verstehen, wie sie versagen und zu Krankheiten führen. Abgesehen von der Diagnose kann dieses Tool die Arzneimittelentwicklung und -forschung erheblich voranbringen.

Früherkennung

Durch den Zugriff der KI auf Tausende von Krankheitsdatenbanken ist es ihr gelungen, Krankheiten, insbesondere Krebs, besser zu erkennen. Laut der American Cancer Society lieferten Mammographien vor der Einführung der KI oft falsche Ergebnisse, was dazu führte, dass einer von zwei gesunden Patienten falsch diagnostiziert wurde. Dank KI ist die Analyse der Mammographieergebnisse nun 30-mal schneller und weist eine Genauigkeit von 99 Prozent auf. Dadurch sind keine kostspieligen und unnötigen Biopsien mehr erforderlich. Gleichzeitig können Risikopatienten für bestimmte genetische Komorbiditäten wie Diabetes nun rund um die Uhr mithilfe von Wearables überwacht werden. Diese Geräte können Ärzte und Kliniken auf Unregelmäßigkeiten bei der Herzfrequenz oder dem Blutzuckerspiegel ihrer Patienten aufmerksam machen. Potenzielle Herzinfarkte werden ebenfalls frühzeitig erkannt, wodurch die Patienten bessere Chancen auf eine vollständige Genesung haben.

Beschleunigte Arzneimittelentwicklung und -forschung

Die Entwicklung von Medikamenten und Impfstoffen ist eines der teuersten Projekte im Gesundheitswesen. Laut der California Biomedical Research Association dauert es etwa 12 Jahre, bis ein Medikament vom Labor in die klinische Praxis überführt wird. Zudem sind die Erfolgsraten oft niedrig: Nur fünf von 5.000 Medikamenten aus der präklinischen Testphase gelangen in die Erprobung am Menschen. Im Durchschnitt kostet die Entwicklung eines neuen Medikaments $359 Millionen USD. Die Arzneimittelentdeckung ist jedoch dank KI und maschinellem Lernen effizienter und weniger zeitaufwändig geworden. Eine Kombination aus Software und physischen Robotern kann rund um die Uhr Experimente durchführen, Ergebnisse überwachen, Analysen aufzeichnen und weitere Schritte vorschlagen. Neben der Unterstützung bei Labortests kann KI auch bei der Vorbereitung der Hunderten komplexer Dokumente helfen, die erforderlich sind, um ein neues Medikament durch jede Forschungsphase zu bringen.

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