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September 9, 2022
KI, Datenwissenschaft und maschinelles Lernen

KI in der Gesundheitsbranche: Anwendungsfälle von Künstlicher Intelligenz im Gesundheitswesen

Künstliche Intelligenz (KI) führt zu einem besseren Gesundheitswesen durch Algorithmen, Robotik und Datenanalyse. Diese Verbesserungen wurden besonders während der COVID-19-Pandemie deutlich, als Roboter in Krankenhäusern und Kliniken eingesetzt wurden, um Räume zu reinigen, Ferndiagnosen und -überwachungen 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 einem Anstieg der Investitionen in KI-Lösungen in der Branche geführt, einschließlich Risikokapitalfirmen, die KI-Projekte im Gesundheitswesen in Höhe von 85 Milliarden US-Dollar finanzieren, so das Beratungsunternehmen McKinsey. Das Unternehmen wies auch darauf hin, dass etwa 23 KI-Anwendungen in diesem Sektor bereits weit verbreitet sind. In diesem Artikel erörtern wir einige dieser Vorteile und Anwendungsfälle und wie sie die Gesundheitsbranche verändern.

Vorteile der KI im Gesundheitswesen

KI wird die Zukunft des Gesundheitswesens verändern, da die Datenanalyse genauere Entscheidungen ermöglicht, bessere medizinische Referenzen liefert und die Forschung und Entwicklung rationalisiert.

Präzise Analyse der medizinischen Bildgebung

Histopathologische Bilder gehören zu den am häufigsten verwendeten medizinischen Bildgebungsverfahren zur Identifizierung von Krebserkrankungen. Die Arbeitsbelastung der Pathologen hat jedoch stetig zugenommen, was zu Fehldiagnosen führt. Eine Studie der Tulane University aus dem Jahr 2021 hat gezeigt, dass KI durch die Analyse von Gewebescans Darmkrebs genau erkennen und identifizieren kann. Mit einem maschinellen Lernprogramm wurden 13.000 Bilder von Darmkrebs in 13 Krebszentren in China, Deutschland und den USA analysiert. Am Ende der Untersuchung war der Algorithmus in der Lage, den Krebs mit einer Genauigkeit von 98 Prozent zu identifizieren, [JC1] etwas besser als der durchschnittliche menschliche Pathologe mit 97 Prozent. Die Wissenschaftler sind optimistisch, dass die KI-gesteuerte medizinische Bildanalyse die Diagnosen erheblich beschleunigen kann.

Verbesserte Diagnosen und Behandlungsanwendungen

Fehldiagnosen gehören zu den schwerwiegendsten Folgen einer schlechten Gesundheitsversorgung. Leider kommen sie zu oft vor, da die Gesundheitsdienstleister unterbesetzt und die Ärzte überlastet sind. Eine der ersten KI-Lösungen zur Automatisierung von Diagnosen war IBMs Watson for Health, das sich auf Präzisionsmedizin und insbesondere Krebsbehandlungen konzentriert. 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 Krankheiten in der realen Welt zu diagnostizieren. Zu diesem Zweck nutzt 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 mithilfe von KI die Strukturen von Zellproteinen vorhersagt, um zu verstehen, wie sie schlecht funktionieren und zu Krankheiten führen. Abgesehen von der Diagnose kann dieses Tool die Arzneimittelentwicklung und -forschung erheblich voranbringen.

Frühzeitige Erkennung

Durch den Zugang der KI zu Tausenden von Krankheitsdatenbanken ist sie in der Lage, Krankheiten, insbesondere Krebs, besser zu erkennen. Nach Angaben der American Cancer Society lieferten Mammogramme vor der KI häufig falsche Ergebnisse, was dazu führte, dass bei einer von zwei gesunden Patientinnen eine Fehldiagnose gestellt wurde. Mit der KI ist die Analyse der Mammographieergebnisse jetzt 30 Mal schneller und mit 99 Prozent Genauigkeit. Dadurch sind keine kostspieligen und unnötigen Biopsien mehr nötig. Inzwischen können auch Risikopatienten für bestimmte genetische Begleiterkrankungen wie Diabetes rund um die Uhr mit tragbaren Geräten überwacht werden. Diese Geräte können Ärzte und Kliniken bei Unregelmäßigkeiten der Herzfrequenz oder des Blutzuckerspiegels ihrer Patienten alarmieren. Auch mögliche Herzinfarkte werden frühzeitig erkannt, so dass 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. Nach Angaben der California Biomedical Research Association dauert es etwa 12 Jahre, bis ein Medikament vom Labor in die klinische Praxis überführt wird. Außerdem sind die Erfolgsquoten oft gering: Nur fünf von 5.000 Medikamenten in der präklinischen Erprobung gelangen in die Erprobung am Menschen. Die Entwicklung eines neuen Medikaments kostet im Durchschnitt 359 Mio. USD. Mit Hilfe von KI und maschinellem Lernen ist die Arzneimittelforschung jedoch effizienter und weniger zeitaufwändig geworden. Eine Kombination aus Software und Robotern kann rund um die Uhr Experimente durchführen, Ergebnisse überwachen, Analysen aufzeichnen und weitere Schritte vorschlagen. KI kann nicht nur bei Labortests helfen, sondern auch bei der Vorbereitung der Hunderte von komplexen Dokumenten, die erforderlich sind, um ein neues Medikament durch die einzelnen Forschungsphasen zu bringen.

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