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KI im Gesundheitswesen: Transformative Technologie für Ihr Unternehmen

Gesundheitspflege

Die KI hat sich sprunghaft weiterentwickelt, dringt in rasantem Tempo in verschiedene Branchen ein und verändert derzeit die Gesundheitsbranche grundlegend – von der Diagnose bis hin zum Einsatz von Behandlungen.

Fortschritte sind zu erwarten, doch es stellt sich die Frage: Wie hilft KI der Gesundheitsbranche? In diesem Artikel untersuchen wir die KI-Technologie im Gesundheitswesen, ihre zukünftige Entwicklung und wie Ihr Gesundheits- oder Biowissenschaftsunternehmen ihr Potenzial bereits jetzt nutzen kann.

Die Bedeutung künstlicher Intelligenz im Gesundheitswesen

Bis 2035 wird der Markt für KI im Gesundheitswesen voraussichtlich 77,46 Milliarden US-Dollar erreichen und damit jährlich um 18,2 % wachsen. Das Marktwachstum unterstreicht die zunehmende Bedeutung von KI im Gesundheitswesen, da die Bevölkerung altert und chronische Krankheiten in Krankenakten dominieren. Auch die FDA erkennt das Potenzial von KI in der Gesundheitsbranche an. Bis 2025 hat die Behörde mehr als 1.000 KI-fähige SaMDs (Software as a Medical Device) zugelassen, wobei die beliebtesten Kategorien Radiologie, Kardiologie und Neurologie sind.

Nicht nur IT-Experten wie ich begrüßen KI im Gesundheitswesen. Die American Medical Association fand heraus, dass 65 % der Ärzte die Vorteile von KI sehen. 72 % glauben, dass sie bei der Diagnostik helfen könnte, und 69 % bei der Optimierung von Arbeitsabläufen. Diese positive Stimmung sowie praktische Ergebnisse, die die Rolle von KI im Gesundheitswesen belegen, treiben Gesundheitsunternehmen zur KI-Entwicklung an.

Wie wird KI im Gesundheitswesen eingesetzt

Der Einsatz künstlicher Intelligenz im Gesundheitswesen kennt praktisch keine Grenzen und verbessert die Branche sowohl für Patienten als auch für Ärzte. Diese Vielseitigkeit ist wahrscheinlich der Grund, warum 93 % der Unternehmen im Gesundheitswesen und in den Biowissenschaften planen, ihre KI-Investitionen im Jahr 2025 zu erhöhen. Hier haben wir einige KI-Anwendungen im Gesundheitssektor aufgelistet, die Sie als lohnende Investition betrachten könnten.

Triage und Diagnostik

KI-Algorithmen in Gesundheitslösungen analysieren Patientensymptome und Krankengeschichten, um bei der Triage und Diagnostik zu helfen. Beispielsweise fragen KI-Chatbots Patienten vor einem Termin nach ihren Symptomen, erstellen eine Akte und leiten sie an den richtigen Arzt weiter. KI-basierte Systeme helfen Ärzten außerdem, Anomalien in Bildern wie Röntgen- und MRT-Aufnahmen zu erkennen. Ein besonderes KI-Diagnostikprojekt hat mich inspiriert: Mithilfe statistischer Analysen hilft es, Patienten mit einem erhöhten Risiko für nicht diagnostizierte Alzheimer-Krankheit, Demenz und kognitiven Abbau zu identifizieren..

Patientenüberwachung

Zusammen mit medizinischen Geräten und Wearables überwachen KI-gestützte Apps kontinuierlich die Vitalfunktionen von Patienten und übermitteln Echtzeitdaten an Gesundheitsdienstleister. KI kann den Blutzuckerspiegel von Diabetikern über ein angeschlossenes Blutzuckermessgerät verfolgen, potenzielle Krisen vorhersagen und Patienten und Ärzte alarmieren, damit diese Maßnahmen ergreifen können. Anbieter können KI nicht nur für die Überwachung zu Hause, sondern auch bei Krankenhausaufenthalten nutzen. Das Netzwerk von Sahyadri Hospital's tut dies bereits: Der Anbieter analysiert Vitalfunktionen auf Stationen außerhalb der Intensivstation mithilfe von KI.

Patientenbehandlung

KI wird in der Patientenversorgung eingesetzt, um Behandlungspläne zu personalisieren und therapeutische Entscheidungen zu unterstützen. KI-Algorithmen analysieren Patientendaten und schlagen maßgeschneiderte Behandlungsoptionen vor, basierend auf der Krankengeschichte und Echtzeit-Gesundheitsdaten. Intelligente Systeme können zudem Medikamentendosierungen berechnen und Wechselwirkungen von Medikamenten vergleichen, um Ärzten bei der Bestimmung der optimalen Behandlungsoptionen zu helfen. Ein ähnliches System wurde bei Nivel Primary Care implementiert und steigerte die Erfolgsquote bei der Behandlung von Harnwegsinfekten (HWI) von 75 % auf 80 %.

Administrative Arbeitsabläufe

Durch die Automatisierung von Routineaufgaben übernimmt KI im Gesundheitswesen lästige Arbeitsabläufe wie Terminplanung, Abrechnung und Versicherungsprüfung. Chatbots beantworten Patientenanfragen zu verfügbaren Ärzten oder Versicherungsschutz, während KI-Systeme für eine präzise Abrechnung sorgen, Fehler reduzieren und Backoffice-Abläufe optimieren. Einige Unternehmen profitieren bereits von KI für administrative Abläufe. So implementierte beispielsweise Impower, eine Telepsychiatriepraxis, Ambient Listening für die Erstellung klinischer Notizen und reduzierte den Dokumentationsaufwand um 23 %.

Datenanalyse im Gesundheitswesen

Organisationen nutzen KI im Gesundheitswesen, um große Datensätze zu aggregieren und zu analysieren und daraus aussagekräftige klinische und geschäftliche Erkenntnisse zu gewinnen. Prädiktive Modelle prognostizieren Krankenhauseinweisungstendenzen oder Patientenergebnisse, indem sie Muster früherer Fälle analysieren. Dadurch unterstützen KI-Analyselösungen die Ressourcenallokation und verbessern die betriebliche Effizienz in Gesundheitsnetzwerken. Der erwartete Anstieg des Marktes für Gesundheitsdatenanalysen, der bis 2034 um 21,41 % wachsen soll, ist maßgeblich der KI zuzuschreiben.

Forschung und Entwicklung

Durch die Analyse riesiger biologischer Datensätze, die Identifizierung vielversprechender Moleküle und die Vorhersage der Wirksamkeit von Medikamenten beschleunigt KI in der Gesundheitsbranche den Forschungs- und Entwicklungsprozess. Schon vor Beginn physikalischer Studien können Forscher mithilfe von KI Wechselwirkungen von Substanzen simulieren, Hypothesen testen und medizinische Geräte optimieren. So nutzt das Team von Intermountain Health bereits KI in seiner Phänotypisierungsforschung, um Unterschiede und zugrunde liegende Mechanismen schwerer Erkrankungen zu entdecken und Behandlungsprogramme zu entwickeln.

"KI im Gesundheitswesen mag zwar sehr leistungsfähig sein, ersetzt aber keine Ärzte, sondern unterstützt sie lediglich bei Entscheidungen. Dennoch beobachten die Behörden diese Apps aufmerksam, sodass die Entwicklung in allen Phasen Compliance erfordert. Wir bei Innowise sind bestens gerüstet, um KI-Services im Gesundheitswesen und die technische Dokumentation für die weitere behördliche Genehmigung bereitzustellen. Das sind nicht nur Worte: Wir sind nach ISO 13485 zertifiziert und stolz auf Dutzende erfolgreiche Projekte für die Branche."

Aleh Yafimau

Delivery Manager bei Innowise

Sind Sie bereit, das KI-Potenzial im Gesundheitswesen auszuschöpfen?

KI-Lösungen im Gesundheitswesen

Ob Sie betriebliche Abläufe verbessern oder die Arzneimittelforschung beschleunigen möchten – es gibt Lösungen, die Ihr Unternehmen transformieren können – und mein Team und ich unterstützen Sie gerne dabei. Hier sind einige der KI-Lösungen, die wir entwickeln oder implementieren können.

Medizinische Bildanalyse

KI-gestützte medizinische Bildgebungstools interpretieren Röntgen-, MRT- und CT-Aufnahmen, verbessern die Diagnosegenauigkeit und beschleunigen Prozesse. Diese Lösungen unterstützen Radiologen dabei, potenzielle Probleme frühzeitig zu erkennen, da sie automatisch Anomalien wie Tumore, Frakturen oder Knochensporne hervorheben. SimonMed, ein Anbieter medizinischer Bildgebung, konnte dank KI-gestützter Radiologietools Befundberichte 82 % schneller erstellen.

Unterstützung klinischer Entscheidungen

In klinischen Entscheidungsunterstützungssystemen (CDSS) analysiert KI umfangreiche Patientendaten, um Ärzten fundierte Entscheidungen hinsichtlich Diagnose und Behandlung zu ermöglichen. In der Regel können diese Lösungen Dosierungsfehler verhindern, Inkonsistenzen aufzeigen und präzise Behandlungen auf Grundlage individueller Gesundheitsdaten vorschlagen. Rund die Hälfte der Kliniker weltweit ist sich einig, dass bis 2031 mindestens 50 % der medizinischen Entscheidungen mithilfe KI-basierter CDSS-Tools getroffen werden.

Fernüberwachung von Patienten

KI-gestützte RPM-Systeme analysieren Daten von Wearables und vernetzten medizinischen Geräten, um Trends zu erkennen, die Ärzten und Pflegekräften möglicherweise entgehen. Diese Anwendungen können zudem komplexe Algorithmen ausführen, die Patienten bei der Bewältigung ihrer Krankheit unterstützen – beispielsweise durch die Berechnung der optimalen Insulinzufuhr oder die Erkennung von Schlafapnoe-Episoden. Der Markt für KI-RPM wird übrigens von 2024 bis 2033 jährlich um 26,6 % wachsen und im Management chronischer Krankheiten immer beliebter werden.

Intelligente Lösungen für psychische Gesundheit

Da die psychiatrische Versorgung aufgrund des Fachkräftemangels immer weniger zugänglich ist, könnte die Integration von KI in Gesundheits -Apps eine gute Möglichkeit sein, Menschen Echtzeit-Unterstützung und Bewältigungsstrategien zu bieten. KI analysiert Nutzereingaben, erkennt Tendenzen in emotionalen Zuständen und personalisiert Empfehlungen, um den Umgang mit psychischen Problemen zu erleichtern. Studien zeigen, dass KI in der psychischen Gesundheit in der Öffentlichkeit eher positiv wahrgenommen wird. Fast 50 % der US-Befragten glauben, dass KI in Apps für psychische Gesundheit von Nutzen sein könnte. Es ist also definitiv ein Trend, den man im Auge behalten sollte.

Intelligente Praxismanagement-Lösungen

In Praxismanagementlösungen unterstützen KI-Funktionen die Verwaltung täglicher Arbeitsabläufe – von der Terminplanung, Schichtplanung und dem Ausfüllen klinischer Unterlagen bis hin zur Bearbeitung von Abrechnungen und Versicherungsansprüchen. Dank KI im Gesundheitsmanagement, können sich Anbieter stärker auf die Patientenversorgung konzentrieren, anstatt Zeit mit Papierkram zu verschwenden. Das medizinische Personal ist sehr an Lösungen interessiert, die Arbeitsabläufe vereinfachen. In einer aktuellen Umfrage äußerten australische Pflegekräfte ihren Bedarf an Automatisierung in fehleranfälligen Bereichen wie der medizinischen Dokumentation.

KI-gestützte Patienten- und Gesundheits-Apps

KI-gestützte Lifestyle-Apps helfen Menschen, wichtige Gesundheitsdaten wie Schlaf, körperliche Aktivität und Ernährung zu verfolgen. Durch personalisierte Empfehlungen und Erinnerungen fördern diese Apps gesündere Gewohnheiten, erhöhen das Patientenengagement, sorgen dafür, dass sich die Nutzer stärker um ihr Wohlbefinden kümmern, und helfen, Gesundheitsrisiken proaktiv zu begegnen. KI-gestützte mobile Gesundheitsplattformen können das Risiko von Herz-Kreislauf-Erkrankungen bereits um 11,2–16,1 % senken.

Software zur Arzneimittelforschung

KI unterstützt die Arzneimittelforschung, indem sie komplexe biologische Daten verarbeitet, Molekülinteraktionen simuliert und vielversprechende Verbindungen und potenzielle Behandlungen identifiziert. Diese Technologie hilft Arzneimittelentwicklern, den Zeitaufwand für die Frühphasenforschung deutlich zu reduzieren und die Erfolgsquoten zu verbessern. Ein beeindruckendes Beispiel hierfür ist ein an der University of California entwickeltes GenAI-Modell, das die Entwicklung neuer Medikamente beschleunigt.

Software für klinische Studien

KI-Software optimiert klinische Studien durch die Automatisierung der Teilnehmerrekrutierung und Datenerfassung. Mithilfe prädiktiver Modelle können diese Systeme geeignete Teilnehmer aus riesigen Datensätzen identifizieren, die Rekrutierung beschleunigen und einen effizienteren Studienverlauf gewährleisten. Eine Erfolgsgeschichte in diesem Bereich hat mich besonders inspiriert: Forscher der National Institutes of Health entwickelten TrialGPT, eine KI-Software, die Freiwillige klinischen Studien zuordnet. Mit diesem Tool sparen Ärzte 40 % Zeit bei der Patientenauswahl für Studien, ohne die Genauigkeit zu beeinträchtigen.

Arten von KI-Technologie im Gesundheitswesen

ML und prädiktive Analytik

Maschinelle Lernmodelle im Gesundheitswesen analysieren umfangreiche Datensätze wie Patientenakten und Laborergebnisse, um Muster zu erkennen und Ergebnisse vorherzusagen. Ein Algorithmus kann den Gesundheitszustand des Patienten beurteilen und das Risiko einer erneuten Aufnahme vorhersagen. Dies hilft Pflegeteams, die Versorgung und Ressourcenverteilung besser zu steuern. Einige Vorhersagemodelle können sogar zur Senkung der Sterblichkeit beitragen. So gelang es dem Tampa General Hospital beispielsweise, mithilfe der Technologie die Frühsterblichkeitsrate bei Sepsis von 6 % auf 4 % zu senken.

Computer Vision

KI-gestützte medizinische Bildgebungstools interpretieren Röntgen-, MRT- oder CT-Aufnahmen und erkennen Anomalien, die dem menschlichen Auge entgehen könnten. Diese Systeme nutzen Deep Learning, um Tumore oder Frakturen zu identifizieren, den Diagnoseprozess zu beschleunigen und die Entscheidungsfindung der Radiologen zu unterstützen. Immer mehr Unternehmen erkennen den Wert von KI in der medizinischen Bildgebung, und der Computer-Vision-Markt spiegelt diese Begeisterung wider. Bis 2034 wird ein Umsatz von 56,7 Milliarden US-Dollar prognostiziert, was einem jährlichen Wachstum von 36,7 % entspricht.

Verarbeitung natürlicher Sprache

NLP verarbeitet und organisiert gesprochene und geschriebene Sprache zu nutzbaren Daten. Im Gesundheitswesen wandeln Spracherkennungstools Arzt-Patienten-Gespräche oder Diktieren in strukturierte, verwertbare Informationen um. So können medizinische Fachkräfte Patientenakten einfach aktualisieren, ohne Zeit mit der manuellen Dateneingabe zu verbringen. Studien zeigen, dass medizinische Autovervollständigung durch NLP die Anzahl der Tastenanschläge zum Ausfüllen von Dokumenten um 67 % reduzierenkann.

KI-gestützte robotergesteuerte Prozessautomatisierung (RPA)

RPA-Bots mit KI übernehmen wiederkehrende Verwaltungsaufgaben wie die Bearbeitung von Versicherungsansprüchen oder die Terminplanung. Diese mit OCR und NLP erweiterten Bots extrahieren relevante Daten aus Dokumenten oder E-Mails, wodurch Abläufe effizienter gestaltet werden und Krankenhauspersonal für wichtigere Aufgaben frei wird. So konnte Expion Health beispielsweise nach der Implementierung von KI-basierter RPA die Anzahl der bearbeiteten Ansprüche um 600 % steigern .

Von uns implementierte Standard-KI-Tools für das Gesundheitswesen

Neben der kundenspezifischen Entwicklung passen wir vorgefertigte Tools an und implementieren sie, damit Sie die Vorteile von KI schneller nutzen können. Entdecken Sie einige Plattformen, die unsere Kunden im Gesundheitswesen bereits nutzen.

Chatbots

Azure Gesundheitsbot bietet Chatbot-Funktionen für die Patienteninteraktion. Das Tool ist darauf trainiert, medizinische Fachbegriffe zu erkennen und über Gesundheitsthemen zu kommunizieren. Es analysiert Symptome und Beschwerden von Patienten und beantwortet häufige Fragen und Anliegen von Patienten.
IBM watsonx Assistant ist ein intelligentes Konversationstool, mit dem Gesundheitsorganisationen Patienten rund um die Uhr präzise und kontextbezogene Unterstützung bieten können.

NLP

Textanalyse für die Gesundheit, ein von Azure entwickeltes KI-Tool, ermöglicht das Extrahieren medizinischer Informationen aus verschiedenen Texten und Dokumenten, wie etwa Krankengeschichten, klinischen Notizen oder Medikamentenrezepten.
API für natürliche Sprache im Gesundheitswesen, ein Teil des Google-Ökosystems, hilft beim Extrahieren relevanter Daten aus medizinischen Dokumenten und bietet ausführliche Analysefunktionen.
Amazon Comprehend Medical bietet solide Funktionen zur Entitätserkennung und Extraktion medizinischer Daten, sodass es beispielsweise zum Identifizieren von Diagnosen und Verfahren in Gesundheitsakten verwendet werden kann.
Amazon Transcribe Medical ist ein Spracherkennungstool, das beim Diktieren problemlos medizinische Begriffe, Abkürzungen und Akronyme erkennt.
Amazon HealthScribe hilft bei der automatischen Erstellung klinischer Notizen auf der Grundlage von Patienten-Arzt-Gesprächen.
Hugging Face for Health bietet vortrainierte Modelle für die medizinische Texterkennung und eine vollständige Bibliothek für NLP-bezogene Aufgaben wie Diktieren und Textgenerierung.

Datenverarbeitung und -analyse

Amazon HealthLake ist ein HIPAA-konformer, cloudbasierter medizinischer Speicher, der es Benutzern ermöglicht, Daten mit NLP zu transformieren und mithilfe von Analysetools Erkenntnisse zu gewinnen.
IBM Watson Discovery hilft Unternehmen, große medizinische Datensätze zu analysieren und klinische und betriebliche Beobachtungen abzuleiten.
IBM Watson for Genomics ermöglicht die Interpretation genomischer Daten, um eine personalisierte Patientenversorgung zu ermöglichen.

ML und prädiktive Analytik

AutoML Tables von Google helfen beim Erstellen von ML-Modellen zur Analyse von Patientendaten wie Krankengeschichten, Vitalwerten, Symptomen und Labortests.
DeepMind, Teil des Google Health-Pakets, ist ein leistungsstarkes Tool für die vollständige Analyse medizinischer Daten und die Vorhersage von Komplikationen.
Philips HealthSuite bietet hochmoderne KI-Funktionen, darunter Funktionen zur medizinischen Bildanalyse.
NVIDIA Clara Train vereinfacht das Training medizinischer ML-Modelle, einschließlich Techniken wie Transferlernen, föderiertes Lernen und AutoML.
NVIDIA Clara Deploy ermöglicht die Implementierung von KI-Modellen für medizinische Bildgebung-Workflows, wie etwa Röntgenanalyse oder medizinische Bildsegmentierung.
BigML bietet eine breite Palette implementierungsbereiter ML-Modelle (z. B. zur Risikobewertung von Komplikationen).

Praxisbeispiele für KI in Medizin und Gesundheitswesen

Mit über 60 erfolgreichen Gesundheitsprojekten in unserem Portfolio kennt sich das Innowise-Team bestens mit der KI-Entwicklung im Gesundheitswesen aus. Hier sind einige herausragende medizinische KI-Projekte, die wir umgesetzt haben.

Vorteile von KI-Systemen im Gesundheitswesen

Während unserer langjährigen Erfahrung in Entwicklungsservices von Gesundheitssoftware haben wir persönlich gesehen, wie KI nicht nur Prozesse rationalisieren, sondern auch konkrete Vorteile für Unternehmen und Patienten bringen kann.

Fokus auf Prävention

KI ermöglicht es Gesundheitsdienstleistern, von reaktiver zu proaktiver Versorgung überzugehen. Dies führt zu besseren Patientenergebnissen und reduzierten langfristigen Gesundheitskosten. Mithilfe prädiktiver Analysen helfen KI-Lösungen im Gesundheitswesen helfen KI-Lösungen im Gesundheitswesen, Risikopatienten zu identifizieren, frühzeitig zu behandeln und schwerwiegende gesundheitliche Probleme zu verhindern, bevor sie auftreten.

Schnellere F&E

Dank KI-Modellen können Forscher schneller neue, wirksamere Medikamente und Behandlungen entwickeln. Da die Entdeckungen zunächst in simulierten Umgebungen getestet werden, hilft dies, Ineffizienzen zu beheben und klinische Studien zu beschleunigen.

Verbesserte Genauigkeit

Mithilfe von KI-Lösungen können Ärzte schneller und präziser Diagnosen stellen, was entscheidend zur Rettung von Menschenleben beiträgt. KI kann zudem die Fehlerquote in der Medizin senken – und laut einer Studie der Johns Hopkins University, Fehler tragen zu über 250.000 Todesfällen bei in den USA jährlich.

Geringere Kosten

KI verbessert nicht nur die Qualität der Versorgung, sondern senkt auch die Kosten der Gesundheitsdienstleister. Laut der Harvard School of Public Health wird KI, wenn sie in der Diagnostik eingesetzt wird, die Behandlungskosten voraussichtlich um 50 % senken. sicherstellen, dass kein Patient zurückbleibt.

Schnellere F&E

Krankenhäuser nutzen KI, um ihr Ressourcenmanagement zu optimieren – von der Patientenaufnahme und der Personalbesetzung bis hin zur Bettenzuteilung. KI-Tools analysieren historische Daten, um Nachfragespitzen vorherzusehen. So können Krankenhäuser fundiertere Entscheidungen treffen und Ressourcen einsetzen, wo sie am dringendsten benötigt werden. Das reduziert betriebliche Ineffizienzen.

Geringere Kosten

Nutzen wir KI für Ihr Gesundheitsunternehmen

Herausforderungen und ethische Überlegungen zur KI im Gesundheitswesen

Eingeschränkter Zugriff auf hochwertige Daten

Wir empfehlen die Einrichtung zentraler Datenspeicher, die Daten aus verschiedenen Quellen aggregieren und bereinigen. Die Zusammenarbeit mit Krankenhäusern, Forschungseinrichtungen und Gesundheitsorganisationen kann zur Erstellung standardisierter, hochwertiger Datensätze beitragen. Der Einsatz KI-gestützter Datenkuratierungstools kann zudem die Datengenauigkeit und -verfügbarkeit für Trainingsmodelle verbessern.

Verzerrung von KI-Modellen

Um KI-Verzerrung zu reduzieren, achten unsere Datenwissenschaftler auf die Diversität der für das Training verwendeten Datensätze. Dies bedeutet, dass wir Daten aus einem breiten demografischen Spektrum sammeln oder spezielle Datensätze erstellen, die die Zielgruppe repräsentieren. Regelmäßige Bias-Tests, kontinuierliche Modellverfeinerung und transparente Audits tragen dazu bei, dass KI präzise und faire Ergebnisse liefert.

Ethische Bedenken und öffentliches Misstrauen

Eine Studie zeigt, dass Kliniker KI im Gesundheitswesen, ablehnen, weil sie neue Fähigkeiten erlernen müssen. Ausführliche Schulungen könnten den Übergang erleichtern. KI-Systeme sollten schrittweise eingeführt werden, beginnend mit unkritischen Anwendungen wie Terminplanung oder Patientenüberwachung. Bei der Einführung von KI in komplexen klinischen Szenarien empfehlen wir die Implementierung einer Entscheidungsvalidierung durch einen Arzt.

Datenschutz und Sicherheit

Um Datensicherheit und Datenschutz zu gewährleisten, ist die Implementierung einer End-to-End-Verschlüsselung und die Einhaltung von HIPAA, DSGVO, FDA und MDR unerlässlich. Regelmäßige Sicherheitsüberprüfungen und Anonymisierungstechniken für sensible Patientendaten können die Sicherheit der Lösung ebenfalls erhöhen. Bei Zweifeln hinsichtlich des Datenschutzes empfehlen wir die Zusammenarbeit mit einem erfahrenen Unternehmen für die Entwicklung von Gesundheitssoftware, das sich mit allen Details auskennt.

Höhere Implementierungskosten

Sie müssen den Umfang der KI-Software für das Gesundheitswesen sorgfältig planen, damit sich die Projektkosten nicht summieren. Die Verwendung vorgefertigter KI-Tools – wie Spracherkennungsmodule – statt einer Neuentwicklung senkt die Lösungskosten deutlich. Wir empfehlen außerdem, mit hochprioritären Funktionen oder Pilotprojekten zu beginnen, um schneller einen ROI zu erzielen und das Projekt schrittweise zu skalieren.

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KI in der Gesundheitsbranche: Zukunftstrends

In unserem aktuellen Artikel zu Prognosen für Gesundheitstrends dominieren KI-basierte Lösungen in der Liste. Das ist aber natürlich: Die Technologie gibt es schon länger, und die Effizienz von KI im Gesundheitswesen hat sich in vielen Bereichen bewährt. Hier sind die wichtigsten Technologietrends, bei denen KI kurz vor dem Durchbruch steht.

Intelligente virtuelle Assistenten für Patienten und Ärzte

Der Einsatz intelligenter virtueller Assistenten wird sich weiter beschleunigen – der Markt wird voraussichtlich zwischen 2024 und 2034 um durchschnittlich 24,7 % jährlich wachsen. Intelligente Assistenten werden sich sowohl bei Patienten als auch bei Ärzten durchsetzen und eine Patientenbetreuung rund um die Uhr ermöglichen, die klinische Dokumentation vereinfachen, das Burnout-Risiko für Ärzte verringern, die Effizienz steigern und die Patienteneinbindung verbessern.

Personalisierte Medizin, verbessert durch KI

Die Fähigkeit der KI, umfangreiche Patientendaten, einschließlich genomischer Informationen, zu analysieren, wird der personalisierten Medizin einen Schub verleihen. KI-gesteuerte, maßgeschneiderte Behandlungen zeigen positive Ergebnisse in der Onkologie und darüber hinaus und verbessern die Behandlungsergebnisse und reduzieren Nebenwirkungen. Die personalisierte Medizin durch KI eröffnet den Behandlungsteams neue Möglichkeiten und ermöglicht es Patienten, basierend auf ihrem individuellen genetischen Profil die wirksamsten Therapien zu erhalten.

Digitale Zwillinge mit KI

KI-gestützte digitale Zwillinge werden das Gesundheitswesen grundlegend verändern: Durch die Erstellung virtueller Nachbildungen von Patienten, Organen und Gesundheitssystemen können Ärzte Behandlungen testen und Krankheitsverlaufsvorhersagen treffen. Die Kombination von KI, IoT und Datenanalyse zur Erstellung dieser Simulationen ebnet den Weg für hochgradig personalisierte Behandlungspläne und effizientere Arbeitsabläufe im Gesundheitswesen.

Generative KI-Modelle

Laut McKinsey implementieren über 70 % der Gesundheitsorganisationen GenAI, planen dies oder haben es bereits getan. Die Technologie steht also kurz vor dem Durchbruch. Generative KI wird klinische Notizen erstellen, Forschungsprojekte erleichtern und die Patientenkommunikation sowie Behandlungspläne personalisieren, was zu besseren Behandlungsergebnissen und höherer Betriebseffizienz führt.

Roboterassistierte Chirurgie

Die KI-gestützte roboterassistierte Chirurgie wird exponentiell wachsen und Chirurgen eine präzise Planung und Durchführung komplexer Eingriffe ermöglichen. Diese KI-gesteuerten Roboter nutzen Echtzeitdaten, um Chirurgen zu leiten und ihnen zu helfen, komplexe Bereiche mit hoher Präzision zu navigieren. Das macht Operationen sicherer, weniger invasiv und verkürzt die Regenerationszeit.

Virtuelle Krankenhäuser mit KI-Unterstützung

Neben dem IoT wird KI eine wichtige Technologie für virtuelle Krankenhäuser der nächsten Generation sein, die fortschrittliche Fernversorgung ermöglichen. Integriert in die IT-Ökosysteme virtueller Krankenhäuser analysieren KI-Lösungen riesige Mengen an Patientendaten – von der Krankengeschichte bis hin zu Vitalwerten in Echtzeit – schlagen Anpassungen des Behandlungsplans vor, bewerten die Therapietreue und -effizienz und prognostizieren gesundheitliche Ereignisse.

Jetzt ist es an der Zeit, KI im Gesundheitswesen einzusetzen

So, was ist KI im Gesundheitswesen – eine lukrative Investition oder ein trendiges Schlagwort? Ich persönlich denke, der Fall ist klar: KI-Funktionen werden bald fester Bestandteil vieler Lösungen im Gesundheitswesen und in den Biowissenschaften sein. Künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen und in der Medizin kann in nahezu allen Fachgebieten eingesetzt werden und beeindruckende Vorteile bringen.

Die Zukunft ist da. Durch die Nutzung KI-gestützter Gesundheitslösungen bleibt Ihr Unternehmen im Wettbewerb führend. Wenn Sie KI-Software für das Gesundheitswesen entwickeln oder eine bestehende Lösung mit fortschrittlicher Technologie erweitern möchten, ist Innowise Ihr zuverlässiger Anbieter für Entwicklungsservices der medizinischen Software.

Anastasia Ilkevich Portfoliomanager im Bereich Gesundheitswesen und Medizintechnik

Datum: 17. März 2025

Anastasia Ilkevich Portfoliomanager im Bereich Gesundheitswesen und Medizintechnik

Datum: 17. März 2025

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