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KI im Gesundheitswesen: transformative Technologie für Ihr Unternehmen

Gesundheitswesen

KI hat sich sprunghaft weiterentwickelt und dringt in rasantem Tempo in verschiedene Branchen ein. Nun wird auch das Gesundheitswesen umgestaltet - von der Art und Weise, wie Diagnosen gestellt werden, bis hin zur Art und Weise, wie Behandlungen verabreicht werden.

Fortschritte sind zu erwarten, aber es stellt sich die Frage, wie KI in der Gesundheitsbranche helfen kann. In diesem Artikel werden wir uns mit der KI-Technologie im Gesundheitswesen befassen, wie sie sich weiterentwickeln wird und wie Ihr Unternehmen im Gesundheitswesen oder in den Biowissenschaften schon jetzt von ihrem Potenzial profitieren kann.

Die Bedeutung der künstlichen Intelligenz im Gesundheitswesen

Bis 2035 wird der KI-Markt im Gesundheitswesen voraussichtlich auf $77.46B ansteigen um 18,2% pro Jahr steigen. Die Marktexpansion zeigt die wachsende Bedeutung von KI im Gesundheitswesen, da die Bevölkerung immer älter wird und chronische Krankheiten die Krankenakten dominieren. Auch die FDA erkennt das Potenzial der KI in der Gesundheitsbranche an. Bis 2025 hat die Behörde Folgendes genehmigt mehr als 1.000 KI-gestützte SaMD (Software als Medizinprodukt), wobei die beliebtesten Kategorien die Radiologie, die Kardiologie und die Neurologie sind.

Nicht nur IT-Experten wie ich begrüßen die KI im Gesundheitswesen. Die American Medical Association stellte fest, dass 65% der Ärzte sehen Vorteile der KI72% glauben, dass KI bei der Diagnose und 69% bei der Optimierung von Arbeitsabläufen helfen kann. Diese positive Stimmung und die Ergebnisse aus der Praxis, die die Rolle der KI im Gesundheitswesen belegen, veranlassen die Unternehmen des Gesundheitswesens, sich für AI-Entwicklung.

Wie AI im Gesundheitswesen eingesetzt wird

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz im Gesundheitswesen kennt praktisch keine Grenzen und macht die Branche für Patienten und Ärzte gleichermaßen besser. Diese Vielseitigkeit ist wahrscheinlich der Grund 93% der Unternehmen aus dem Gesundheitswesen und den Biowissenschaften planen, ihre KI-Ausgaben bis 2025 zu erhöhen. Hier haben wir einige Anwendungen von KI im Gesundheitssektor die für Sie eine lohnende Investition darstellen können.

Triage und Diagnostik

KI-Algorithmen in Lösungen für das Gesundheitswesen analysieren die Symptome und die Krankengeschichte von Patienten, um bei der Triage und Diagnose zu helfen. So befragen KI-Chatbots Patienten vor einem Termin nach ihren Symptomen, stellen eine Akte zusammen und leiten sie an den richtigen Arzt weiter. Außerdem helfen KI-basierte Systeme Ärzten, Anomalien in Bildern wie Röntgenaufnahmen und MRTs zu erkennen. Eine besondere Projekt KI-Diagnostik hat mich inspiriert: Die statistische Analyse hilft Patienten mit einem höheren Risiko für eine nicht diagnostizierte Alzheimer-Krankheit zu finden, Demenz und kognitiver Verfall.

Überwachung der Patienten

Zusammen mit medizinischen Geräten und Wearables überwachen KI-gestützte Apps kontinuierlich die Vitalwerte von Patienten und senden Echtzeitdaten an Gesundheitsdienstleister. KI kann den Blutzuckerspiegel eines Diabetikers über ein angeschlossenes Blutzuckermessgerät verfolgen, potenzielle Krisen vorhersagen und Patienten und Ärzte alarmieren, um Maßnahmen zu ergreifen. Anbieter können KI nicht nur für die häusliche Überwachung, sondern auch für Krankenhausaufenthalte nutzen. Sahyadri Hospital's Netzwerk tut dies bereits: der Anbieter analysiert die Vitalwerte auf nicht-ICU-Stationen mithilfe von AI.

Behandlung von Patienten

AI in der Patientenversorgung wird zur Personalisierung von Behandlungsplänen und zur Unterstützung bei therapeutischen Entscheidungen eingesetzt. KI-Algorithmen analysieren Patientendaten, um maßgeschneiderte Behandlungsoptionen vorschlagen auf der Grundlage der Krankengeschichte und von Echtzeit-Gesundheitsdaten. Intelligente Systeme können auch die Dosierung von Medikamenten berechnen und Wechselwirkungen mit anderen Medikamenten abgleichen und so den Ärzten helfen, die besten Behandlungsmöglichkeiten zu finden. Ein ähnliches System wurde bei Nivel Primary Care eingeführt und die Rate der erfolgreichen Behandlungen von Harnwegsinfektionen (UTI) von 75% auf 80% erhöht.

Administrative Arbeitsabläufe

Automatisierung von Routineaufgaben, KI im Gesundheitswesen nimmt zu lästige Arbeitsabläufe wie Terminplanung, Rechnungsstellung und Versicherungsprüfung. Chatbots Patientenanfragen bearbeiten über verfügbare Ärzte oder den Versicherungsschutz, während KI-Systeme für eine genaue Kodierung der Rechnungen sorgen, Reduzierung von Fehlern und Rationalisierung von Back-Office-Abläufen. Einige Unternehmen profitieren bereits von KI für Verwaltungsvorgänge. Impower, eine Praxis für Telepsychiatrie, hat zum Beispiel Ambient Listening für die Erstellung klinischer Notizen und Verkürzung der Dokumentationszeit um 23%.

Datenanalyse im Gesundheitswesen

Organisationen verwenden KI im Gesundheitswesen große Datenmengen zu aggregieren und zu analysieren, indem sie aussagekräftige klinische und geschäftliche Erkenntnisse. Prädiktive Modelle prognostizieren Trends bei der Krankenhausaufnahme oder Patientenergebnisse durch die Analyse von Mustern in früheren Fällen. Infolgedessen helfen KI-Analyselösungen bei der Ressourcenzuweisung und der Verbesserung der betrieblichen Effizienz in Gesundheitsnetzen. KI wird weitgehend für den erwarteten Anstieg des Marktes für Datenanalyse im Gesundheitswesen verantwortlich gemacht, der bis 2034 um 21,41% wachsen.

Forschung und Entwicklung

Durch die Analyse umfangreicher biologischer Datensätze, die Identifizierung vielversprechender Moleküle und die Vorhersage der Wirksamkeit von Medikamenten, KI in der Gesundheitsbranche beschleunigt den F&E-Prozess. Noch bevor physische Versuche beginnen, können Forscher mithilfe von KI die Wechselwirkungen von Wirkstoffen simulieren, Hypothesen testen und medizinische Geräte optimieren. Zum Beispiel kann die Intermountain Gesundheit Team nutzt bereits KI in seiner Phänotypisierungsforschung, um die Unterschiede und die zugrundeliegenden Mechanismen von kritischen Krankheiten zu entdecken und entwickeln Behandlungsprogramme.

"Obwohl KI im Gesundheitswesen sehr leistungsfähig sein kann, ersetzt sie den menschlichen Arzt nicht, sondern unterstützt ihn lediglich bei der Entscheidungsfindung. Dennoch haben die staatlichen Behörden ein wachsames Auge auf diese Apps, so dass die Entwicklung in allen Phasen Compliance erfordert. Wir bei Innowise sind gut gerüstet, um Ihnen KI-Dienste im Gesundheitswesen und die technische Dokumentation für weitere behördliche Genehmigungen. Das sind nicht nur Worte: Wir sind nach ISO 13485 zertifiziert und können auf Dutzende erfolgreicher Projekte für die Industrie stolz sein."

Aleh Yafimau

Delivery Manager bei Innowise

Sind Sie bereit, das KI-Potenzial im Gesundheitswesen zu nutzen?

KI-Lösungen im Gesundheitswesen

Ganz gleich, ob Sie betriebliche Abläufe verbessern oder die Arzneimittelforschung beschleunigen möchten, es gibt Lösungen, die Ihr Unternehmen verändern können - und mein Team und ich sind bereit, Ihnen dabei zu helfen. Hier sind einige der KI-Lösungen, die wir entwickeln oder implementieren können.

Medizinische Bildanalyse

KI-gestützte Tools für die medizinische Bildgebung Röntgenbilder, MRTs und CT-Scans auswertenSie verbessern die Diagnosegenauigkeit und beschleunigen die Prozesse. Diese Lösungen helfen Radiologen dabei, potenzielle Probleme früher zu erkennen, da sie Anomalien wie Tumore, Frakturen oder Knochensporne automatisch hervorheben. Bei SimonMed, einem Anbieter medizinischer Bildgebung, halfen die KI-Radiologie-Tools Befundberichte schneller erstellen 82%.

Unterstützung klinischer Entscheidungen

In klinischen Entscheidungsunterstützungssystemen (Clinical Decision Support Systems, CDSS) analysiert KI umfangreiche Patientendaten, um Ärzte dabei zu unterstützen, fundierte Entscheidungen über Diagnose und Behandlung zu treffen. In der Regel können diese Lösungen Dosierungsfehler zu vermeiden, Unstimmigkeiten zu erkennen und präzise Behandlungen vorzuschlagen basierend auf individuellen Gesundheitsdaten. Etwa die Hälfte der Kliniker in aller Welt ist sich einig, dass bis 2031 mindestens 50% der medizinischen Entscheidungen werden mit KI-basierten CDSS-Tools getroffen.

Fernüberwachung von Patienten

KI-gestützte RPM-Systeme analysieren Daten von Wearables und vernetzten medizinischen Geräten, um Trends zu erkennen, die Ärzten oder Krankenschwestern entgehen könnten. Diese Anwendungen können auch hochentwickelte Algorithmen anwenden, um Patienten bei der Bewältigung ihrer Krankheit zu helfen - zum Beispiel die optimale Insulinzufuhr berechnen oder Schlafapnoe-Episoden erkennen. Übrigens: Der Markt für KI-RPM wird sich von 2024 bis 2033 jährlich um 26,6% steigenfür das Management chronischer Krankheiten immer beliebter werden.

Intelligente Lösungen für die psychische Gesundheit

Da die psychiatrische Versorgung aufgrund des Fachkräftemangels immer schwerer zugänglich ist, Integration von KI im Gesundheitswesen Apps können eine gute Möglichkeit sein, Menschen in Echtzeit Unterstützung und Bewältigungsmechanismen anzubieten. KI analysiert Benutzereingaben, erkennt Trends in emotionalen Zuständen und personalisiert Empfehlungen, die es den Menschen erleichtern, mit psychischen Problemen umzugehen. Studien zeigen, dass Die öffentliche Wahrnehmung von AI im Bereich der psychischen Gesundheit ist eher positiv. Fast 50% der befragten US-Amerikaner glauben, dass KI in Apps für die psychische Gesundheit von Vorteil sein kannDas ist also ein Trend, den man beobachten sollte.

Intelligente Lösungen für die Praxisverwaltung

In Praxisverwaltungslösungen helfen KI-Funktionen bei der Verwaltung der täglichen Arbeitsabläufe - Terminplanung, Personaleinsatzplanung, Ausfüllen der klinischen Dokumentation und Bearbeitung von Rechnungen und Versicherungsansprüchen. Dank KI im Gesundheitsmanagement, Die Leistungserbringer können sich mehr auf die Patientenversorgung konzentrieren, anstatt Zeit mit Papierkram und Ähnlichem zu verbringen. Das medizinische Personal ist sehr an Lösungen interessiert, die Arbeitsabläufe vereinfachen. In einer kürzlich erschienenen Umfragehaben australische Krankenschwestern ihren Bedarf an Automatisierung in fehleranfälligen Bereichen wie der medizinischen Dokumentation.

KI-unterstützte Patienten- und Wellness-Apps

KI-gestützte Apps zur Verwaltung des Lebensstils helfen dem Einzelnen, wichtige Gesundheitskennzahlen wie Schlaf, körperliche Aktivität und Ernährung zu überwachen. Durch personalisierte Empfehlungen und Erinnerungen bieten diese Apps gesündere Gewohnheiten zu fördern, das Engagement der Patienten zu verbessernSie sorgen dafür, dass die Nutzer mehr in ihr Wohlbefinden investieren, und helfen dabei, Gesundheitsrisiken proaktiv zu bekämpfen. KI-gesteuerte mobile Gesundheitsplattformen können bereits das Risiko von Herz-Kreislauf-Erkrankungen um 11,2%-16,1% zu senken.

Software für die Arzneimittelforschung

KI unterstützt die Arzneimittelentdeckung, da sie hilft, komplexe biologische Daten zu verarbeiten, Molekülinteraktionen zu simulieren und vielversprechende Verbindungen und potenzielle Behandlungen zu identifizieren. Diese Technologie hilft den Arzneimittelentwicklern, den Zeitaufwand für die Frühphase der Entdeckung erheblich zu verringern und die Erfolgsquoten zu verbessern. Eines der beeindruckendsten Beispiele auf diesem Gebiet ist ein GenAI-Modell, das am Universität von Kalifornien die beschleunigt die Entwicklung neuer Medikamente.

Software für klinische Studien

KI-Software rationalisiert klinische Studien durch die Automatisierung der Teilnehmerrekrutierung und Datenerfassung. Mithilfe von Vorhersagemodellen können diese Systeme geeignete Teilnehmer aus riesigen Datensätzen identifizieren, die Rekrutierung beschleunigen und einen effizienteren Studienprozess gewährleisten. Eine Erfolgsgeschichte in diesem Bereich hat mich besonders inspiriert: die Forscher des Nationale Gesundheitsinstitute hat TrialGPT entwickelt, eine KI-Software, die Freiwillige mit klinischen Studien zusammenbringt. Nutzung des Tools, Kliniker verbringen 40% weniger Zeit mit dem Screening von Patienten für Studien ohne die Genauigkeit zu gefährden.

Arten von AI-Technologie im Gesundheitswesen

ML und prädiktive Analytik

Modelle des maschinellen Lernens im Gesundheitswesen analysieren umfangreiche Datensätze, wie Patientenakten und Laborergebnisse, um Muster erkennen oder Ergebnisse vorhersagen. Ein Algorithmus kann den Gesundheitszustand des Patienten bewerten und das Risiko einer Rückübernahme vorhersagen, was den Pflegeteams hilft, die Pflege und die Ressourcenzuweisung besser zu steuern. Einige Prognosemodelle können sogar dazu beitragen, die Sterblichkeit zu senken. Das Tampa General Hospital zum Beispiel konnte Senkung der Sepsis-Frühtodesrate von 6% auf 4% mit der Technologie.

Computer Vision

KI-gestützte Tools für die medizinische Bildgebung interpretieren Röntgenbilder, MRIs oder CT-Scans nach Erkennung von Anomalien, die von menschlichen Augen übersehen werden können. Diese Systeme nutzen Deep Learning, um Tumore oder Frakturen zu erkennen, den Diagnoseprozess zu beschleunigen und die Entscheidungsfindung der Radiologen zu unterstützen. Immer mehr Unternehmen erkennen den Wert der KI in der medizinischen Bildgebung, und der Markt für Computer Vision spiegelt diese Begeisterung wider. Bis 2034 wird prognostiziert, dass er erreichen $56.7Bund wächst jährlich um 36,7%.

Natural Language Processing

NLP verarbeitet und organisiert sowohl gesprochene als auch geschriebene Sprache in verwertbare Daten. Im Gesundheitswesen werden Spracherkennungswerkzeuge Umwandlung von Arzt-Patienten-Gesprächen oder Diktaten in strukturierte, verwertbare InformationenDamit können Angehörige der Gesundheitsberufe Patientendaten problemlos aktualisieren, ohne Zeit mit der manuellen Dateneingabe zu verbringen. Studien zeigen, dass die medizinische Autovervollständigung NLP die Anzahl der Tastenanschläge beim Ausfüllen von Dokumenten um 67% zu reduzieren.

KI-gestützte robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA)

RPA-Bots mit KI repetitive Verwaltungsaufgaben erledigen wie die Bearbeitung von Versicherungsansprüchen oder die Terminplanung. Diese mit OCR und NLP ausgestatteten Bots extrahieren relevante Daten aus Dokumenten oder E-Mails, wodurch die Abläufe effizienter werden und das Krankenhauspersonal für wichtigere Tätigkeiten frei wird. Zum Beispiel: Expion Health die Zahl der bearbeiteten Anträge um 600% erhöht nach der Einführung von AI RPA.

Von uns implementierte Standard-KI-Tools für das Gesundheitswesen

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

Chatbots

Azure Gesundheitsbot bietet Chatbot-Funktionen für die Interaktion mit Patienten. Das Tool ist darauf trainiert, medizinische Begriffe zu erkennen und über Gesundheitsthemen zu kommunizieren. Es analysiert die Symptome und Beschwerden der Patienten und beantwortet beliebte Fragen und Anliegen der Patienten.
IBM watsonx Assistent ist ein intelligentes Konversationstool, das es Gesundheitsorganisationen ermöglicht, Patienten rund um die Uhr präzise und kontextbezogene Unterstützung zu bieten.

NLP

Textanalyse für die Gesundheit, ein von Azure entwickeltes KI-Tool, ermöglicht es, medizinische Informationen aus verschiedenen Texten und Dokumenten zu extrahieren, z. B. Krankengeschichten, klinische Notizen oder Medikamentenverordnungen.
API für natürliche Sprache im Gesundheitswesen, ein Teil des Google-Ökosystems, hilft bei der Extraktion relevanter Daten aus medizinischen Dokumenten und bietet umfassende Analysefunktionen.
Amazon Comprehend Medical bietet solide Funktionen zur Erkennung von Entitäten und zur Extraktion medizinischer Daten, so dass es beispielsweise zur Identifizierung von Diagnosen und Verfahren in Krankenakten verwendet werden kann.
Amazon Transcribe Medical ist ein Spracherkennungsprogramm, das medizinische Begriffe, Abkürzungen und Akronyme während des Diktierens leicht erkennt.
Amazon HealthScribe hilft bei der automatischen Erstellung klinischer Notizen auf der Grundlage von Gesprächen zwischen Patienten und Ärzten.
Gesicht umarmen für die Gesundheit bietet vortrainierte Modelle für die medizinische Texterkennung und eine umfassende Bibliothek für NLP-bezogene Aufgaben, wie Diktat und Texterstellung.

Datenverarbeitung und -analytik

Amazon HealthLake ist ein HIPAA-zugelassener, cloudbasierter medizinischer Speicher, der es Nutzern ermöglicht, Daten mit NLP umzuwandeln und mithilfe von Analysetools Erkenntnisse zu gewinnen.
IBM Watson Entdeckung ermöglicht es Unternehmen, große medizinische Datensätze zu analysieren und klinische und operative Beobachtungen abzuleiten.
IBM Watson für die Genomik ermöglicht die Interpretation genomischer Daten für eine personalisierte Patientenversorgung.

ML und prädiktive Analytik

AutoML-Tabellen von Google hilft bei der Erstellung von ML-Modellen zur Analyse von Patientendaten wie Krankengeschichte, Vitalwerte, Symptome und Labortests.
DeepMind, ein Teil der Google Health-Suite, ist ein leistungsstarkes Tool für die umfassende Analyse medizinischer Daten und die Vorhersage von Komplikationen.
Philips HealthSuite bietet modernste KI-Funktionen, einschließlich Funktionen für die medizinische Bildanalyse.
NVIDIA Clara Zug vereinfacht das Training von medizinischen ML-Modellen, einschließlich Techniken wie Transfer Learning, föderiertes Lernen und AutoML.
NVIDIA Clara-Bereitstellung ermöglicht die Implementierung von KI-Modellen für Arbeitsabläufe in der medizinischen Bildgebung, z. B. Röntgenanalyse oder medizinische Bildsegmentierung.
BigML bietet eine breite Palette von ML-Modellen (z. B. für die Risikobewertung von Komplikationen), die sofort eingesetzt werden können.

Beispiele aus der Praxis für KI in Medizin und Gesundheitswesen

Mit mehr als 60 erfolgreichen Projekten im Gesundheitswesen in unserem Portfolio kennt sich das Team von Innowise bestens mit der Entwicklung von KI im Gesundheitswesen aus. Hier sind einige prominente medizinische KI-Projekte, die wir realisiert haben.

Vorteile von KI-Systemen im Gesundheitswesen

Während unserer langjährigen Erfahrung in Software-Entwicklungsdienste für das Gesundheitswesenhaben wir aus erster Hand erfahren, wie KI nicht nur Prozesse rationalisieren, sondern auch konkrete Vorteile für Unternehmen und Patienten bringen kann.

Schwerpunkt auf präventiver Pflege

KI ermöglicht es Gesundheitsdienstleistern, von reaktiver zu proaktiver Pflege überzugehen, was zu besseren Patientenergebnissen und langfristig niedrigeren Gesundheitskosten führt. Mit prädiktiver Analytik, KI-Lösungen im Gesundheitswesen Hilfe Risikopatienten zu erkennen, sie frühzeitig zu versorgen und ernsthafte Gesundheitsprobleme zu verhindern bevor sie entstehen.

Schnellere F&E

Krankenhäuser nutzen KI, um das Ressourcenmanagement zu optimieren - von der Patientenaufnahme bis hin zur Personal- und Bettenzuteilung. KI-Tools analysieren historische Daten, um Nachfrageschübe zu antizipieren und helfen Krankenhäusern intelligentere Entscheidungen zu treffen und Ressourcen zuzuweisen wo sie am dringendsten benötigt werden, was die betriebliche Ineffizienz verringert.

Verbesserte Genauigkeit

Mithilfe von KI-Lösungen können Kliniker schneller genauere Diagnosen stellen, was entscheidend ist, um Leben zu retten. KI kann auch die medizinische Fehlerquote senken - und laut Forschung der Johns Hopkins Universität, Fehler tragen zu über 250.000 Todesfällen bei in den USA jährlich.

Geringere Kosten

KI kann geografische Barrieren überwinden: Patienten in abgelegenen oder unterversorgten Gebieten können zeitnah medizinische Beratung und Nachsorge erhalten. Mit KI-gesteuerten Chatbots, telemedizinischen Konsultationen und intelligenter Überwachung können Anbieter sicherstellen, dass kein Patient zurückgelassen wird.

Effizientere Abläufe

Dank der KI-Modelle können die Forscher schnellere Entwicklung neuer, wirksamerer Medikamente und Behandlungen. Da die Entdeckungen zunächst in simulierten Umgebungen getestet werden, können Ineffizienzen korrigiert und klinische Versuche beschleunigt werden.

Besserer Zugang zur Pflege

KI verbessert nicht nur die Qualität der Versorgung, sondern senkt auch die Kosten der Gesundheitsdienstleister. Nach Angaben der Harvard-Schule für öffentliche Gesundheitwird die KI voraussichtlich Reduzierung der Behandlungskosten um 50% wenn sie zur Diagnose verwendet werden.

Nutzen wir KI für Ihr Unternehmen im Gesundheitswesen

Herausforderungen und ethische Überlegungen zur KI im Gesundheitswesen

Begrenzter Zugang zu hochwertigen Daten

Wir empfehlen die Einrichtung zentraler Datenspeicher, die Daten aus verschiedenen Quellen zusammenführen und bereinigen. Die Zusammenarbeit mit Krankenhäusern, Forschungseinrichtungen und Organisationen des Gesundheitswesens kann dabei helfen, standardisierte, hochwertige Datensätze zu erstellen. Der Einsatz von KI-gestützten Tools zur Datenkuratierung kann auch die Datengenauigkeit und -verfügbarkeit für Trainingsmodelle verbessern.

Verzerrung von AI-Modellen

Um KI-Verzerrungen zu reduzieren, achten unsere Datenwissenschaftler auf die Vielfalt der für das Training verwendeten Datensätze. Das bedeutet, dass sie Daten aus einem breiten Spektrum demografischer Merkmale sammeln oder spezielle Datensätze erstellen, die für die Zielpopulation repräsentativ sind. Regelmäßige Bias-Tests, kontinuierliche Modellverfeinerungen und transparente Audits können dazu beitragen, dass KI genaue und gerechte Ergebnisse liefert.

Ethische Bedenken und öffentliches Misstrauen

Eine Studie zeigt, dass Kliniker sich wehren KI im Gesundheitswesen weil sie neue Fähigkeiten erlernen müssen. Umfassende Schulungen können den Übergang erleichtern. KI-Systeme sollten schrittweise eingeführt werden, beginnend mit unkritischen Anwendungen wie Terminplanung oder Patientenüberwachung. Bei der Einführung von KI für komplexe klinische Szenarien empfehlen wir die Implementierung einer Entscheidungsvalidierung durch einen Arzt.

Datenschutz und Sicherheit

Zur Wahrung der Datensicherheit und des Datenschutzes ist es entscheidend, eine Ende-zu-Ende-Verschlüsselung zu implementieren und HIPAA, GDPR, FDA und MDR einzuhalten. Regelmäßige Sicherheitsaudits und Anonymisierungstechniken für sensible Patientendaten können die Sicherheit der Lösung ebenfalls verbessern. Wenn Sie Zweifel bezüglich des Datenschutzes haben, empfehlen wir Ihnen, mit einem erfahrenen Softwareentwicklungsunternehmen für das Gesundheitswesen zusammenzuarbeiten, das sich mit allen Einzelheiten auskennt.

Höhere Implementierungskosten

Sie müssen den Umfang der KI-Software für das Gesundheitswesen sorgfältig planen, damit die Projektkosten nicht in die Höhe schießen. Die Verwendung von vorgefertigten KI-Tools - wie z. B. Spracherkennungsmodulen - anstatt sie von Grund auf neu zu entwickeln, wird die Lösungskosten definitiv senken. Wir empfehlen außerdem, mit Funktionen von hoher Priorität oder Pilotprojekten zu beginnen, um den ROI schneller zu erreichen und das Projekt schrittweise zu erweitern.

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KI in der Gesundheitsbranche: zukünftige Trends

In unserem jüngsten Artikel über die Vorhersage von Trends im GesundheitswesenDie Liste wird von KI-gestützten Lösungen dominiert. Das ist nur natürlich: Die Technologie gibt es schon seit geraumer Zeit, und die Effizienz der KI im Gesundheitswesen hat sich in vielen Bereichen bewährt. Hier sind die wichtigsten Techniktrends, bei denen die KI kurz vor dem Durchbruch steht.

Intelligente virtuelle Assistenten für Patienten und Ärzte

Die Nutzung intelligenter virtueller Assistenten wird sich noch beschleunigen - der Markt wird voraussichtlich um mit einer CAGR von 24,7% wachsen von 2024 bis 2034. Intelligente Assistenten werden sowohl bei Patienten als auch bei Ärzten weit verbreitet sindSie ermöglichen einen 24/7-Patientensupport, vereinfachen die klinische Dokumentation, verringern das Burnout von Klinikern, steigern die Effizienz und verbessern die Patientenbindung.

Personalisierte Medizin mit KI erweitert

Die Fähigkeit der KI, umfangreiche Patientendaten, einschließlich genomischer Informationen, zu analysieren, wird der personalisierten Medizin einen Schub geben. Siehe positive Ergebnisse in der Onkologie und darüber hinaus werden KI-gesteuerte maßgeschneiderte Behandlungen die Ergebnisse zu verbessern und die Nebenwirkungen der Behandlung zu verringern. Die personalisierte KI-Medizin wird den Behandlungsteams neue Möglichkeiten eröffnen, damit die Patienten die wirksamsten Therapien auf der Grundlage ihrer einzigartigen genetischen Profile erhalten können.

Digitale KI-Zwillinge

KI-gestützte digitale Zwillinge werden das Gesundheitswesen verändern: Durch die Erstellung virtueller Nachbildungen von Patienten, Organen und Gesundheitssystemen können Kliniker in Zukunft die Behandlung zu testen und Prognosen über den Krankheitsverlauf zu erstellen. Die Kombination von KI, IoT und Datenanalyse zur Erstellung dieser Simulationen wird den Weg für hochgradig personalisierte Pflegepläne und effizientere Arbeitsabläufe im Gesundheitswesen ebnen.

Generative KI-Modelle

Laut McKinseyüber 70% der Organisationen des Gesundheitswesens führen GenAI ein, planen die Einführung oder haben sie bereits eingeführt.Die Technologie ist also auf dem besten Weg, sich durchzusetzen. Generative KI wird klinische Notizen erstellen, Forschungsprojekte erleichtern und die Kommunikation mit den Patienten und die Pflegepläne personalisieren, was zu besseren Patientenergebnissen und betrieblicher Effizienz führt.

Roboter-gestützte Chirurgie

Die KI-gestützte robotergestützte Chirurgie wird exponentiell wachsen und Chirurgen eine präzise Planung und Ausführung komplexer Eingriffe ermöglichen. Diese KI-gesteuerten Roboter werden Nutzung von Echtzeitdaten, um Chirurgen zu leiten und sie bei der Navigation in komplexen Bereichen zu unterstützen mit hoher Genauigkeit - das macht Operationen sicherer, weniger invasiv und erfordert eine kürzere Erholungszeit.

Virtuelle Krankenhäuser mit Hilfe von KI

Neben dem Internet der Dinge wird KI eine der wichtigsten Technologien für virtuelle Krankenhäuser der nächsten Generation sein, die fortschrittliche Pflege aus der Ferne anbieten. Integriert in die IT-Ökosysteme der virtuellen Krankenhäuser werden KI-Lösungen große Mengen an Patientendaten zu analysieren - von der Krankengeschichte bis hin zu Echtzeit-Vitaldaten - schlagen Anpassungen des Behandlungsplans vor, bewerten die Therapietreue und -effizienz und sagen gesundheitliche Ereignisse voraus.

Jetzt ist es an der Zeit, KI im Gesundheitswesen einzusetzen

Was also ist KI im Gesundheitswesen - eine lukrative Investition oder ein modisches Schlagwort? Für mich persönlich ist der Fall klar: KI-Funktionen werden schon bald ein fester Bestandteil vieler Lösungen im Gesundheitswesen und in den Biowissenschaften sein. Künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen und in der Medizin kann in fast jedem Fachbereich ihren Platz finden und beeindruckende Vorteile bringen.

Die Zukunft ist da, und wenn Sie sich jetzt für ein KI-gesteuertes Gesundheitswesen entscheiden, können Sie sicherstellen, dass Ihr Unternehmen im Wettbewerb die Nase vorn hat. Wenn Sie KI-Software für das Gesundheitswesen entwickeln oder eine bestehende Lösung mit fortschrittlicher Technologie erweitern möchten, ist Innowise Ihr Ansprechpartner medizinische Software-Entwicklungsdienste Anbieter.

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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