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Künstliche Intelligenz im Gesund­heitswesen

COVID-19 hat die wichtigsten Lücken im globalen Gesundheitswesen aufgezeigt. Daraus ergab sich offensichtlich, dass der Bedarf an medizinischen Innovationen zu einer größeren Branchenleistung gerecht werden muss, und künstlichen Intelligenz (KI) könnte das Gesundheitswesen tiefgreifend beeinflussen. Wie erwähnt von Dr. Tedros Adhanom Ghebreyesus, dem Generaldirektor der Weltgesundheitsorganisation, sei erst nach der Ausbreitung von COVID-19 klar geworden, dass die Länder nicht über die notwendigen Kapazitäten zur Erhebung und Nutzung von Gesundheitsdaten verfügen, insbesondere inmitten einer anhaltenden Krise. Eine der ersten Reaktionen der KI auf die weltweite Pandemie war die Zusammenarbeit von TytoCare und dem Sheba-Medizinzentrum in Israel. Sie versorgten Patienten mit speziellen Stethoskopen, die ihre Herzen direkt zu Hause abhörten und die Bilder der Lungen der Patienten an das spezielle Pflegesystem übermittelten, um die Diagnosezeit zu verkürzen. In diesem Blogbeitrag zeigt Innowise auf, wie der medizinische Bereich in der Zeit nach einer Pandemie von KI profitieren kann, und stellt weitere wissenswerte Beispiele ähnlicher Art vor.

Was ist künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen

Krankenhauspersonal und Ärzte können durch maschinelles Lernen eine zuverlässige datengesteuerte klinische Entscheidungsunterstützung (Clinical Decision Support) erhalten. Im Besonderen, Technologien der künstlichen Intelligenz können Gesundheitsakten und Aufnahmen sowie Daten aus klinischen Studien effizient analysieren. Dadurch wären Gesundheitsorganisationen imstande, sowohl die Geschwindigkeit als auch die Qualität der Diagnosefeststellung zu verbessern und so mehr Leben zu retten.

KI im Gesundheitswesen

Wie KI das Gesundheitswesen verändert

Zu mehreren Vorteilen der KI im Gesundheitswesen zählendie Automatisierung von Aufgaben, schnellere und effizientere Diagnosen und sicherere Operationen. So verarbeiten beispielsweise am Körper tragbare KI-Gesundheitsgeräte Daten und zeigen den Nutzer und den Gesundheitsdienstleister mögliche Gesundheitsrisiken und -probleme an. FitBit, einer der renommierten Anbieter in der Branche, hat eine fortschrittliche Gesundheitsuhr entwickelt ("Sense"), um Messwerte wie Sauerstoffsättigung, Hauttemperatur, Belastungsniveau, hohe oder niedrige Herzfrequenz, Atemfrequenz, Schlaf und Aufwachen, Schnarchen, Hautfarbe und sogar die Menstruationsgesundheit im Echtzeitmodus zu verfolgen. Der Kunde erhält die gültigen Daten direkt auf der FitBit-App, die auf seinem Smartphone installiert ist, und kann die Daten mit einem Gesundheitsdienstleister zur weiteren Beratung oder Diagnose teilen.Ein weiteres erfolgreiches Beispiel für den Einsatz von KI in der praktischen Chirurgie ist der von Borns Medical Robotic Inc. Dies kann minimalinvasive Operationen aus der Ferne durchführen. Der Roboter würde besonders zum Nutzen gereichen, um Operationen in abgelegenen Gebieten, z. B. in Kriegsgebieten, durchzuführen. Das in London ansässige Medizintechnikunternehmen Digital Surgery hat inzwischen eine künstliche Intelligenz eingeführt, die den Chirurgen durch jeden Schritt einer Operation führt und so das Risiko eines tödlichen Ausgangs deutlich verringert.Für die beispielhafte Einbindung von KI in das Gesundheitswesen ist auf 2016 zurückzugreifen. Die Gesundheitseinrichtung "University of Iowa Hospitals & Clinics" integrierte damals die KI-Technologie in ihre chirurgischen Verfahren. Sie sagt die Wahrscheinlichkeit einer Infektion während der Operation voraus, noch bevor der Arzt die Wunde schließt. Infolgedessen konnte das Krankenhaus die Zahl der postoperativen Infektionen um 74% senken und $1,2 Millionen einsparen.Es ergibt sich aus der Forschung von Insider Intelligence, dass sich etwa 30% der Ausgaben im Gesundheitswesen auf Verwaltungsbedürfnisse beziehen. KI erleichtert die vorherige Genehmigung von Versicherungen sowie die schnelle Überprüfung unbezahlter Rechnungen, hilft bei der Bearbeitung von Patientenakten und reduziert so die Arbeitsbelastung des Krankenhauspersonals. 

Beispiele für KI im Gesundheitswesen

Künstliche Intelligenz für das Gesundheitswesen ist im Begriff, die Branche zu revolutionieren und Gesundheitsdienstleister bei der Bewältigung der kommenden Herausforderungen zu unterstützen. Hier haben wir die anschaulichsten Beispiele für KI im Gesundheitswesen aus dem wirklichen Leben aufgeführt.

Maschinelles Lernen und Deep Learning

Im Gesundheitswesen können Techniken des maschinellen Lernens bei vielen Innovationen eingesetzt werden. Zum Beispiel, laut Mercury DataScience Portal, Modell des maschinellen Lernens (ML) dürfte klinische Studien zum Zentralnervensystem erheblich verbessern, da es einem schwer fällt, das Fortschreiten von ZNS-Erkrankungen zu diagnostizieren. Maschinelles Lernen ist in der Lage, durch regelbasierte Logik und Mustererkennung die genauesten Vorhersagen über künftige Ergebnisse zu treffen. Dies wiederum reduziert den Zeit- und Kostenaufwand für die Durchführung klinischer Studien.Ein weiteres erfolgreiches Beispiel für ML und DL (Deep Learning) im Gesundheitswesen ist das von Subtle Medical. Das Unternehmen sorgt für klarere medizinische Aufnahmen für Radiologen. Sein Produkt SubtleMR lässt Bildrauschen vermeiden und konzentriert sich auf Bereiche wie Kopf, Hals, Brust und Bauch. Als Ergebnis erhalten Radiologen Aufnahmen von höherer Qualität.Tiefes Lernen Netzwerke verbessern die klinische Praxis, insbesondere werden DL-Algorithmen häufig zur Erkennung von diabetischer Retinopathie eingesetzt. Zum Beispiel, durch den Aufbau eines faltenden neuronalen Netzwerkes (Convolutional Neural Network),wird das Krankenhaus "Aravind Eye Hospital" in der Lage sein, den Sehbehinderungsgrad des Patienten durch einen einfachen Blick auf das Auge zu bestimmen.Darüber hinaus identifizierten DL-basierte CNNs (Convolutional Neural Networks), und so besagt die Studie auf der HealthITAnalytics-Webseite, Melanom-Dermatologie mit mehr als 10% Genauigkeit als Experten.
KI im Gesundheitswesen

Physische Roboter

Roboter gibt es schon seit langem, sie führen verschiedene Tätigkeiten aus, vom Heben von Waren bis zu Auslieferungen. KI-Chatbots dürften der größten Beliebtheit erfreuen. Heute ist die Wahrscheinlichkeit, sie in die Gesundheitsbranche aufzunehmen, greifbarer. So sind seit dem Jahr 2000 in den Vereinigten Staaten chirurgische Roboter als "Hilfskraft" für Ärzte zugelassen worden. Sie können zum Beispiel Wunden sehr genau nähen oder invasive Schnitte anlegen. Zu den vielleicht häufigsten chirurgischen Eingriffen, an denen physische Roboter beteiligt sind (wichtige Entscheidungen werden sicherlich erst nach ärztlichen Behandlungen getroffen), gehören Prostata-, Gynäkologie- sowie Hals- und Kopfoperationen.

Anwendungen für Diagnose und Behandlung

Künstliche Intelligenz wurde erstmals in den 1970er Jahren bei blutübertragbaren MYCIN-diagnostizierten Infektionen bakteriellen Ursprungs in Diagnose und Behandlung eingesetzt. Es blieb jedoch in Stanford und gelangte wegen unzureichender Leistung nicht in die klinische Praxis. Die Situation hat sich mit dem technologischen Fortschritt dramatisch verändert. Immer wieder bringen neue KI-Unternehmen Anwendungen im Gesundheitswesen zur Diagnose und anderen medizinischen Behandlungszwecken, sodass gleichwertige (im Vergleich zu menschlicher Mitwirkung) oder sogar genauere Ergebnisse sichergestellt werden. 

Gleichzeitig befassen sich solche Apps meist nur mit einem einzigen Aspekt der Pflege und nicht mit komplexen Themen. Dennoch gibt es keine Regel ohne Ausnahme. Mit der Diabetes-Tracker-App MySugr können Benutzer ihren täglichen Blutzuckerspiegel, Bolus, Kohlenhydrate und den geschätzten HbA1c-Wert (glykiertes Hämoglobin) auf einmal eingeben. Auf diese Weise sorgt der Patient für eine bessere Kontrolle über seinen Zustand und kann die Informationen an seinen Arzt weitergeben, um eine effektivere Behandlung zu erhalten.

Virtuelle Realität im Gesundheitswesen

Virtual-Reality-Lösungen ermöglichen es Patienten und Gesundheitsdienstleistern, mit simulierten Umgebungen zu interagieren. Dies kann Schmerztherapie und Rehabilitation sowie Werdegänge zum Facharzt für Chirurgie umfassen. Und wenn die Schätzung des globalen VR-Marktes für das Gesundheitswesen im Jahr 2022 bei etwa $2,07 Milliarden liegt, wird er bis 2026 voraussichtlich $9,25 Milliarden erreichen, so die Prognose von ReportLinker

VR kann auf verschiedene Weise in die KI für das Gesundheitswesen implementiert werden:

  • Medizinische Ausbildung: Theoretisches Lernen wird durch detaillierte medizinische 3D-Modelle unterstützt. Am häufigsten wird es beim Anatomieunterricht eingesetzt.
  • Praktische Übungen für medizinische Fachkräfte: Durch Umschalten der simulierten Umgebung in einer VR-App nehmen die Benutzer virtuell an einem Probeszenario teil. Zu den häufigsten Fällen von VR-Medizintraining gehören die Simulation medizinischer Verfahren, das Testen medizinischer Geräte und die Simulation von Notfällen.
  • Chirurgie: VR reduziert funktionale Fähigkeitsdefizite schneller. Sie wird in der chirurgischen Ausbildung und der präoperativen Planung eingesetzt.
  • Schmerztherapie: VR lenkt die Aufmerksamkeit des Patienten ab, wodurch das extreme Unbehagen und der Schmerzpegel gesenkt werden und der Einsatz von Schmerzmitteln auf ein Minimum reduziert wird, was wiederum die Gesundheitskosten senkt. Es wird von Net Health betont: VR ermöglicht es den Patienten, ihre bevorzugte interaktive Umgebung zu erleben, und hilft ihnen so, Schmerzen und Beschwerden zu bekämpfen. In den meisten Fällen zeigt sich die Wirksamkeit von VR bei der Schmerzbehandlung von akuten Schmerzen, chronischen Schmerzen, Stress, psychischer Gesundheit und Schmerzen bei medizinischen Eingriffen.
KI im Gesundheitswesen

Die Zukunft der KI im Gesundheitswesen

Wir glauben, dass künstliche Intelligenz aus dem Gesundheitswesen nicht mehr wegzudenken sein wird. Die Entwicklung von Unternehmen für Lösungen im Bereich der künstlichen Intelligenz für das Gesundheitswesen und die KI-Integration in Krankenhaussysteme wird zu drastischen Veränderungen bei den Gesundheitsergebnissen von Krankenhauspatienten führen.

Die größte Herausforderung der künstlichen Intelligenz im Gesundheitswesen besteht jedoch nicht darin, ob die Apps nützlich und leistungsfähig genug sind, um genaue Ergebnisse zu liefern, sondern darin, sicherzustellen, dass sie in der täglichen klinischen Praxis angenommen werden. Die KI-Apps müssen von den Behörden genehmigt, den Klinikern beigebracht und von der Bevölkerung akzeptiert werden.

Auch wenn wir innerhalb von fünf Jahren mit einem auffälligen Einsatz von künstlicher Intelligenz in der klinischen Praxis rechnen können, wird deutlich, dass KI-Systeme den menschlichen Arzt nicht vollständig ersetzen können. Im Gegenteil, sie werden die Gesundheitsversorgung nur verbessern und erleichtern.

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Autor
Anastasia Ilkevich Account Manager

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