Es ist kein Geheimnis, dass das Gesundheitswesen ein ständig nachgefragter Bereich ist.

Wir werden immer Krankenschwestern, Ärzte und Gesundheitsfachkräfte brauchen, um ein gesundes Leben zu führen. Mit den kontinuierlichen Fortschritten im Gesundheitswesen und in der Medizin ist es leicht zu erkennen, dass die Integration von KI-Technologie in die Prozesse, durch die Menschen Gesundheit erreichen, unvermeidlich ist.

Wie nutzen medizinische Fachkräfte KI im Gesundheitswesen?

Es ist faszinierend zu sehen, wie viele Teilbereiche des medizinischen Sektors bereits Schritte unternommen haben, um künstliche Intelligenz in ihren Ansatz zur patientenzentrierten Versorgung zu integrieren. Von vollautomatisierten medizinischen Beratungs-Chatbots bis hin zu Robotern, die bei chirurgischen Eingriffen assistieren, taucht KI in jeder Ecke des Gesundheitswesens auf.

KI im Gesundheitswesen ist die Einführung von Computersystemen mit menschenähnlicher Intelligenz, um medizinische Fachkräfte in Bereichen wie Beratung, Digitalisierung, Datenverfolgung und anderen oft menschzentrierten Aspekten des Gesundheitswesens zu unterstützen.

Klicken Sie unten, um mehr über fünf innovative Bemühungen zu erfahren, die darauf abzielen, KI-Technologie in den Vordergrund des Gesundheitswesens und der Medizin zu bringen, und darüber, wie sich KI im Laufe der Zeit verbessern wird.

1. Verbesserung der digitalen Gesundheitsberatung

Digitale Gesundheitsberatungstools haben dank Smartphones und dem Bedürfnis der Menschen nach rund um die Uhr zugänglicher Gesundheitsversorgung an Popularität gewonnen. Da viele medizinische Einrichtungen nur während der normalen Arbeitszeiten von Montag bis Freitag geöffnet sind, kann es für Menschen mit typischen 9-5-Zeitplänen schwierig sein, einen Termin bei ihrem Arzt unterzubringen.

Darüber hinaus wissen manche Menschen möglicherweise nicht, wann eine Krankheit schwerwiegend genug ist, um tatsächlich den Weg zu ihrem Arzt auf sich zu nehmen, anstatt sie einfach auszuschlafen und rezeptfreie Medikamente einzunehmen.

Im Jahr 2018 führte die Kaiser Family Foundation eine Umfrage durch und stellte fest, dass 45 Prozent der Menschen im Alter von 18 bis 29 Jahren keinen Hausarzt oder regulären Arzt hatten, zu dem sie gehen. So entstand der Aufschwung und die Notwendigkeit digitaler Gesundheitsberatungen. Digitalisierte Gesundheit ist besonders bei jüngeren arbeitenden Generationen beliebt, da sie eine bequeme Alternative zum tatsächlichen Besuch in einer Arztpraxis bietet.

Angenommen, Sie sind krank, besitzen aber kein Auto, und Ihre nächste Klinik ist über eine Stunde mit öffentlichen Verkehrsmitteln entfernt. Lohnt sich die Zeit dorthin und zurück wirklich, um einen Arzt wegen etwas zu sehen, das am Ende nur als gewöhnliche Erkältung eingestuft werden könnte? Laut den obigen Daten denken die meisten 18- bis 29-Jährigen nicht so.

Es ist also verständlich, warum jüngere Berufstätige von digitalen Gesundheitsberatungsalternativen angezogen wurden. Digitale Beratung ermöglicht es den Menschen nicht nur, Gesundheitsunterstützung aus der Ferne zu erhalten, sondern reduziert auch die Zeit, die Patienten und Ärzte miteinander verbringen, wodurch Ärzte mehr Zeit haben, mehr Patienten zu sehen.

Da so viele Menschen digitale Konsultationen als Alternative zu einem Standard-Arztbesuch im Büro nutzen, wird KI über Smartphone-Anwendungen eingesetzt, um Gesundheitsprobleme aus der Ferne zu identifizieren, zu erkennen und zu behandeln.

Ein aktuelles digitales Beratungstool, das künstliche Intelligenz nutzt, ist Buoy, ein interaktiver Symptom-Checker-Chatbot. Es funktioniert ähnlich wie der Symptom-Checker von WebMD, aber der Hauptunterschied zwischen den beiden ist, dass Buoy KI verwendet, während WebMD dies nicht tut.

Buoy ist ein Chatbot, der vorgefertigte Antworten verwendet, um den Patienten, mit dem er kommuniziert, dazu zu bringen, aus einer Reihe von Optionen basierend auf ihren Gesundheitsproblemen zu wählen. Obwohl ein KI-gestützter Chatbot, kommuniziert Buoy mit einem Patienten in einem sehr natürlichen Ton, obwohl vorgefertigte Antworten verwendet werden, um das Gespräch voranzutreiben.

Wenn er feststellt, dass die Gesundheitsprobleme eines Patienten von größerer Bedeutung sein könnten, wird er die Person auffordern, medizinische Hilfe von einem echten menschlichen Arzt zu suchen. Anstatt den Patienten jedoch sich selbst zu überlassen, bietet er tatsächlich eine Liste nahegelegener Kliniken basierend auf dem Standort des Benutzers an – und löst so das Problem, eine Stunde aus dem Weg zu reisen, um einen Arzt zu sehen.

Bild mit freundlicher Genehmigung von Buoy

Insgesamt können digitale Beratungstools wie dieses zeitlich eingeschränkten Patienten eine leicht zu navigierende Alternative bieten, die bei den Entscheidungsprozessen im Gesundheitswesen hilft.

2. Verwendung von Fitness-Trackern zur Ergänzung von Patientendaten

Im Einklang mit dem Wunsch, Gesundheit und Wohlbefinden um jeden Preis zu erhalten, verwenden viele Menschen Fitness-Tracker wie Fitbit oder Apple Watch. Diese Geräte überwachen die Herzfrequenz, die Aktivitätsniveaus, die Qualität und Menge des Schlafs und benachrichtigen den Träger über etwaige Anomalien (in Raten und Ergebnissen) über eine App auf ihren Telefonen.

Trotz des Detaillierungsgrades und der Menge an Daten, die diese tragbaren Fitnessmonitore erzeugen und verfolgen, bleiben die Daten in den Händen der Benutzer sowie der Unternehmen selbst. Wenn jedoch Menschen zustimmen würden, dass ihre Daten extern geteilt und analysiert werden, würden die Ergebnisse eine Fülle von Wissen und Einblicken in die Gesundheit von Menschen auf der ganzen Welt liefern.

Extrahierte Gesundheitsdaten in Übereinstimmung mit patientenbezogenen Informationen wie Geschlecht, Gewicht, Größe, ethnische Zugehörigkeit, familiäre Gesundheitsgeschichte und mehr können von KI verwendet werden, um umsetzbare Ergebnisse zu erstellen. Diese Ergebnisse könnten große, allgemeine Datenbanken mit Gesundheitsinformationen umfassen, die medizinischen Fachkräften bei Diagnosen besser helfen; Einzelpersonen bei der Aufrechterhaltung und Erhöhung ihrer persönlichen Gesundheits- und Wellnessziele unterstützen; und Arbeitgebern ermöglichen, ihren Mitarbeitern Gesundheitsleistungen anzubieten, die individuell auf ihre persönlichen Gesundheitsprofile abgestimmt sind.

GIF mit freundlicher Genehmigung von Monika Madurska via dribble.com

3. Optimierung der Führung digitaler Krankenakten

Jahrelang haben Kliniken und Arztpraxen Stapel von Manilamappen voller Papierdokumente aufbewahrt, die die umfangreichen Krankengeschichten der Patienten umreißen. Obwohl sie in der Vergangenheit effektiv waren, sind Papierkrankenakten nicht mehr zeitgemäß und machen in Bezug auf Effizienz oder Informationssicherheit keinen Sinn mehr.

Techniker für elektronische Gesundheitsakten (EHR) haben jahrelang die Last der Digitalisierung von Krankenakten übernommen, aber der Stress, der Druck und die mentale Erschöpfung, die sie erleben, sind überwältigend und können letztendlich zu Ungenauigkeiten bei den eingegebenen Daten führen.

Um Burnout zu reduzieren, verwenden EHR-Entwickler künstliche Intelligenz, um einige der monotonen Prozesse zu automatisieren, die normalerweise in der Verantwortung eines Menschen liegen. Einige der zeitaufwändigsten Prozesse, mit denen EHRs zu kämpfen haben, sind Dokumentation, Auftragseingabe und das Sortieren von Papierdokumenten aus einem Posteingang; daher ist es logisch, Formen der künstlichen Intelligenz in diese Aufgaben zu implementieren, um die dafür aufgewendete Zeit zu reduzieren.

Zwei KI-gestützte Tools, die bereits verwendet werden, sind Spracherkennung und natürliche Sprachverarbeitung (NLP), obwohl sie noch nicht perfekt sind. Die Spracherkennung muss noch von NLP-Algorithmen lernen, wie sie menschliche Sprache so gut erkennen, interpretieren und transkribieren kann, dass eine externe Person keinen Unterschied zwischen handgetippten und gesprochenen Transkriptionen bemerken würde.

4. Zugang zu Pflege in unterentwickelten Ländern bieten

Eine alarmierende Anzahl von un- und unterentwickelten Ländern hat keinen Zugang zu ausgebildeten medizinischen Fachkräften, Gesundheitszentren und angemessener Ausrüstung, die typisch für ein Krankenhaus, eine Klinik oder ein ähnliches Zentrum sind. Um dies zu beheben, haben einige Orte Telemedizin-Programme implementiert, die einen Arzt aus der Ferne (oft aus den Vereinigten Staaten) digital mit einem Patienten in einem unterversorgten Land verbinden können.

Telemedizin kann jedoch nicht das Problem lösen, lebensrettende Pflege zu bieten, wie es Spezialisten wie Radiologen oder Ultraschalltechniker können. Hier kommt KI ins Spiel.

Künstliche Intelligenz kann als Lösung für dieses Problem eingesetzt werden, indem sie einige der Aufgaben übernimmt, die normalerweise Menschen zugewiesen sind, wie Röntgenaufnahmen, digitale Bildgebung und andere Arten von Scans, die ein Radiologe durchführt. Dazu müssten Gesundheitsfachkräfte in der jeweiligen Region Zugang zu einem Smartphone haben, das mit KI-fähigen Anwendungen programmiert ist, die über digitale Bildgebungsfunktionen verfügen.

An der Stanford University haben Forscher eine App mit einem Algorithmus entwickelt, um genau das zu tun.

Forscher entwickelten einen Deep-Learning-Algorithmus namens CheXNeXt, der von künstlicher Intelligenz angetrieben und über eine Anwendung auf einem Smartphone betrieben wird. Der Algorithmus ist in der Lage, Anomalien und Krankheiten im Körper einer Person zu erkennen. Neben der Fähigkeit, Probleme zu erkennen, kann der Algorithmus auch Vorhersagen über Ergebnisse und Lösungen zur Behandlung der gefundenen Krankheiten treffen.

Der Prozess ist ziemlich einfach. Indem der App ein Bild eines Röntgenbildes zugeführt oder eines aufgenommen wird, wird das Bild in die Cloud hochgeladen, durch CheXNeXt verarbeitet und kurz darauf werden Ergebnisse darüber geliefert, was das Problem sein könnte.

Bild mit freundlicher Genehmigung der Stanford ML Group

Diese Technologie kann in unterversorgte Länder gebracht werden, was die Notwendigkeit mehrerer interner Radiologen eliminieren würde. CheXNeXt wurde in Bezug auf Genauigkeit, Spezifität, Sensitivität und Geschwindigkeit mit 14 Radiologen getestet. Während es in allen Kategorien im Vergleich zu den Radiologen gleichwertig abschnitt, übertraf es sie in Bezug auf die Geschwindigkeit. Während es vier Stunden dauerte, bis Radiologen die Röntgenbilder interpretierten, lieferte CheXNeXt Ergebnisse – mit den gleichen Genauigkeitsniveaus – in weniger als zwei Minuten.

Die Implementierung von CheXNeXt und Deep-Learning-Algorithmen in Anwendungen auf diese Weise kann die Geschwindigkeit, mit der eine Person Testergebnisse erhält, verändern. In unterversorgten Bevölkerungsgruppen und darüber hinaus können Deep-Learning-Algorithmen und künstliche Intelligenz die gesamte Geschwindigkeit und Genauigkeit, mit der Patienten Hilfe erhalten, vollständig verändern.

Dennoch müssen diese Algorithmen darauf trainiert werden, die besonderen physiologischen und umweltbedingten Faktoren zu berücksichtigen, die Gruppen von Menschen betreffen können, für die derzeit begrenzte Daten vorliegen. Sie müssen an mehreren, vielfältigen ethnischen Gruppen getestet werden, um sicherzustellen, dass es eine Fülle von Daten über die Populationen hinweg gibt, um die Genauigkeit ihrer Ergebnisse zu erhöhen.

5. Erhöhung der Qualität medizinischer Werkzeuge durch Smart Devices

Smart Devices mögen wie ein lustiges Werkzeug erscheinen, das dazu gedacht ist, Menschen von ihren Arbeits- und Hausaufgaben abzulenken, aber sie werden für viel mehr als nur Unterhaltungszwecke verwendet. Im medizinischen Bereich werden Smart Devices verwendet, um Patienten zu überwachen, die kritisch oder hochriskant sind.

Mit diesen Smart Devices wird KI eingesetzt, um Veränderungen im Status eines Patienten zu verfolgen, wenn eine Krankenschwester nicht an seiner Seite ist. Wenn künstliche Intelligenz eine Verbesserung oder Verschlechterung des Patienten erkennen kann, kann sie Krankenschwestern, Ärzten und Spezialisten dabei helfen, wie sie die Zeit, die bestimmten Patienten gewidmet wird, zuteilen.

Darüber hinaus kann KI Daten auf die gleiche Weise verfolgen, wie es tragbare Fitnessgeräte tun; sie kann Patientenwerte überwachen, einschließlich erhöhter Herzfrequenz unter anderem.

Wohin wird uns die Zukunft der KI im Gesundheitswesen als nächstes führen?

Künstliche Intelligenz macht bereits Wellen im Gesundheitswesen, und mit fortgesetzten Tests, Forschung und Verbesserungen, wer weiß, wo wir bis 2025 sein werden! Es wäre nicht überraschend, wenn KI und robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA) weiterhin im Trend liegen.

Bald wird nicht nur KI ein Faktor bei der Unterstützung am Krankenbett sein, sondern auch RPA – und Ihre freundliche Roboterkrankenschwester!

Möchten Sie mehr über künstliche Intelligenz erfahren? Lesen Sie über die Vorteile und Risiken von KI sowie die Geschichte der KI, um zu sehen, wo alles begann!