Künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen im Jahr 2022: Drei Trends, die es zu beobachten gilt

Der Risikokapitalmarkt sendet ein Signal: Mehr als 40 Startups haben 20 Millionen US-Dollar oder mehr eingesammelt, um Lösungen für künstliche Intelligenz für die Branche zu entwickeln. Aber wie genau wird künstliche Intelligenz in der Gesundheitsbranche eingesetzt? Mehr als 300 Befragte aus der ganzen Welt wurden befragt, um die Herausforderungen, Erfolge und Anwendungsfälle, die KI im Gesundheitswesen definieren, besser zu verstehen. Die Ergebnisse änderten sich im zweiten Jahr der Umfrage nicht wesentlich, es gab jedoch einige interessante Trends, die die Entwicklungen in den kommenden Jahren vorwegnahmen. Während einige Aspekte dieser Entwicklung positiv sind (Demokratisierung der KI), bergen andere Aspekte Risiken (größere Angriffsfläche). Hier sind drei Trends, die Unternehmen beachten müssen.

1. Benutzerfreundlichkeit und Demokratisierung künstlicher Intelligenz durch No-Code-Tools

Laut Umfrage Gartner prognostiziert, dass bis 2025 70 % der von Unternehmen entwickelten Anwendungen No-Code- oder Low-Code-Technologie nutzen werden (gegenüber weniger als 25 % im Jahr 2020). Während Low-Code die Arbeitsbelastung von Programmierern vereinfachen kann, werden No-Code-Lösungen, die keinen datenwissenschaftlichen Eingriff erfordern, einen größeren Einfluss auf Unternehmen und darüber hinaus haben.

Für die Gesundheitsbranche bedeutet dies, dass mehr als die Hälfte (61 %) der Befragten der KI-Umfrage im Gesundheitswesen Kliniker als ihre Zielnutzer identifizierten, gefolgt von Kostenträgern im Gesundheitswesen ( 45 %) und IT-Unternehmen im Gesundheitswesen (38 %). In Kombination mit erheblichen Entwicklungen und Investitionen in gesundheitsspezifische KI-Anwendungen und der Verfügbarkeit von Open-Source-Technologie lässt dies darauf schließen, dass es zu einer breiteren Akzeptanz in der Branche kommen wird.

Es ist wichtig, den Mitarbeitern im Gesundheitswesen Code zur Verfügung zu stellen, genauso wie gängige Bürotools wie Excel oder Photoshop die künstliche Intelligenz verbessern werden. Sie macht die Technologie nicht nur benutzerfreundlicher, sondern ermöglicht auch genauere und zuverlässigere Ergebnisse, da nun medizinische Fachkräfte und nicht mehr Software-Experten die Verantwortung tragen. Diese Änderungen werden nicht über Nacht erfolgen, aber die Zunahme der Fachexperten als Hauptnutzer von KI ist ein großer Fortschritt.

2. Werkzeuge werden immer komplexer und Texte werden immer praktischer#

In Andere ermutigende Zu den Ergebnissen zählen Fortschritte bei KI-Tools und der Wunsch der Benutzer, tiefer in bestimmte Modelle einzutauchen. Auf die Frage, welche Technologien sie bis Ende 2022 einzuführen planen, nannten die Technologieführer in der Umfrage Datenintegration (46 %), Business Intelligence (44 %), Verarbeitung natürlicher Sprache (43 %) und Datenannotation (38 %). Text ist heute der Datentyp, der am häufigsten in KI-Anwendungen verwendet wird, und die Betonung der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und der Datenannotation deutet darauf hin, dass ausgefeiltere KI-Techniken auf dem Vormarsch sind.

Diese Tools unterstützen wichtige Aktivitäten wie klinische Entscheidungsunterstützung, Arzneimittelentwicklung und Bewertung der Gesundheitspolitik. Nach zwei Jahren der Pandemie sind wichtige Fortschritte in diesen Bereichen offensichtlich, da Forschungseinrichtungen an der Entwicklung neuer Impfstoffe arbeiten und den Bedarf für eine bessere Unterstützung der Gesundheitssysteme nach Großereignissen ermitteln. Anhand dieser Beispiele wird deutlich, dass sich der Einsatz von KI im Gesundheitswesen stark von anderen Branchen unterscheidet und einen anderen Ansatz erfordert.

Infolgedessen nannten sowohl Technologieführer als auch Befragte die Verfügbarkeit von gesundheitsspezifischen Modellen und Algorithmen als wichtigste Anforderung bei der Bewertung lokal installierter Softwarebibliotheken oder SaaS-Lösungen. das ist nicht überraschend. Gesundheitsspezifische Modelle werden in den kommenden Jahren wachsen, gemessen an der Risikokapitallandschaft und der Nachfrage von KI-Nutzern.

3. Sicherheitsbedenken nehmen zu

Bei all den Fortschritten, die im vergangenen Jahr in der künstlichen Intelligenz erzielt wurden, Es eröffnet auch eine Reihe neuer Angriffsvektoren. Als die Befragten gefragt wurden, welche Arten von Software sie zum Erstellen ihrer KI-Anwendungen verwenden, waren lokal installierte kommerzielle Software (37 %) und Open-Source-Software (35 %) die beliebtesten Optionen. Besonders auffällig ist, dass die Nutzung von Cloud-Computing-Diensten im Vergleich zur letztjährigen Umfrage um 12 % (30 %) zurückging, was höchstwahrscheinlich auf Datenschutzbedenken beim Datenaustausch zurückzuführen ist.

Darüber hinaus entschied sich die Mehrheit der Befragten (53 %) dafür, sich zur Validierung des Modells auf ihre eigenen Daten zu verlassen, anstatt auf Metriken von Drittanbietern oder Softwareanbietern. 68 % der Befragten äußerten eine klare Präferenz für den Einsatz interner Beurteilungen und Selbstoptimierungsmodelle. Angesichts der strengen Kontrollen und Verfahren rund um die Verarbeitung von Gesundheitsdaten ist es klar, dass KI-Anwender ihre Abläufe nach Möglichkeit im eigenen Haus belassen möchten.

Aber unabhängig von den Softwarepräferenzen oder der Art und Weise, wie Benutzer Modelle validieren, können eskalierende Sicherheitsbedrohungen im Gesundheitswesen erhebliche Auswirkungen haben. Während auch andere kritische Infrastrukturdienste vor Herausforderungen stehen, gehen die Folgen einer Datenschutzverletzung im Gesundheitswesen über Reputations- und Finanzschäden hinaus. Datenverlust oder Manipulationen an Krankenhausgeräten können über Leben und Tod entscheiden.

Der künstlichen Intelligenz steht ein noch größeres Wachstum bevor, da Entwickler und Investoren daran arbeiten, die Technologie in die Hände der Benutzer zu bringen. Mit der zunehmenden Verfügbarkeit von KI und der Verbesserung von Modellen und Werkzeugen werden Sicherheit und Ethik zu wichtigen Bereichen, die Anlass zur Sorge geben. Es wird wichtig sein zu verstehen, wie sich die künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen in diesem Jahr entwickelt und was dies für die Zukunft der Branche bedeutet.

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