Künstliche Intelligenz treibt eine Revolution in der Fernversorgung von Patienten voran

Die Epidemie hat den Fortschritt der künstlichen Intelligenz (KI) in der Fernversorgung von Patienten beschleunigt. Immer mehr Ärzte nutzen die digitale Patientenüberwachung, um Gesundheitsdaten zu verfolgen, Auffälligkeiten zu erkennen und Behandlungen anzubieten, die nicht mehr persönlich durchgeführt werden müssen. Darüber hinaus führen Notaufnahmen Lösungen zur Fernüberwachung ein, damit einige Patienten das Krankenhaus schneller verlassen können. Diese transformativen Technologien führen zu besseren Behandlungen für Patienten und senken die Gesundheitskosten.

Der Anwendungsstatus von künstlicher Intelligenz im medizinischen Bereich

Die Anwendungsfälle von künstlicher Intelligenz im medizinischen Bereich nehmen ständig zu. Dies ist vor allem auf das kontinuierliche Lernen und Training verschiedener Algorithmen zurückzuführen, wodurch die Technologie immer intelligenter wird und das Patientenerlebnis verbessert sich.

Die meisten Anwendungen künstlicher Intelligenz im medizinischen Bereich nutzen „Augmented Intelligence“. Augmented Intelligence bündelt die Ergebnisse von Algorithmen, um Ärzten eine Orientierung zu geben, „wo sie suchen müssen“, wenn sie Analyseergebnisse erhalten, und spielt auch eine wichtige Rolle bei der Qualitätskontrolle Rolle im Prozess der Leistungserbringung. Augmented Intelligence konzentriert sich auf die Hilfsrolle der Technologie und zielt darauf ab, die menschliche Intelligenz zu verbessern, anstatt sie zu ersetzen.

Unternehmen der Unterhaltungselektronik wie Apple nutzen künstliche Intelligenz, um Einzelpersonen dabei zu helfen, sich ihrer Gesundheit bewusst zu bleiben. Einige am Handgelenk getragene Geräte mit Funktionen zur Herzfrequenzüberwachung können Benutzer benachrichtigen, wenn ihre Herzfrequenz abnormal ist, und relevante Informationen bereitstellen, die sie an ihre Ärzte weitergeben können. Ärzte erweitern auch ihre Möglichkeiten zur Fernüberwachung von Patienten, indem sie von der FDA zugelassene Technologie auf Engines für künstliche Intelligenz einsetzen. Beispielsweise bieten die Lösungen von Current Health unter anderem eine vorausschauende Überwachung der Vitalfunktionen und Warnungen bei einer Verschlechterung des Gesundheitszustands.

Viele verschiedene Unternehmen im Bereich der medizinischen Herzüberwachung außerhalb von Krankenhäusern setzen aktiv künstliche Intelligenz für die EKG-Aufzeichnung und Arrhythmieerkennung ein. Der Einsatz künstlicher Intelligenz kann die Patientenergebnisse besser verbessern als herkömmliche Techniken wie regelbasierte oder herkömmliche maschinelle Lernalgorithmen (die in Holter-Monitoren verwendet werden). Weniger ausgefeilte Algorithmen liefern oft keine ausreichend hohe Diagnoseausbeute, so dass Ärzte ohne wiederholte Überwachung keine sichere Diagnose stellen können. Geräte, die künstliche Intelligenz nutzen, bringen die personalisierte Medizin nicht nur näher an die Realität heran, sondern erweitern auch die Fähigkeit von Gesundheitssystemen, Bevölkerungsgruppen in schwierigen Situationen zu versorgen, beispielsweise in abgelegenen Gebieten oder an Orten, an denen Klinikbesuche unter den gegebenen Umständen möglicherweise nicht möglich sind .

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen zur Überwachung der kardiologischen Versorgung

Künstliche Intelligenz ist nicht nur von Vorteil für die Patienten, sondern kann Ärzte auch von administrativen Back-Office-Aufgaben wie dem Screening und der Verwaltung großer Datensätze entlasten, sodass sie sich auf andere Dinge konzentrieren können Sie setzen ihre klinischen Fähigkeiten für die Patientenversorgung ein.

Künstliche Intelligenz kann Muster erkennen, die Menschen nicht erkennen können. Beispielsweise schlägt das Herz in zwei Wochen durchschnittlich etwa 1,5 Millionen Mal, und Ärzte müssen möglicherweise einen bestimmten Zeitraum von sechs Sekunden finden, um klinische Urteile fällen zu können. Etwas klinisch Bedeutsames zu finden ist wie die Suche nach der Nadel im Heuhaufen, und KI kann im großen Maßstab für eine höhere Genauigkeit sorgen.

Um dieses Maß an Zuverlässigkeit zu erreichen, benötigen Anbieter, Data-Science-Teams und KI saubere Daten und zwar viele davon. Diese massive Datenerweiterung erfordert ausgefeilte Analysen, die mithilfe von Algorithmen für maschinelles Lernen und Deep Learning erreicht werden können. Im letzten Jahrzehnt hat Deep Learning, eine Teilmenge des maschinellen Lernens, einen Punkt erreicht, an dem es der menschlichen Leistung bei der Entwicklung von Algorithmen in mehreren wissenschaftlichen Bereichen gleichkommt. Im Gegensatz zu traditionelleren Methoden des maschinellen Lernens, die Ergebnisse auf der Grundlage von von Menschen erfassten Merkmalen vorhersagen, verwenden Deep-Learning-Algorithmen Vorhersagen künstlicher neuronaler Netze und haben daher den Vorteil, relevante Merkmale automatisch aus Rohdaten zu lernen. Dadurch können Deep-Learning-Algorithmen große Mengen annotierter Instanzdaten und erhebliche Rechenleistung nutzen, um komplexe Modelle zu erstellen und das richtige Ergebnis für neue Eingaben mit sehr hoher Genauigkeit vorherzusagen.

Der Einsatz von maschinellen Lern- und Deep-Learning-Methoden im Gesundheitswesen unterliegt der strengen Aufsicht der FDA und erfordert eine 510(K)-Genehmigung. Der Erhalt einer 510(k)-Freigabe zeigt an, dass die Verwendung der entsprechenden technischen Ausrüstung sicher und effektiv ist. Da sich das Tempo der algorithmischen Innovation und der Datenmengenerzeugung immer weiter beschleunigt, haben die Regulierungsbehörden Rahmenwerke eingeführt, die Best Practices und regulatorische Anforderungen harmonisieren und es gleichzeitig ermöglichen, dass sich Geräte weiterhin schneller als in der Vergangenheit verbessern. Die Arbeit in diesem Bereich umfasst offensichtlich die folgenden zwei Dokumente. Die FDA veröffentlichte im Januar 2021 den „Aktionsplan für Medizingeräte auf Basis künstlicher Intelligenz und Software für maschinelles Lernen“ und veröffentlichte anschließend die „Guten Praktiken für die Entwicklung medizinischer Geräte: Leitprinzipien“, die in Zusammenarbeit mit Health Canada und British Drugs entwickelt wurden gemeinsam mit der Healthcare Products Regulatory Agency (MHRA).

Durch den Einsatz fortschrittlicher Algorithmen und großer Datenmengen hat Deep Learning in vielen Anwendungen eine Leistung auf Experten- und Menschenniveau erreicht.

Die nächste Stufe der Innovation im Bereich der künstlichen Intelligenz im medizinischen Bereich

Künstliche Intelligenz hat großes Potenzial im medizinischen Bereich, und wir fangen gerade erst an. Letztes Jahr hat die Biden-Regierung eine KI-Task Force eingerichtet, mit dem Ziel, den Zugriff auf Regierungsdaten zu erleichtern und den Zugang zu wichtigen Ressourcen und Bildungsinstrumenten zu erweitern, um die KI-Innovation weiter voranzutreiben. Der Schritt baut auf dem Gesetzentwurf von 2020 auf, der ein Fünfjahresbudget von 250 Millionen US-Dollar vorsah.

Mit einem landesweiten Fokus auf KI-Innovation und zunehmender Finanzierung wird die nächste Grenze für KI und Wearables der erweiterte Einsatz von Vorhersagefähigkeiten sein: Das Erkenntnisparadigma wird sich von der klinischen retrospektiven Berichterstattung zur Risikovorhersage zukünftiger Erkrankungen verschieben. Im Gesundheitswesen wird der Schlüssel darin liegen, zu entscheiden, welche Patientengruppen wann überwacht werden sollen, indem Gesundheitsrisiken identifiziert und analysiert werden, und außerdem sicherzustellen, dass die Patienten eine angemessene vorbeugende Versorgung erhalten.

Innovationen im Bereich der künstlichen Intelligenz verändern die Gesundheitsversorgung. KI-Innovationen können das Patientenerlebnis verbessern, den Verwaltungsaufwand für Patienten, Ärzte und Pflegeteams verringern und möglicherweise die Gesundheitsergebnisse verbessern. Weitere Investitionen und technologische Fortschritte werden zweifellos die Fernversorgung von Patienten, wie wir sie kennen, revolutionieren. Gesundheitssysteme entwickeln sich ständig weiter, um aktuellen und zukünftigen Herausforderungen gerecht zu werden. Und aufgrund der jüngsten COVID-19-Pandemie wird die Dynamik für die Einführung der Fernpflege und den Einsatz künstlicher Intelligenz anhalten.

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