Wie Patienten von künstlicher Intelligenz profitieren können

Heute werden fortschrittliche Maschinen entwickelt, um Aufgaben auszuführen, die früher von Menschen ausgeführt wurden, wie beispielsweise die Analyse und Interpretation von Daten, um bei der Lösung von Problemen zu helfen.

Während maschinelles Lernen (ML) in vielen Branchen weit verbreitet ist, ist der Einsatz und die Anwendung künstlicher Intelligenz (KI) im Gesundheitswesen noch relativ neu. Erst vor kurzem haben wir gesehen, wie künstliche Intelligenz aus der Wissenschaft und Forschungslabors in Krankenhäuser vordringt. Künstliche Intelligenz wird eingesetzt, um Risiken einzuschätzen, fundierte Diagnosen zu stellen und präzise chirurgische Eingriffe durchzuführen. Heutzutage wird künstliche Intelligenz in allen Arten medizinischer Fachgebiete und Dienstleistungen eingesetzt, darunter im Gesundheitswesen, bei der Priorisierung chirurgischer Eingriffe, der Arzneimittelentwicklung oder der Überlebensanalyse.

Einige Schlüsselbereiche, in denen künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen erhebliche Vorteile bringt, sind:

Öffentliche Gesundheit und Big Data

KI ist gut in der Analyse großer Datenmengen, die von medizinischen Einrichtungen gesammelt werden, und kann die Daten schnell und genau analysieren. Diese Daten ermöglichen eine proaktive Risikobewertung, schließen Lücken im öffentlichen Gesundheitswesen und erklären, wie Verhaltens-, genetische und Umweltfaktoren die Gesundheit der Bevölkerung beeinflussen.

Durch die Kombination dieser Informationen mit Diagnosedaten bietet KI einen umfassenden Ansatz für Patientenbehandlungspläne.

Einer der bedeutendsten Vorteile künstlicher Intelligenz in der Bevölkerungsforschung ist die Vorhersage von Hochrisikogruppen basierend auf genetischen, verhaltensbezogenen und sozialen Faktoren. Sein Potenzial im öffentlichen Gesundheitswesen ist enorm und wird jetzt von Gesundheitsorganisationen genutzt, um Patienten eine personalisiertere, datengesteuerte Versorgung zu bieten und zur Verbesserung der Ergebnisse beizutragen.

Klinische Entscheidungsfindung

In der Medizin ist die Differentialdiagnose jeder Krankheit komplex. Differenzialdiagnose Es kostet Zeit, Mühe und Geld, eine eindeutige Diagnose zu erhalten. Künstliche Intelligenz vereinfacht diesen Prozess erheblich. Algorithmen des maschinellen Lernens können endgültige Diagnosen schneller und genauer stellen als herkömmliche Methoden. Der Einsatz künstlicher Intelligenz in der klinischen Diagnose reduziert zudem menschliche Diagnosefehler und ermöglicht eine schnellere Behandlung schwerwiegender Krankheiten.

Tools der künstlichen Intelligenz können große Mengen klinischer Patientendaten sortieren, was für eine rechtzeitige Diagnose und frühzeitige Behandlung sehr hilfreich ist. Insbesondere der Einsatz von automatisiertem maschinellem Lernen (AML) hat einen großen Beitrag zur Automatisierung des Datenanalyseprozesses geleistet. AML nutzt automatisierte Algorithmusauswahl, Ergebnisvisualisierung und verbesserte Interpretation. Die Datenanalyse kann die Entscheidungsfindung genauer steuern und so den Entscheidungsprozess von Ärzten verbessern. Dies wiederum könnte die Diagnose und Behandlung verbessern und sich auf das Überleben und die Mortalität der Patienten auswirken.

KI-unterstützte Chirurgie

Ein weiterer wichtiger Bereich der künstlichen Intelligenz ist ihre Anwendung in der Roboterchirurgie. Fortschritte in der Elektronik haben zur Entwicklung von Robotern geführt, die heute schwierige Operationen durchführen können. Der Chirurg steuert immer noch den Roboter, aber der Roboter kann Mikrodissektionen durchführen und auf empfindliche Bereiche zugreifen, die menschliche Hände nicht erreichen können.

Die Arme des Roboters verfügen über präzise Bewegungen und können komplexe Operationen an Gehirn und Herz mit großer Präzision durchführen. Es hat sich gezeigt, dass dies das Risiko von Blutverlust und Komplikationen verringert. Darüber hinaus können alle Daten von Roboteroperationen gespeichert werden, um das Lernen und die Schulung von Chirurgen zu erleichtern.

Ausbalancierung medizinischer Ressourcen

Menschen, die in abgelegenen ländlichen Gebieten leben, haben oft Schwierigkeiten, Fachärzte zu finden. Die Wartezeiten können lang sein und die Menschen müssen in große Städte reisen. Das ist für die Patienten nicht nur umständlich, sondern auch teuer.

Mit künstlicher Intelligenz können Hausärzte Patienten auf alle Arten von Krankheiten untersuchen, unabhängig davon, ob sie in städtischen oder ländlichen Gebieten leben. Beispielsweise können KI-Roboter Augenkrankheiten erkennen und Bilder an Experten senden, die Behandlungen empfehlen können. Dies ist für den Patienten sehr vorteilhaft, da die Diagnose schnell erfolgt und die Behandlung sofort beginnen kann.

Der Einsatz künstlicher Intelligenz in ländlichen Gebieten ermöglicht es Hausärzten, Patienten, die dringend behandelt werden müssen, und solche, die effektiv behandelt werden können, effektiv zu selektieren.

In ressourcenarmen Umgebungen kann KI die Diagnose bei der Interpretation bildgebender Untersuchungen wie Röntgenaufnahmen des Brustkorbs, CT-Scans, PET-Scans und Magnetresonanztomographie (MRT) unterstützen. Hausärzte müssen nicht Tage oder Wochen warten, um eine Interpretation durch einen erfahrenen Radiologen zu erhalten. Künstliche Intelligenz kann diese Bilder vor Ort sehr genau interpretieren. Für Patienten bedeutet dies, dass sie nicht mehr auf Diagnoseergebnisse warten müssen, was Zeit spart.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Entwicklung einer digitalen KI-Infrastruktur in ländlichen Gebieten den Menschen in diesen Gebieten Zugang zu modernster medizinischer Diagnostik und schnellerer Versorgung ermöglichen kann.

Effizienz optimieren

Gesundheitsorganisationen sind komplexe Einheiten mit Tausenden oder sogar Zehntausenden von Patienten, großen Mengen an Patientendaten und umfangreichen miteinander verbundenen Prozessen und Systemen. Dies verringert häufig die Effizienz, was zu langen Wartezeiten für Patienten und in einigen Fällen zu Verzögerungen oder verpassten Terminen führt.

Daten zeigen, dass künstliche Intelligenz große Mengen an Patientendaten schnell in elektronische Krankenakten umwandeln kann, um sicherzustellen, dass kein Patient zurückbleibt oder einen Termin verpasst. Darüber hinaus kann KI Services basierend auf den verfügbaren Ressourcen priorisieren und die Leistung des Umsatzzyklus durch die Optimierung von Arbeitsabläufen verbessern.

Künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen spielt sowohl innerhalb als auch außerhalb medizinischer Einrichtungen eine große Rolle.

Ob innerhalb oder außerhalb einer medizinischen Einrichtung, das Potenzial künstlicher Intelligenz im Gesundheitswesen ist enorm. Krankenhäuser stehen vor anhaltenden finanziellen Herausforderungen. Künstliche Intelligenz kann dazu beitragen, betriebliche Ineffizienzen, steigende Kosten und den Mangel an Fachkräften im Gesundheitswesen auszugleichen. Technologien wie künstliche Intelligenz werden dazu beitragen, den Zugang und die Lieferung von Medikamenten zu verbessern und gleichzeitig die Behandlungsergebnisse für die Patienten zu verbessern.

Da künstliche Intelligenz weiterhin auf allen Ebenen des Gesundheitswesens Einzug hält, können große Mengen medizinischer Daten ordnungsgemäß extrahiert und analysiert werden. Von KI ausgelesene Daten können tiefere Einblicke in die Ursachen komplexer Krankheiten liefern. Ärzte können sich bei der Erkennung von Erkrankungen auf KI verlassen und von der Anleitung zur Festlegung wirksamer Behandlungsstrategien profitieren.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie Patienten von künstlicher Intelligenz profitieren können. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!