Künstliche Intelligenz-Trends im Gesundheitswesen im Jahr 2023

Andrew Brosnan, Chefanalyst beim Forschungsunternehmen Omdia, prognostiziert, dass die Gesundheitsbranche zwar zunächst nur langsam KI anwendet, Gesundheits- und Pharmaunternehmen jedoch in den nächsten Jahren die Einführung von KI, medizinischer Bildgebung, Analytik und Arzneimittelforschung rasch steigern werden werden die beliebtesten Anwendungsfälle sein.

Laut Omdia-Prognosen werden die Gesundheitsausgaben für KI-Software im Jahr 2023 voraussichtlich um 40 % steigen, von 4,4 Milliarden US-Dollar im Jahr 2022 auf fast 6,2 Milliarden US-Dollar im neuen Jahr.

„Das Gesundheitswesen wird schneller wachsen als die meisten anderen Branchen, und unseren Prognosen zufolge gehen wir davon aus, dass das Gesundheitswesen im Jahr 2027 bei den KI-Ausgaben an zweiter Stelle hinter den Verbrauchern stehen wird“, sagte Brosnan von Omdia Artificial Intelligence and Intelligent Automation Practice.

Die Einführung von KI im Gesundheitswesen wird mit anderen Branchen gleichziehen

Gesundheitsunternehmen waren in der Vergangenheit bei der Einführung neuer Technologien konservativ, da die Patientenversorgung sowie der Datenschutz, die Sicherheit und regulatorische Fragen einen hohen Stellenwert hatten, sagte Brosnan.

Das Gesundheitswesen hinkt anderen Branchen bei der Einführung von KI hinterher. Laut einer OM Dia-Umfrage aus dem Jahr 2022 haben zwar 25 % aller Branchen den KI-Einsatz auf mehrere Geschäftseinheiten oder Funktionen ausgeweitet, im Gesundheitswesen haben dies jedoch nur 19 % getan.

Aber das ändert sich rasant. Künstliche Intelligenz habe sich im Gesundheitswesen als wirksam erwiesen, was zu einem Anstieg der Nutzung geführt habe, sagte er. Beispielsweise wurde künstliche Intelligenz während der Epidemie eingesetzt, um Gesundheitsdienstleistern bei der COVID-19-Diagnose und Patientenprognose zu helfen und um Forschern dabei zu helfen, Veränderungen im Spike-Protein zu verstehen.

„Der Einsatz von KI während der Pandemie und Proof-of-Concept-Projekte haben das Vertrauen in den Wert gestärkt, den KI im Gesundheitswesen bieten kann“, sagte Brosnan.

Tatsächlich gaben 96 % der von Omdia im Jahr 2022 befragten Gesundheitsorganisationen an, dass sie zuversichtlich oder sehr zuversichtlich sind, dass KI positive Ergebnisse liefern wird, wobei 67 % der Befragten angaben, dass die Fähigkeit der KI, einen Mehrwert zu schaffen, in der Vergangenheit zugenommen hat Jahr.

Dies wird zu massiven Investitionen in künstliche Intelligenz führen. Laut Omdia werden die Ausgaben für KI-Software mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 29 % steigen und im Jahr 2027 Ausgaben in Höhe von 13,8 Milliarden US-Dollar erreichen, was dem am schnellsten wachsenden Sektor entspricht.

Die fünf wichtigsten IT-Anwendungsfälle im Gesundheitswesen

Die medizinische Bildanalyse ist der beliebteste Anwendungsfall künstlicher Intelligenz. Mit einem jährlichen Wachstum von 26 % wird das Unternehmen den größten Anteil der Ausgaben behalten und im Jahr 2027 2,6 Milliarden US-Dollar an KI-Softwareausgaben erreichen.

Unterdessen zeigen Omdia-Prognosen, dass die Arzneimittelforschung bis 2027 der am schnellsten wachsende Anwendungsfall sein wird, wobei die KI-Ausgaben 2 Milliarden US-Dollar erreichen werden, mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 33 %.

Weitere Top-Anwendungsfälle sind virtuelle Assistenten wie Online-Chatbots und intelligente Dokumentenverarbeitung, die beide eine CAGR von 27 % aufweisen. Die KI-Ausgaben für virtuelle Assistenten werden im Jahr 2027 voraussichtlich fast 1,7 Milliarden US-Dollar erreichen, während die intelligente Dokumentenverarbeitung (z. B. Schadensbearbeitung) voraussichtlich 1 Milliarde US-Dollar erreichen wird.

Medizinische Beratung – durch Tools wie klinische Entscheidungsunterstützung – vervollständigt die fünf wichtigsten Anwendungsfälle mit einer CAGR von 28 % und 900 Millionen US-Dollar an KI-Ausgaben im Jahr 2027.

Revolutionäre Arzneimittelforschung

Brosnan sagte, dass künstliche Intelligenz das Potenzial hat, den Arzneimittelforschungs- und -entwicklungsprozess zu beschleunigen und seine Kosten zu senken. Im Jahr 2023 wird die Pharmaindustrie die Arzneimittelforschung durch künstliche Intelligenz weiter vorantreiben.

Der traditionelle Prozess der Arzneimittelentdeckung und -entwicklung dauert derzeit etwa 1 Milliarde US-Dollar und 10 Jahre, um ein neues Medikament auf den Markt zu bringen. Dabei gehe es um die Synthese von mehr als 5.000 Molekülen, um einen Kandidaten in klinische Studien zu bringen, sagte er.

Aber mit künstlicher Intelligenz können Arzneimittelhersteller die Anzahl der Moleküle, die sie physisch herstellen müssen, reduzieren, indem sie die Produktion „am Computer“ durchführen, was bedeutet, dass sie dies virtuell tun können, sagte er.

Brosnan sagte, dass dadurch die Anzahl der Moleküle, die sie physikalisch synthetisieren mussten, auf 250 reduziert wurde, was Geld sparte und die Zeit bis zur Markteinführung verkürzte. Die Pipeline an AI-First-Arzneimittelkandidaten ist sehr gut: Im Jahr 2022 werden 18 Kandidaten in klinische Studien gehen. Im Jahr 2020 lag diese Zahl bei Null.

„Die Entdeckung von Medikamenten im Frühstadium dauert Monate oder sogar Jahre“, sagte er.

Neue Technologie zum besseren Trainieren von KI-Modellen für das Gesundheitswesen

Verbundenes Lernen oder Gruppenlernen ist eine neue Technologie, die es Gesundheitsdienstleistern ermöglichen wird, Patientendaten sicher zu nutzen, um KI besser zu trainieren, sagte Brosnan. Das Modell wird im Jahr 2023 an Bedeutung gewinnen.

Um Verzerrungen zu reduzieren, ist es wichtig, KI-Modelle anhand großer Datenmengen zu trainieren. Um dies zu erreichen, möchten viele Gesundheitsorganisationen jedoch Daten austauschen, um einen umfassenderen Datensatz zum Trainieren von KI-Modellen erstellen zu können.

Traditionell mussten sie Daten in ein zentrales Repository verschieben. Beim Verbund- oder Gruppenlernen müssen die Daten jedoch nicht verschoben werden. Stattdessen gehe das KI-Modell zu jeder einzelnen Gesundheitseinrichtung und werde anhand der Daten trainiert, sagte er. Auf diese Weise können Gesundheitsdienstleister die Sicherheit und Verwaltung ihrer Daten gewährleisten.

„Beim Verbund- oder Schwarmlernen müssen die Daten die Quellinstitution nicht verlassen, sondern das KI-Modell bewegt sich zu den Daten“, sagte Brosnan. Beim föderierten Lernen wird ein zentraler Orchestrator verwendet, während das Schwarmlernen stärker verteilt ist und keinen zentralen Orchestrator verwendet.

Diese Technologie durchläuft derzeit einen Proof of Concept. Im Jahr 2021 investierte das große Pharmaunternehmen Sanofi 180 Millionen US-Dollar in ein auf das Gesundheitswesen ausgerichtetes föderiertes Lernunternehmen.

„Dies ist eine aufstrebende Technologie und wir werden ihren Aufstieg in den Jahren 2023 und 2024 erleben“, sagte er.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonKünstliche Intelligenz-Trends im Gesundheitswesen im Jahr 2023. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!