Das Potenzial von KI und ML im Gesundheitswesen aufdecken

Im Gesundheitswesen bringen künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) nach und nach erhebliche Fortschritte in der Patientenversorgung, Diagnose und Behandlung. Diese Spitzentechnologien haben die Gesundheitsbranche revolutioniert und die Genauigkeit, Effizienz und personalisierte Pflege verbessert. Früherkennung von Krankheiten, Präzisionsmedizin, Fortschritte in der medizinischen Bildgebung, virtuelle Gesundheitsassistenten und Arzneimittelforschung sind Beispiele dafür, wie diese Technologien die Gesundheitspraxis neu gestalten.

Mit der Weiterentwicklung von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen wird die Branche weitere transformative Fortschritte erleben, die medizinisches Fachpersonal stärken und Patienten auf der ganzen Welt zugute kommen. Durch den verantwortungsvollen und ethischen Einsatz dieser Technologien werden Gesundheitsdienstleister und Patienten zusammenarbeiten, um das volle Potenzial von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen auszuschöpfen und die Zukunft des Gesundheitswesens zu gestalten.

Lehren aus der globalen Pandemie

Der COVID-19-Ausbruch erfolgte ohne Vorwarnung und Technologie spielte eine entscheidende Rolle bei Kommunikation, Diagnose, Behandlung, Datensicherheit und Epidemiologie. Pfizer nutzte künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um die ersten Impfstoffe gegen das tödliche Virus zu entwickeln, die in weniger als 12 Monaten evaluiert und für den Notfalleinsatz zugelassen wurden. Künftig werden künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen klinische Studien schneller und genauer machen, um potenziellen zukünftigen Epidemien einen Schritt voraus zu sein.

Im Juli stellte die Coalition for Epidemic Preparedness Innovations (CEPI) einer vom Houston Methodist Research Institute geführten Organisation fast 5 Millionen US-Dollar zur Verfügung, um neu auftretende Viren zu identifizieren. Im Mai veröffentlichte die US-amerikanische Food and Drug Administration (FDA) zwei Papiere, in denen das Potenzial von KI/ML in der Arzneimittelentwicklung und -herstellung erörtert wurde. Laut der FDA hat KI/ML „das Potenzial, die Art und Weise zu verändern, wie Interessengruppen Therapien entwickeln, herstellen, verwenden und bewerten. Letztendlich kann KI/ML dazu beitragen, Patienten schneller sichere, wirksame und qualitativ hochwertige Behandlungen zur Verfügung zu stellen.“

Gesundheitsprobleme antizipieren

Viele Gesundheitsunternehmen nutzen diese Technologien, um die Gesundheitsversorgung ihrer Kunden zu verbessern. An der Johns Hopkins University wird ein künstliches Intelligenzsystem eingesetzt, um das Sepsisrisiko von Patienten schneller als mit herkömmlichen Methoden zu erkennen. Suchi Saria, Gründungsforschungsdirektor des Malone Center for Healthcare Engineering an der Johns Hopkins University, sagte: „Dies ist das erste Mal, dass künstliche Intelligenz am Krankenbett eingesetzt wird und wird von Tausenden von Gesundheitsdienstleistern genutzt, und wir sehen, wie Leben gerettet werden.“ .“

Diese Technologie könnte schließlich auch außerhalb des Gesundheitswesens direkte Anwendungen finden. Beispielsweise kann die Apple Watch bereits die Herzfrequenz und den Blutdruck einer Person überwachen und feststellen, ob der Träger unregelmäßige Rhythmen hat. Mit Fortschritten bei KI/maschinellem Lernen könnte die Uhr auch darauf trainiert werden, den Träger zu benachrichtigen, wenn er einen Herzinfarkt hat, und ihn aufzufordern, einen Arzt zu kontaktieren oder in die Notaufnahme zu gehen

Darüber hinaus werden Chatbots und virtuelle Gesundheitsassistenten dazu in der Lage sein um dies in Echtzeit zu tun. Patienten helfen – zum Beispiel feststellen, ob ein Kind mit Fieber fiebersenkende Medikamente benötigt oder ob die Symptome eines Kindes einen Gang in die Notaufnahme rechtfertigen. Durch KI/ML-Modelle erstellte Datensätze sind wichtig für die Bewältigung der globalen Pandemie durch klinische Studien, die Entwicklung wirksamer Impfstoffe, die Vorhersage potenzieller Patientenprobleme, die Bereitstellung effektiverer Diagnosen und die Verbesserung der Patientenversorgung

Festlegen von Parametern

für KI/ML-Modelle Ein attraktiver Aspekt ist, dass sie sich selbst aktualisieren und von sich selbst lernen können. Solange Sie über Cloud-Computing-Leistung verfügen, kann das Modell umso schneller genauere Antworten liefern, je mehr Daten Sie bereitstellen und je mehr Sie mit der KI interagieren.

Zunächst müssen Datenwissenschaftsingenieure dem Gesundheitsdienstleister die Parameter des Datensatzes zur Verfügung stellen. Mithilfe historischer Daten und Informationen aus elektronischen Gesundheitsakten (EHRs) können beispielsweise Trainingsmodelle für Menschen mit bestimmten Gesundheitsproblemen erstellt werden. Diese Modelle können dann entscheiden, welche Medikamente verwendet werden sollen, und der virtuelle Assistent kann diese Rezepte und Medikamente erstellen.

Das bedeutet natürlich auch, dass diese Schulungen auf dem Grundsatz basieren müssen, entsprechende Gesetze und Vorschriften, wie den Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA), Patient Privacy Impact Assessment (PIA), nicht zu verletzen und nicht auszulassen Persönlich identifizierbare Informationen (PII). Beim Training des Modells müssen Ingenieure sicherstellen, dass sie nur Alter, Geschlecht, Beruf und Gesundheitszustand des Patienten eingeben. Dies bedeutet, dass es in der Verantwortung des Gesundheitsdienstleisters liegt, zu überprüfen, dass er keine HIPAA- oder PIA-Informationen in die Informationen einbezieht, die er den Ingenieuren zur Verfügung stellt.

Machen Sie sich Sorgen

Manche Menschen machen sich immer noch Sorgen, und das ist verständlich. Eine der größten Sorgen für Gesundheitsdienstleister ist der Datenschutz. Für Anbieter ist es wichtig, organisationsspezifische Schulungsmodelle zu erstellen, um sicherzustellen, dass Daten niemals ihre Räumlichkeiten verlassen. Ein weiteres großes Problem ist die Genauigkeit der Daten. Daher sollten Unternehmen ermutigt werden, sich die nötige Zeit für die Erstellung ihrer Schulungsmodelle zu nehmen. Es kann drei bis sechs Monate dauern, bis die KI genaue Ergebnisse generiert und validiert. Sobald Unternehmen jedoch regelmäßig diese genauen Ergebnisse sehen, haben sie mehr Vertrauen in die Vorhersagen des Modells.

Die Zukunft ist jetzt

Patienten, die diese neue Technologie erhalten, möchten immer noch wissen, dass eine menschliche Komponente im Spiel ist und dass sie bei Bedarf mit einem Arzt oder einer Krankenschwester sprechen können. Leistungserbringer, Ärzte, Krankenschwestern und Wissenschaftler sind wesentliche Bestandteile der Gesundheitsversorgung. Die Gesundheitsbranche hat direkte Auswirkungen auf die Menschheit. Deshalb ist es gleichermaßen wichtig, Pflegekräfte, Ärzte und klinische Forscher sowie die Dateningenieure, die Modelle erstellen, zu schulen, damit sie über ein grundlegendes Verständnis von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen verfügen und wissen, wie man historische Daten richtig nutzt.

Die Möglichkeiten, die künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen in der Branche bieten, um erhebliche Fortschritte bei einer besseren Gesundheitsversorgung zu erzielen, sind aufregend und innovativ. Sie verkürzen die Zeit für die Durchführung klinischer Studien und bringen potenzielle Hilfsmittel und Behandlungen schneller auf den Markt, vorausgesetzt, Telemedizin ist in entlegenen Ländern verfügbar und Regionen und bietet eine höhere Genauigkeit bei der Vorhersage der Krankheiten der Patienten. Die Akzeptanz dieser sich schnell entwickelnden Technologie in der Branche ist sowohl für Lieferanten als auch für Praktiker von entscheidender Bedeutung.

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