Künstliche Intelligenz (KI) im Gesundheitswesen und in den Biowissenschaften

Erfahren Sie, wie KI im Gesundheitswesen und in den Biowissenschaften Patientenergebnisse und -erlebnisse verbessern, die Forschung und Entdeckungen beschleunigen und die betriebliche Effizienz erhöhen kann.

KI im Gesundheitswesen und in den Biowissenschaften

  • Die KI verbessert die Effizienz und Genauigkeit, verbessert Betriebsabläufe und liefert letztendlich bessere Patientenergebnisse.

  • Auch wenn KI bereits im Gesundheitswesen und in den Biowissenschaften angewendet wird, haben Unternehmen gerade erst mit der Erforschung ihres Potenzials begonnen.

  • Durch die Implementierung von KI können Unternehmen im Gesundheitswesen möglicherweise mehrere Datenherausforderungen bewältigen, die durch große, ungleichartige und isolierte Datenmengen verursacht werden.

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Was ist KI im Gesundheitswesen?

Das Gesundheitswesen generiert, von der Forschung bis zur Patientenversorgung, riesige Datenmengen. Bis zu einem gewissen Grad hängt die Bereitstellung angemessener und effizienter Pflege von der sinnvollen Nutzung all dieser Informationen ab. Künstliche Intelligenz, die maschinelles Lernen, Deep Learning, generative KI (GenAI) und andere algorithmische Methoden umfasst, ist für die Analyse riesiger Mengen ungleichartiger Daten konzipiert, um Muster mit übermenschlicher Geschwindigkeit und in einem gewaltigen Datenpool zu finden und basierend auf den gewonnen Erkenntnissen zu agieren.

Bei der Anwendung im Gesundheitsbereich bietet die KI unzählige datengestützte Vorteile für Patienten, das klinische und Pflegepersonal sowie Administratoren. Ergebnisse wie verbesserte Diagnosegeschwindigkeit und -genauigkeit, Patientenfernüberwachung und virtuelle Assistenten erweitern die Patientenunterstützung. Optimierte Workflows, automatisierte Verwaltungsaufgaben und eine verbesserte Bestandsverfolgung reduzieren Kosten und ermöglichen es Mitarbeitern, sich auf wertvollere persönliche Interaktionen zu konzentrieren. Im Labor automatisiert die KI Laborinstrumente, um präzise, genaue Testergebnisse im großen Maßstab bereitzustellen, die Diagnose und die Wirkstoffentdeckung zu beschleunigen und Präzisionsmedizin zu ermöglichen.

KI-erweiterte Sicherheitslösungen und KI-PCs helfen Unternehmen im Gesundheitswesen, konform zu bleiben und ihre Systeme und Daten sowie die ihrer Patienten vor Cyberbedrohungen zu schützen.

Vorteile der KI im Gesundheitswesen

Die KI bietet konkrete Vorteile im Gesundheitswesen und in den Biowissenschaften:
 

  • Kapitalrendite: Eine von Microsoft in Auftrag gegebene IDC-Studie aus dem Jahr 2023 hat ergeben, dass Unternehmen im Gesundheitswesen innerhalb von 14 Monaten eine nachweisbare Kapitalrendite aus KI-Investitionen erzielen konnten, mit einer geschätzten durchschnittlichen Kapitalrendite von 3,20 USD pro Dollar, der für ein KI-Projekt und eine KI-Initiative ausgegeben wird.3
  • Betriebliche Effizienz: Die KI kann Verwaltungsaufgaben automatisieren, sodass Mitarbeiter sich auf wertvollere persönliche Interaktionen konzentrieren können. Die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) kann für Sprach-zu-Text-Funktionen verwendet werden, um den Dokumentationsprozess elektronischer Patientenakten (EPA) zu optimieren. GenAI-Tools können zur Unterstützung und Personalisierung von Mitarbeitercoachings und der Kompetenzentwicklung verwendet werden. Die KI kann zur Verbesserung der Bestandsverwaltung und zur Analyse von Geschäftsprozessen verwendet werden, um Effizienzverbesserungen zu empfehlen.
  • Beschleunigte Diagnose und Erkennung: KI-gestützte Workflows in der medizinischen Bildgebung beschleunigen die Zeit zur Ergebnisfindung mit mehr visuellen Details. KI-erweiterte Analysen können Anomalien und Muster markieren, die vom menschlichen Auge übersehen werden. Die Analyse genetischer Daten oder Patientenakten aus verschiedenen Systemen kann Klinikärzte auf frühe Anzeichen einer Krankheit aufmerksam machen und die Zeit bis zur Behandlung verkürzen.
  • Verbesserter Zugriff auf die Pflege und Überwachung: KI-gestützte Wearables können Vitalfunktionen von Patienten aus der Ferne verfolgen und die Aufnahme automatisieren, um bei Fernkonsultationen Zeit zu sparen. KI-gestützte vereinheitlichte Plattformen in Krankenhäusern können dem Personal mehr Daten in nahezu Echtzeit und retrospektive Daten bereitstellen, um Workflows und die Pflegeversorgung zu verbessern oder virtuelle Pflegestationen zu erstellen, in denen eine einzelne Pflegekraft in einigen Fällen sogar mehr als 50 Patienten auf einer einzigen Benutzeroberfläche über Abteilungen und/oder Einrichtungen hinweg überwachen kann.4
  • Verbessertes Patientenerlebnis: KI-erweiterte Selbstbedienungs-Kiosksysteme tragen zur Optimierung der Registrierung, Terminplanung und Zahlungen von Patienten bei. KI-Chatbots und virtuelle Assistenten können Patienten helfen, Pflege-Checklisten aus Notizen nach dem Besuch oder Materialien von Suchanbietern für Antworten auf nicht kritische Gesundheitsfragen zu generieren.
  • Personalisierte Medizin: KI kann zur Erstellung personalisierter Behandlungspläne durch die Analyse von Daten verwendet werden, um die effektivsten Therapien vorherzusagen. Im größeren Maßstab können KI-gestützte Systeme im Labor riesige Datenmengen analysieren, um Krankheiten zu diagnostizieren und Behandlungen und die patientenzentrierte Pflege für bestimmte Personengruppen zu personalisieren, die ähnliche genetische Marker, Merkmale oder Erkrankungen haben.
  • Beschleunigte Forschung und Entdeckungen: Bei der Suche nach neuen lebensrettenden Behandlungen verlassen sich Biowissenschaftler zunehmend auf KI, um die Zeit bis zur Erkenntnis zu beschleunigen und die Markteinführungszeit durch Effizienz- und Produktivitätssteigerung zu reduzieren. KI kann Forschungs- und Entwicklungsprozesse verbessern, die Wirkstoffentdeckung beschleunigen, klinische Studien optimieren und die personalisierte Medizin unterstützen.

KI-Überlegungen

Die Verwendung von KI bietet zwar erhebliche Vorteile, kann aber auch Herausforderungen und Risiken mit sich bringen, die berücksichtigt werden müssen:
 

  • Sicherheit und Datenschutz: Das Gesundheitswesen ist eine der am stärksten regulierten Branchen der Welt und das aus sehr gutem Grund. Die Tatsache, dass medizinische Einrichtungen Zugriff auf so viele geschützte Gesundheitsdaten haben und diese abspeichern, kann einige Administratoren unsicher stimmen, wenn es um die Einführung künstlicher Intelligenz im Gesundheitswesen geht. Aufgrund der regulatorischen Landschaft haben ärztliche oder behandelnde Institutionen jedoch bereits Data-Governance-Richtlinien, die eine wichtige Grundlage für den Beginn der Verwendung von KI bieten.
  • Voreingenommenheit: KI-Modelle lernen und werden trainiert mit vorhandenen Daten, die eventuell tendenziös bzw. voreingenommen sind. Daher ist es möglich, dass KI-Modelle diese Voreingenommenheit übernehmen und sie in den nachfolgenden von ihnen generierten Antworten weitergeben. Um dies zu beheben, wird immer mehr Wert auf erklärbare KI gelegt, die Unternehmen, Entscheidungsträgern und Datenwissenschaftlern zurückverfolgbare Einblicke darüber gibt, wie ein Algorithmus zu einem bestimmten Ergebnis gekommen ist. Dank der Transparenz über die Funktionsweise eines Algorithmus können Benutzer potenzielle Voreingenommenheiten identifizieren und herausfinden, wie Variablen zu einem Ergebnis beitragen. Erklärbare KI ist oft für regulierte Branchen wie das Gesundheitswesen erforderlich.
  • Verantwortungsvoller Umgang mit KI: Eine weitere Problematik beim Einsatz von KI betrifft ethische und gesellschaftliche Auswirkungen. Führende Unternehmen im Bereich der KI-Innovation arbeiten an und verpflichten sich zu verantwortungsvollen KI-Praktiken, die transparent, integrativ und nachvollziehbar sind, um ein Bewusstsein für die potenziellen Auswirkungen von KI auf die Gesellschaft zu fördern und sicherzustellen, dass Fortschritte in der KI die Gesellschaft weiter voranbringen.

KI-Anwendungsfälle im Gesundheitswesen

Auch wenn KI bereits im Gesundheitswesen und in den Biowissenschaften angewendet wird, haben Unternehmen gerade erst mit der Erforschung ihres Potenzials begonnen. Hier sind einige weitere Möglichkeiten, wie KI einen Mehrwert in der Branche bietet.

AIOps

Jede Gesundheitsorganisation benötigt eine robuste IT-Infrastruktur, wobei besonders Datenschutz und Sicherheit im Vordergrund stehen. KI eignet sich gut für die Automatisierung von Systemüberwachungen, Systemanalysen und Sicherheitsfunktionen, um IT-Fachleute mit den nötigen Informationen für einen reibungslosen Betrieb zu versorgen:
 

  • KI-Governance im Gesundheitswesen: Die Zusammenführung von geschäftlichen Innovationen und regulatorischer Compliance kommt allen zugute. KI kann bei der Aggregation historisch unterteilter Daten helfen und so ein klareres Bild für Kliniker schaffen sowie Patienten mehr Kontrolle über ihre individuellen Daten geben.
  • KI-Systemüberwachung: IT-Teams können KI-gestützte Sicherheitslösungen zur proaktiven Identifizierung von Cybersicherheitsrisiken verwenden. KI-Operationen (AIOps) können Mitarbeiter identifizieren, diese benachrichtigen, dass ein PC- oder Netzwerkproblem vorliegt, oder es selbst beheben, und das schneller als bei der manuellen Überwachung oder der Selbstberichterstattung zur Reduzierung von Unterbrechungen der Geschäftsabläufe.

KI im Bereich Patientenversorgung

Die Patientenversorgung ist der wichtigste Aspekt des Gesundheitswesens. Es erscheinen stets neue KI-Anwendungsfälle zur Verbesserung der Patientenversorgung. Frühere Diagnosen, bessere Patientenüberwachung und schnellere medizinische Bildgebungsanalysen sind nur drei der Bereiche, in denen KI bereits einen positiven Einfluss auf die Patientenbehandlung hat:
 

  • KI in der vorausschauenden Analyse: Frühere Krebserkennung verbessert Behandlungsergebnisse. Es ist schwierig Bauchspeicheldrüsenkrebs früh zu diagnostizieren, aber die fünfjährige Überlebensrate ist bei einer späteren Diagnose deutlich niedriger. Eine neue Verwendungsart von KI soll helfen, krebsartige Läsionen früher zu erkennen. Die Analyse von Scans des Oberbauches, wo sich die Bauchspeicheldrüse befindet, kann beispielsweise viel früher und durch einen nichtinvasiven Scan eine vom Menschen bestätigte KI-gestützte medizinische Diagnose von Bauchspeicheldrüsenkrebs bereitstellen. Modelle, die mit anonymisierten Daten von Tausenden von Patienten mit Läsionen trainiert wurden, sind vielversprechend. Maschinelles Lernen im Gesundheitswesen, das auf einen bestimmten Zweck wie das Erkennen von Läsionen zugeschnitten ist, ist eines der erfolgreichsten Beispiele für KI in der Medizin.
  • KI in der Krankenpflege: Angesichts der alternden Bevölkerung und des Rückgangs der Geburtenraten wird der aktuelle Mangel an Gesundheitspersonal voraussichtlich zunehmen. KI in der Pflege bietet Möglichkeiten wie Patientenfernüberwachung, um die Sicherheit von Patienten in Zeiten sicherzustellen, in denen das Pflegepersonal sich um eine große Anzahl von Patienten kümmern muss.
  • KI in der Bildgebung: Eine der derzeit häufigsten Anwendungen von KI ist in der Bildgebung. KI wird bereits in großem Umfang in der Bildgebung verwendet, und da generative KI immer leistungsstärker wird, entstehen immer mehr neue Anwendungsfälle. Damit MRIs, CT-Scans und andere Arten von Bildern nützlich sein können, müssen riesige Datenmengen verarbeitet werden. KI verkürzt sowohl die benötigte Zeit für die Bildgebung, wodurch die Strahlenaussetzung des Patienten reduziert wird, als auch die Zeit für die Verarbeitung von Bildern.

KI in Laboren

Die Forschung ist für die Verbesserung der Gesundheitsversorgung von zentraler Bedeutung. Die Wirkstoffentdeckung und Epidemiologie sind nur zwei von vielen Bereichen, in denen KI zur erfolgreichen Beschleunigung der Forschung eingesetzt werden kann:
 

  • KI bei der Wirkstoffentdeckung: Die Studie der Genomik definiert die personalisierte Medizin neu und generiert riesige Datenmengen. Die KI bewältigt Herausforderungen der Genomforschung und verbessert gleichzeitig die Fähigkeit von Wissenschaftlern, Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen.
  • KI in der Epidemiologie: Wenn KI-gestützte Technik in der Epidemiologie angewendet wird, ist es möglich, die Ausbreitung von Infektionskrankheiten genauer zu verfolgen und zukünftige Ausbrüche und Trends vorherzusagen. KI-Tools werden derzeit verwendet, um vorherzusagen, wann und wo Ausbrüche mit der größten Wahrscheinlichkeit auftreten werden. Forscher arbeiten auch an der Entwicklung von Tools zur Bereitstellung von Warnmeldungen für die öffentliche Gesundheit, damit Vorsichtsmaßnahmen getroffen werden können, bevor die Diagnose einen Aufwärtstrend zeigt.

Die Zukunft der KI im Gesundheitswesen

Die KI entwickelt sich schnell weiter. Gesundheitsorganisationen sind gut positioniert, um das Potenzial von KI-Lösungen für das Gesundheitswesen zu erkunden. Die regulatorische Landschaft bedeutet, dass Gesundheitssysteme bereits über grundlegende Datenstrategien verfügen, ein entscheidender erster Schritt bei der Implementierung von KI-Technik.

Vom Labor bis zur Entlassung hilft KI im Gesundheitswesen bei der Verbesserung der Funktionsweise der Branche für Anbieter, Mitarbeiter, Patienten und ihre Familien. Die Einführung der KI findet gerade im großen Stil statt und Organisationen und deren Patienten profitieren bereits von den Vorteilen.