KI-gestütztes Gesundheitswesen: Die Zukunft der Medizin

Tatsächlich beläuft sich der KI-gestützte Gesundheitsmarkt auf 14,6 Milliarden US-Dollar und soll bis 2028 um ein Vielfaches wachsen und 102,7 Milliarden US-Dollar erreichen.

Derzeit wurde KI in verschiedenen medizinischen Methoden erfolgreich getestet, darunter die schnelle Erkennung von Anomalien in radiologischen Scans, die Interpretation komplexer biomedizinischer Signale zur Früherkennung von Krankheiten und die Erleichterung personalisierter Behandlungsansätze durch die Analyse genetischer Informationen.

Die Zukunft verspricht, dass diese Anwendungen in größerem Umfang genutzt werden. Einige von ihnen sollen auf der Ebene der Endbenutzer demokratisiert werden, während andere auf die Ebene medizinischer Institute und Forscher beschränkt bleiben.

Lassen Sie uns die Zukunft von KI-Implementierungen im Gesundheitswesen erkunden.

1. Identifizieren von Anomalien in radiologischen Scans

Röntgenaufnahmen des Brustkorbs spielen eine entscheidende Rolle bei der Diagnose eines breiten Spektrums von Herz- und Lungenproblemen. Das Erkennen einer Unregelmäßigkeit in einer Röntgenaufnahme des Brustkorbs kann auf verschiedene Erkrankungen wie Krebs und chronische Lungenerkrankungen hinweisen.

Ein KI-Tool, das in der Lage ist, effektiv zwischen normalen und abnormalen Röntgenaufnahmen des Brustkorbs zu unterscheiden, würde die erhebliche Arbeitsbelastung von Radiologen weltweit erheblich verringern.

Laut einem kürzlich von der Radiological Society of North America veröffentlichten Bericht verwendeten Forscher tatsächlich ein kommerziell erhältliches KI-Tool, um Röntgenaufnahmen des Brustkorbs von 1.529 Patienten in vier Krankenhäusern in der Hauptstadtregion Dänemarks zu analysieren.

Die Röntgenaufnahmen umfassten Fälle in der Notaufnahme, stationäre Patienten und ambulante Patienten. Das KI-Tool kategorisierte die Röntgenbilder in zwei Gruppen: „hohes Vertrauen normal“ und „kein hohes Vertrauen normal“, was normale bzw. abnormale Zustände darstellt.

Als Vergleichsmaßstab beurteilten zwei zertifizierte Thoraxradiologen die Röntgenbilder. Bei Meinungsverschiedenheiten wurde ein dritter Radiologe hinzugezogen, und allen drei Experten waren die Ergebnisse der KI nicht bekannt.

Von den 429 als normal gekennzeichneten Röntgenaufnahmen des Brustkorbs stufte das KI-Tool auch 120 (oder 28 %) als normal ein. Diese Teilmenge, die 7,8 % aller Röntgenaufnahmen ausmacht, könnte potenziell sicher durch KI automatisiert werden. Interessanter ist, dass das KI-Tool eine Empfindlichkeit von 99,1 % bei der Erkennung abnormaler Röntgenaufnahmen des Brustkorbs zeigte.

2. Interpretation komplizierter biomedizinischer Signale

Unter biomedizinischer Signalanalyse versteht man die Methode zur Erfassung und Verarbeitung physiologischer Signale, um wertvolle Erkenntnisse für die medizinische Diagnose und Behandlung abzuleiten. Dabei werden verschiedene Signalverarbeitungstechniken eingesetzt, um Daten zu untersuchen und Muster zu identifizieren, die auf bestimmte Zustände oder Krankheiten hinweisen.

Die biomedizinische Signalanalyse umfasst verschiedene Signaltypen, wie zum Beispiel Elektrokardiogramme (EKG), Elektroenzephalogramme (EEG) und Elektromyogramme (EMG). Jedes dieser Signale liefert spezifische Details über den physiologischen Zustand des Körpers und kann bei der Diagnose eines breiten Spektrums medizinischer Probleme hilfreich sein.

Vor kurzem hat Anumana, Inc. mit Sitz in Cambridge, MA, USA, einen KI-gesteuerten EKG-Algorithmus entwickelt, der die Früherkennung kardialer Amyloidose verbessern soll. Diese KI-gestützte Software kann EKG-Signale interpretieren, die von menschlichen Analysten möglicherweise unbemerkt bleiben.

Angesichts der weit verbreiteten Verwendung nicht-invasiver EKG-Tests haben AI-EKG-Algorithmen das Potenzial, eine breitere Patientenpopulation in einem früheren Krankheitsstadium zu erreichen. Anumana konzentriert sich derzeit auf die Weiterentwicklung dieses Algorithmus zu einem Software-as-a-Medical-Device (SaMD) mit dem Ziel, diese Lösung nahtlos in bestehende klinische Arbeitsabläufe zu integrieren.

Diese KI-EKG-Innovation wurde außerdem von der US-amerikanischen Food and Drug Administration (FDA) als „Breakthrough Device“ ausgezeichnet, wodurch sichergestellt wird, dass Patienten und Gesundheitsdienstleister umgehend auf diesen Algorithmus zugreifen können.

3. Beurteilung der psychischen Gesundheit

Im Jahr 2021 hatten mehr als 150 Millionen Menschen in der gesamten Europäischen Region der WHO mit psychischen Erkrankungen zu kämpfen.

Leider hat sich diese Situation in den letzten Jahren aufgrund der COVID-19-Pandemie verschärft, der Zugang zu lebenswichtigen Dienstleistungen ist eingeschränkt und die Zunahme von Stress, ungünstigen wirtschaftlichen Umständen, Konflikten und Gewalt hat die heikle Natur psychischer Erkrankungen deutlich gemacht Gesundheit.

Gleichzeitig hat KI eine transformative Ära im Bereich der Medizin und des Gesundheitswesens eingeläutet. Es entwickelt sich zu einem innovativen Instrument zur Orchestrierung psychischer Gesundheitsdienste und zur wirksamen Identifizierung und Überwachung psychischer Gesundheitsprobleme sowohl auf individueller als auch auf Bevölkerungsebene.

KI-gestützte Tools nutzen digitalisierte Gesundheitsdaten, die in verschiedenen Formaten wie elektronischen Gesundheitsakten, medizinischen Bildern und handschriftlichen klinischen Notizen verfügbar sind. Diese Tools automatisieren Aufgaben, unterstützen Ärzte und ermöglichen tiefere Einblicke in die komplizierten Ursprünge komplexer Erkrankungen.

Thymia, ein hochmodernes digitales Gesundheits-Startup, ist ein Paradebeispiel für diesen innovativen Fortschritt. Thymia wurde 2020 gegründet und hat ein KI-gestütztes Videospiel entwickelt, das darauf abzielt, die psychische Gesundheit zu beschleunigen, zu verbessern und objektivere Bewertungen zu ermöglichen.

Innerhalb dieser Plattform werden die Präferenzen der Patienten bei Videospielen genutzt, um die schnelle Erstellung einer Basisbewertung zu erleichtern. Anschließend untersucht die KI eine Vielzahl anonymisierter Gesichtsmerkmale aus Videos und analysiert Audiodaten, um so die Wahrscheinlichkeit und mögliche Schwere einer Depression zu ermitteln.

Diese Technologie bietet sowohl Patienten als auch Ärzten eine unterbrechungsfreie Fernüberwachung und ermöglicht so ein Echtzeit-Verständnis von Erkrankungen und Behandlungsfortschritten.

4. Datenanalyse und Visualisierung

Der Gesundheitssektor erzeugt ein größeres Datenvolumen als jeder andere Wirtschaftszweig. Die Branche begnügt sich jedoch mit Daten, die nur „ungefähr genau“ sind und hauptsächlich aus Umfragen mit begrenzter Teilnehmerzahl stammen.

Datenanalysen und -visualisierungen können die Klarheit der Verbindungen zwischen Patienten, Ärzten, Anbietern, Kostenträgern und Schadensersatzansprüchen verbessern. In Kombination mit maschinellem Lernen und KI-Fortschritten ermöglicht die Visualisierung Benutzern, Fehler und Unordnung zu vermeiden und gleichzeitig Unregelmäßigkeiten und potenzielle Betrugsfälle im Zusammenhang mit Arztabrechnungen oder Rezepten schnell zu erkennen.

Das ist natürlich noch nicht alles. Schauen Sie sich einfach das folgende Beispiel aus der Praxis an.

Trilliant Health, ein auf prädiktive Analysen und Marktforschung spezialisiertes Unternehmen, hat den SimilarityIndex | vorgestellt Krankenhäuser , ein hochmodernes Datenvisualisierungstool, das Maßstäbe für über 2.000 Krankenhäuser in den Vereinigten Staaten setzt.

Das Tool basiert auf der SimilarityEngine, einer maschinellen Lerntechnologie, die es Benutzern ermöglicht, ein Referenzkrankenhaus auszuwählen und dann eine Gruppe von 10 ähnlichen Peer-Krankenhäusern zu visualisieren. Die Visualisierung enthält Filter, die Faktoren wie Wiedereinweisungsraten, Sterblichkeitsraten und Scores für im Krankenhaus erworbene Erkrankungen umfassen.

Trilliant Health behauptet, dass diese verfeinerte Benchmarking-Funktion es Führungskräften im Gesundheitswesen ermöglicht, Gesundheitssysteme anhand evidenzbasierter Strategien zu bewerten, anstatt sich ausschließlich auf Werberankings der 100 besten Krankenhäuser zu verlassen.

Keine Science-Fiction mehr – KI ist bereits da

Als KI-Entwicklungsunternehmen waren wir Vorreiter bei der Einführung von KI im Gesundheitswesen. Sei es eine einfache Aufgabenautomatisierung oder die Verarbeitung einer riesigen Menge an Gesundheitsbewertungsdaten – wir haben gesehen, wie KI Wunder für den Gesundheitssektor bewirkt.

KI ist ein Segen für Patienten, Ärzte, Krankenhäuser und Forscher. Und jetzt ist für Gesundheitseinrichtungen der richtige Zeitpunkt, die Bereiche der KI-Einführung zu identifizieren und den Stein ins Rollen zu bringen.