4 HAUPTANWENDUNGEN KÜNSTLICHER INTELLIGENZ IM CHRONIC CARE MANAGEMENT

Kann KI Patienten mit nicht heilbaren Krankheiten helfen?

Asthma, Arthritis, Diabetes und andere chronische Krankheiten wie Herzkrankheiten betreffen etwa die Hälfte aller Erwachsenen in den USA. Weltweit machen chronische Krankheiten mehr als 90 Prozent der Morbiditäts- und Mortalitätsraten in den Nationen der Ersten Welt aus.

Und es wird noch schlimmer. Wussten Sie:

Chronische Krankheiten sind laut CDC eine der Hauptursachen für Tod und Behinderung in den USA.

Das US-Gesundheitssystem gibt jährlich etwa 1,65 Billionen US-Dollar für die Behandlung von Patienten mit einer oder mehreren chronischen Krankheiten aus. Und von diesen Patienten, die an fünf oder mehr chronischen Erkrankungen leiden, machen 12 Prozent 41 Prozent der gesamten Gesundheitsausgaben aus.

Schätzungsweise 4,4 Millionen Krankenhauseinweisungen kosten das Gesundheitswesen laut der US-amerikanischen Agentur für Forschung und Qualität im Gesundheitswesen 30,8 Milliarden US-Dollar. Die Hälfte davon wird für die Behandlung von Herzkrankheiten und Diabetes-Komplikationen aufgewendet.

Eine Studie der American Public Health Association zeigt, dass die Gesundheitsbranche durch die Vorbeugung der häufigsten chronischen Krankheiten bis zu 218 Milliarden US-Dollar pro Jahr einsparen könnte.

Der öffentliche und der private Sektor haben enorme Anreize, chronische Krankheiten zu reduzieren. Viele setzen beim Chronic Care Management (CCM) auf künstliche Intelligenz (KI). Konkret werden vier Bereiche betrachtet:

Prävention von CCM

Nachweis von CCM

Diagnose von CCM

Behandlung von CCM

Vorbeugen oder die Krankheit stoppen, bevor sie auftritt oder sich verschlimmert

KI-Algorithmen werden eingesetzt, um zu verhindern, dass die Krankheiten überhaupt entstehen. Sie tun dies, indem sie die riesigen Mengen an EMR-Patientendaten durchgehen, um diejenigen zu identifizieren, die ein Risiko für Herzkrankheiten, Bluthochdruck und andere chronische Krankheiten haben. Anschließend trafen sich die Patienten mit medizinischem Personal, um vorbeugende Behandlungen zu besprechen, wie:

Impfungen

Blutdruckmedikamente

Diättipps

Die Ergebnisse einiger dieser KI-Programme haben sich als überraschend erwiesen. In einer Studie aus dem Jahr 2018 überprüften Forscher von Google die Netzhautscans von Patienten. Sie konnten mit 70-prozentiger Genauigkeit feststellen, welche Patienten innerhalb von fünf Jahren einen Herzinfarkt oder ein anderes Herzproblem erleiden würden.

Erkennung oder nahezu kontinuierliche Überwachung auf Änderungen

Telemedizin für das chronische Pflegemanagement hat den Umfang des Gesundheitswesens zur Überwachung von Patienten und ihren Zuständen dramatisch erweitert. In der Vergangenheit überprüften Anbieter und andere medizinische Fachkräfte den Zustand des Patienten bei vereinbarten Terminen oder im Krankenhaus. Dank Wearables und Fernüberwachungssystemen für Patienten können Vitalwerte wie Gewicht, Blutdruck, Temperatur, Sauerstoffgehalt und mehr jetzt kontinuierlich von entfernten Standorten aus überwacht werden.

Leider ist die Menge an eingehenden Informationen enorm. Hier kommen KIs ins Spiel. Sie können, abhängig von ihren Algorithmen, blitzschnell große Datenmengen verarbeiten. Sie können den Anbieter benachrichtigen, wenn der Patient einen schweren Asthmaanfall hat oder wenn sein Blutzuckerspiegel unter den neuen Diabetesmedikamenten über mehrere Wochen stabil geblieben ist.

Eine andere Möglichkeit, KI mit CCM zu verwenden, ist die Kommunikation. Bestimmte Formen chronischer Schmerzen können schwer zu diagnostizieren sein. Dies gilt insbesondere für Patienten, die bei Arztterminen nicht kommunizieren oder sich nicht leicht ausdrücken können. Ein bekanntes Beispiel ist, nachdem der Patient einen schweren Schlaganfall erlitten hat. Muskellähmung und geistige Orientierungslosigkeit können es dem Patienten nahezu unmöglich machen, die Fragen des Anbieters zu beantworten.

Ein weiteres Beispiel ist, wenn der Patient außerhalb der Arztpraxis sporadisch oder unter bestimmten Bedingungen Schmerzen verspürt. Ein telemedizinisches Gerät mit einer KI gepaart mit einer Gesichtserkennungssoftware kann möglicherweise helfen. Es kann die Gesichtsmuskeln solcher Patienten überwachen. Nachdem sie einen Schmerzanfall erlebt haben, kann das Programm eine Punktzahl auf der Schmerztabelle bereitstellen. Der Kliniker kann dann die Behandlungspläne entsprechend anpassen.

Die KI-Erkennung kann auch dazu beitragen, die Wiederaufnahme von Patienten zu minimieren. Maschinelles Lernen (ML), eine spezifische Teilmenge der KI, kann die Krankenakten des Patienten und andere Daten wie soziale Determinanten der Gesundheit (ungesunde Lebensbedingungen zu Hause, Mangel an leicht zugänglichen Transportmöglichkeiten zu einer nahe gelegenen medizinischen Klinik) durchkämmen, um vorherzusagen, ob dies der Fall ist Es besteht eine hohe Chance auf eine Wiederaufnahme. Wenn Gesundheitspersonal vorhanden ist, kann es die Wahrscheinlichkeit verringern, indem es häufige Besuche von Sozialarbeitern oder sogar kostenlosen Transport für Untersuchungen anbietet.

Es gibt große Anreize, die Rückübernahmen zu reduzieren. Zurückkehrende Patienten kosten Medicare jedes Jahr zwischen 15 und 20 Milliarden US-Dollar. Die Krankenhäuser leiden und werden finanziell für jedes einzelne bestraft.

Diagnose oder die Suche nach den besten Behandlungen im Moment

Ärzte müssen durch unzählige Daten scrollen, um den aktuellen Zustand des Patienten und die beste Vorgehensweise herauszufinden. Dies gilt insbesondere für Radiologen und Pathologen, die sich täglich mit Tausenden von Objektträgern, Proben und anderen Tausenden von Bits befassen.

Als mögliche Hilfsmittel werden Machine Learning- und Deep-Learning (DL)-Algorithmen getestet, die Teilmengen der künstlichen Intelligenz sind. Sie tun dies, indem sie Pathologien für den chronischen Zustand eines Patienten vorschlagen. Dies könnte die Arbeit des Anbieters erheblich beschleunigen, da nur die am besten geeigneten Informationen auf seinem medizinischen Tablet angezeigt würden.

Ein typisches Beispiel ist die Analyse medizinischer Bilder. Forscher der in Großbritannien ansässigen NHS Foundation verglichen die Genauigkeit der Erkennung von Krankheiten durch DL-Programme mit der Untersuchung durch Kliniker. In bestimmten Studien wurde festgestellt, dass DL genauso genau ist wie die Ärzte selbst.

Behandlung oder das Anpassen der richtigen für den Patienten

Schließlich setzt das Gesundheitswesen auf KI, um mit dem Patienten zusammenzuarbeiten, um seine Gesundheit zu verwalten. Dies schließt diejenigen unter CCM ein.

Wie? Das medizinische Personal kann, nachdem es die Vitalwerte und die Krankengeschichte des Patienten über ML, DL und andere Formen der KI durchgesehen hat, Vorschläge machen, die auf die individuellen Wünsche und Bedürfnisse jedes Patienten zugeschnitten sind. Dies führt zu einer individuelleren Betreuung, weniger Verschwendung durch unwirksame Behandlungen und positiven Ergebnissen für alle Beteiligten.

Virtuelle Pflegekräfte sind ein Beispiel für diese neue Form der „Custom Care“. Basierend auf KI können sie Patienten helfen, auf Kurs zu bleiben, indem sie:

Erfassung der Vitaldaten Gewicht und Blutdruck

Risikobewertungen berechnen

Geben Sie Erinnerungen und sogar Interventionen aus, wenn der Patient von der Behandlung abweicht

Abschließende Gedanken

CCM ist ein großer Teil des Gesundheitswesens, von der schieren Anzahl der Patienten, die eine Behandlung benötigen, bis hin zu den unerschwinglichen Kosten. Die Gesundheitsbranche wendet sich Tools wie KI zu, um medizinische Kliniken und Krankenhäuser bei der Prävention, Erkennung, Diagnose und Behandlung chronischer Krankheiten zu unterstützen.

Wenden Sie sich an Cybernet Manufacturing, wenn Sie mehr über die Vorteile der künstlichen Intelligenz bei der Behandlung chronischer Krankheiten für Ihre medizinische Gruppe, Klinik oder Ihr Krankenhaus erfahren möchten.