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Innovative Lösungen: KI-Implementierung im Gesundheitswesen macht den Unterschied

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Die Implementierung von KI im Gesundheitswesen wird die Dokumentation, Diagnose, Medikamentenentwicklung und vieles mehr radikal verändern.

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Die Diskussion um die generative künstliche Intelligenz (KI), die Informationen weitaus schneller verarbeiten, analysieren und umsetzen kann, als es der menschliche Verstand vermag, ist nicht zu übersehen.

Die Rolle der KI im Gesundheitswesen ist im Begriff, den gesamten Sektor zu verändern, von der Art und Weise, wie wir Patienten diagnostizieren, bis hin zur Dokumentation ihrer Behandlung. Im Folgenden werden nur einige der wichtigsten Bereiche genannt, in denen KI eine Rolle spielt.

Dokumentation

Der durchschnittliche Leistungserbringer im Gesundheitswesen verbringt nach Feierabend 15 Stunden pro Woche mit dem Ausfüllen elektronischer Patientenakten. Viele hoffen, dass generative KI die meisten Aufgaben beim Ausfüllen von Notizen und Formularen übernehmen kann, so dass sich die Anbieter mehr auf den Patienten und seine Behandlung konzentrieren können. Eine generative KI, die zur Spracherkennung fähig ist, kann das Gespräch zwischen Arzt und Patient in Echtzeit verfolgen und Notizen im Standardformat SOAP (Subjektiv, Objektiv, Bewertung und Plan) machen. Der Arzt kann diese Notizen dann überprüfen und gegebenenfalls auf seinem Tablet bearbeiten.

Generative KI kann diese Notizen auch in standardisierte Formate wie SNOMED CT (Systematized Nomenclature of Medicine - Clinical Terms) übertragen, das für den elektronischen Austausch von Gesundheitsinformationen verwendet wird. Dadurch wird der bürokratische Aufwand für die Leistungserbringer weiter reduziert, so dass sie sich ganz auf die Diagnose und Behandlung konzentrieren können.

Entwicklung und Entdeckung von Arzneimitteln

Die Entdeckung und Entwicklung von Arzneimitteln ist ein Prozess, der Jahre und Milliarden von Dollar in Anspruch nehmen kann. Die Fähigkeit der generativen KI, riesige Datensätze zu verarbeiten und neue Erkenntnisse zu gewinnen, wird als eine Möglichkeit angesehen, diesen Prozess zu beschleunigen und seine Kosten zu senken.

Ein Bereich, in dem generative KI eingesetzt wird, ist die Molekülgenerierung, bei der die KI molekulare Strukturen und deren Wechselwirkung mit dem menschlichen Körper simuliert. Auf diese Weise können Forscher neue pharmazeutische Moleküle erforschen und neue Medikamente in einem Bruchteil der Zeit finden, die sie früher benötigten.

Die Fähigkeit der KI, Daten aus verschiedenen Datensätzen zu sammeln, z. B. aus Patientendaten, genetischen Informationen und Biobankstudien, hilft auch bei der Entwicklung von Präzisionsmedikamenten, die auf den Zustand einer bestimmten Person zugeschnitten sind. Auch wenn dies nach dem derzeitigen Standard nicht möglich ist, kann generative KI den Prozess drastisch beschleunigen und Präzisionsmedikamente zu einer praktikablen Behandlungsmethode machen.

Diagnostische Bildgebung

Bevor mit der Behandlung eines Patienten begonnen werden kann, muss erst einmal diagnostiziert werden, was mit dem Patienten nicht stimmt. Wenn KI-Modelle darauf trainiert werden, die visuellen Symptome von Krankheiten zu erkennen, können sie dabei helfen, diese Symptome im wirklichen Leben zu identifizieren.

Ein gutes Beispiel hierfür sind Endoskopien und die Erkennung potenziell krebsartiger Läsionen. Darmkrebs ist eine der häufigsten Krebsarten und die Ursache für über 50.000 Todesfälle pro Jahr. Ein wichtiger Schritt zur Vorbeugung von Darmkrebs besteht darin, Läsionen im Dickdarm des Patienten zu erkennen und festzustellen, ob sie gutartig oder prämaligne sind, aber das kann selbst für erfahrene Endoskopiker eine Herausforderung sein.

Durch das Training einer KI auf Tausenden von endoskopischen Bildern von Läsionen kann diese KI Läsionen während einer Koloskopie auf dem Bildschirm eines medizinischen Computers identifizieren und hervorheben und so sicherstellen, dass der Endoskopiker keinen potenziell lebensbedrohlichen Tumor übersieht. Ähnliche Methoden werden für Röntgenaufnahmen, MRTs und CT-Scans entwickelt.

KI-unterstützte Chirurgie

Ein weiterer Ansatzpunkt für den Einsatz von KI im Gesundheitswesen ist die Unterstützung von Chirurgen. Durch die Analyse von Tausenden oder gar Millionen von Operationsvideos kann eine KI die nächsten 15 bis 30 Sekunden einer Operation vorhersagen und den Chirurgen Schritt für Schritt durch den Eingriff leiten und verhindern, dass er dabei Schritte übersieht.

KI kann auch Aufgaben der Roboterchirurgie übernehmen und grundlegende Aufgaben wie das Schließen von Ports oder das Abbinden von Nähten durchführen. Dadurch können sich die Chirurgen auf anspruchsvollere chirurgische Schritte konzentrieren. Die KI-Bildverbesserung in Echtzeit erleichtert auch die visuelle Identifizierung anatomischer Elemente, wie z. B. der bereits erwähnten Tumore und Läsionen.

Abschließende Überlegungen

Obwohl die Technologie noch in den Kinderschuhen steckt und zweifellos noch viele Versuche und Überarbeitungen durchlaufen wird, verspricht der Einsatz von KI im Gesundheitswesen bessere Ergebnisse für die Patienten und eine Entlastung der Anbieter. Um die Vorteile von KI-gestützten Programmen nutzen zu können, bedarf es jedoch der richtigen Hardware, um sie zu unterstützen.

Wenn Ihr Unternehmen im Gesundheitswesen auf der Suche nach neuer Computerhardware ist, um sich auf den KI-Anstieg vorzubereiten, wenden Sie sich an das Team von Cybernet Manufacturing. Unsere Computer und Tablets für den medizinischen Bereich vereinen Verarbeitungsleistung mit Designmerkmalen und Zertifizierungen, die für Umgebungen im Gesundheitswesen erforderlich sind, wie z. B. IP 65-zertifizierte Frontblenden und IEC 60601-1-Zertifizierung.