Langsame und stetige Einführung von genAI im APAC-Gesundheitswesen im Jahr 2024

Noch nie hat ein modernes Tool mehr Effizienz und Unterstützung versprochen als die generative KI. Im vergangenen Jahr haben Branchen, darunter auch das Gesundheitswesen, schnell auf den Trend aufgesprungen, sich einen First-Mover-Vorteil zu verschaffen. Auch die Anwendungen waren vielfältig, von der Dokumentation bis hin zur klinischen Entscheidungsunterstützung und sogar in Kombination mit Robotik.

Während Begeisterung für genAI wird dieses Jahr erhöht bleiben – wobei Regierungen sogar investieren in diesem entstehenden lukrativer Raum„Das Tempo der Einführung wird wahrscheinlich langsam sein“, sagt Kota Kubo, CEO von Ubie.

Wir haben ihn interviewt, um zu besprechen, wie ihre Partner im asiatisch-pazifischen Raum und in den Vereinigten Staaten genAI erhalten haben, wohin dieser Trend im Jahr 2024 gehen kann und wie Interessengruppen im Gesundheitswesen den immensen Wert von genAI effektiv nutzen können.

F: Wie kommt generative KI bei Ihren Partnern an und wie profitieren sie davon?

A: Unsere Partner in Japan, insbesondere die innovativeren, sind generell an genAI interessiert, weil sie verstehen, dass es einen Einfluss auf die Effizienz ihrer Arbeit haben kann. Sie sind daran interessiert, in ihren Kliniken eine genAI-Plattform von ChatGPT oder Med-PaLM zu nutzen, allerdings haben die meisten von ihnen keinen Zugang zum Internet – es sei denn, sie führen cloudbasierte Dienste wie Ubie ein.

Selbst wenn sie genAI erfolgreich einsetzen könnten, wären nur die technisch versierteren Benutzer in der Lage, das volle Potenzial auszuschöpfen, da es für Benutzer schwierig ist, tatsächliche Anwendungsfälle zu entwickeln. So, jetzt gibt es Marktnachfrage nach Softwareanbietern zur Bereitstellung von Anwendungsfällen, die GenAI kombinieren und in den tatsächlichen klinischen Arbeitsablauf integriert werden können.

Wir haben eine erfolgreiche Einführung und Integration von genAI in unser Produkt erlebt, das jetzt in Kliniken und Krankenhäusern eingesetzt wird. Wir haben kürzlich eine Funktion veröffentlicht, die LLM (großes Sprachmodell) verwendet, um Patientensymptome und Antworten mit freien Antworten zusammenzufassen. Es gibt Ärzten einen schnellen Überblick über den Zustand eines Patienten, sodass sie mehr Zeit für den persönlichen Kontakt mit den Patienten haben. Bei Pilotversuchen 90 % der Ärzte sagten, dass sie beabsichtigten, die Funktion weiterhin zu nutzen. Dies zeigt, dass eine Lösung angenommen wird, wenn sie zugänglich ist und sich positiv auf die Ärzte auswirkt.

Es gibt noch Es gibt Hindernisse für die vollständige Einführung, wie Systeme, Sicherheit und Arbeitsgewohnheiten, aber es gab bereits eine große Akzeptanz von Ubie: Wir haben jetzt 47 Präfekturen in Japan und über 1.700 medizinische Einrichtungen erreicht.

F: Sehen Sie etwa kulturell bedingte Unterschiede darin, wie genAI in Japan im Vergleich zu den USA aufgenommen wird?

A: Ja, es gibt große Unterschiede. Einige davon sind kulturell bedingt, viele jedoch sind auf die Gesundheitssysteme zurückzuführen. Zwei Hauptfaktoren sind, dass Japans gesetzliches Krankenversicherungssystem eine allgemeine Absicherung bietet und dass Patientendaten in Japan zentraler kontrolliert werden als in den USA.

Durch die flächendeckende Absicherung werden Japaner ermutigt, zum Arzt zu gehen, wenn es ihnen nicht gut geht. In den USA wird die Entscheidung, einen Arzt aufzusuchen, stark von Versicherungsschutz, Zuzahlungen und Selbstbeteiligungen beeinflusst. Dies führt normalerweise dazu, dass amerikanische Patienten es vermeiden, die Kontrolle über ihre Gesundheit zu übernehmen, es sei denn, die Erkrankung wird sehr ernst. Daher ist die Erstattung ein wichtiger Aspekt bei der Betrachtung des US-Marktes.

Aus Sicht der KI ist die Einführung von KI aufgrund der Zentralisierung der Daten in Japan besser skalierbar. Technologieunternehmen beschleunigen ihren Ansatz, um Zugriff auf Regierungsdaten zu erhalten, die eine große Datenbank bieten. In Japan ist das Netzwerk eine der größten Hürden bei der GenAI-Einführung in Krankenhäusern, da die meisten Krankenhäuser keinen Internetzugang haben.

Insgesamt ist KI im Gesundheitswesen in Japan weniger verbreitet als in den USA, was bedeutet, dass Entscheidungsträger weniger Lärm und Unordnung vermeiden müssen. Dies schränkt jedoch die Optionen ein und kann die Einführung modernster Technologien verzögern.

F: Wohin wird Ihrer Meinung nach die Einführung generativer KI im Gesundheitswesen in Asien und den USA in diesem Jahr 2024 und in den kommenden Jahren führen? Wird der Hype anhalten?

A: Der Hype wird weit über das Jahr 2024 hinaus anhalten, die Akzeptanz wird jedoch nur langsam voranschreiten. Denn genAI beweist immer noch, dass es in allen Bereichen des Gesundheitswesens sichere und wirksame Auswirkungen haben kann. Bei allem, was sich direkt auf die Patientenversorgung auswirkt, werden wir größte Vorsicht walten lassen. Wir wissen, dass Technologie die Gesundheitsversorgung verbessern kann, aber wenn sie nicht wie erwartet funktioniert, kann sie die Gesundheitssysteme verlangsamen, Geld und Kundentreue kosten und, was am schlimmsten ist, die Ergebnisse für die Patienten beeinträchtigen.

In ganz Asien und in den USA werden die wichtigsten Aspekte der Einführung regulatorischer und rechtlicher Natur sein kulturelle Barrieren. Entwickler müssen im Auge behalten, wie eine KI-Engine im Rahmen lokaler Gesetze und Vorschriften funktioniert. Der Datenschutz wird einer der ersten großen Bereiche sein, mit denen sich ein Unternehmen befassen muss, gefolgt von der Anpassung an die verschiedenen Gesundheitssysteme – direkt an Patienten, Krankenhaussysteme, Arzneimittel – und natürlich an die Patientenrechte.

Aus kultureller Sicht gibt es viele. Eine Herausforderung für Ubie bestand darin, sich an sie anzupassen verschiedene kulturelle Kontexte. Während viele LLMs über leistungsstarke Übersetzungsfunktionen verfügen, hat jeder Ort unterschiedliche Vorlieben und Bedürfnisse. Ubie hat dies aus erster Hand erfahren, als wir die Plattform in Singapur und in den USA eingeführt haben. Über die Optimierung der direkten Übersetzungen hinaus mussten wir unsere Benutzeroberfläche an die Vorlieben der Patienten anpassen, und die einzige Möglichkeit, dies zu erreichen, besteht darin, auf Ihre Benutzer zu hören. Daher erwarte ich, dass sich viele Technologieakteure im kommenden Jahr auf Experimente, Datenerfassung und Anpassung konzentrieren werden.

Schließlich ist es aus globaler Sicht wichtig, dass wir Hören Sie auf, genAI als einen Monolithen zu betrachten, der das Gesundheitswesen retten soll. Es handelt sich eher um eine Sammlung verschiedener Präzisionsmaschinen mit jeweils spezifischen Fähigkeiten. Es handelt sich nicht um eine Einheitslösung.

Der Erfolg und das Vertrauen in die letztendlich eingeführten Systeme basieren auf realen Ergebnissen und nachgewiesener Genauigkeit. Wirklich nützliche Systeme sollten aktuelle menschliche Maßstäbe konsequent reproduzieren oder übertreffen oder die Effizienz steigern.

F: Wo sonst im Gesundheitswesen kann genAI Ihrer Meinung nach in Zukunft einen Mehrwert bringen?

A: KI kann überall eingesetzt werden, solange wir die Fähigkeit haben, davon zu träumen und sie zu entwickeln. Wir sehen bereits, dass KI klinische Studien, Dokumentation, Patienteninteraktionen und mehr beeinflusst. GenAI kann auch bei der Datenanalyse helfen, um die Generierung und Forschung von Erkenntnissen zu demokratisieren. Die Wertschöpfung und der Erfolg hängen jedoch weitgehend vom Wissen der Entwickler und der Bereitschaft der Benutzer ab.

Systemfähigkeiten und Intelligenz werden das Unterscheidungsmerkmal sein. Wenn Sie sich eine Engine, beispielsweise ChatGPT, ansehen, muss Ihr Produkt mehr als nur ein Skin darüber sein. Nur wer über ein tiefes Verständnis der Technologie und seines spezifischen Gesundheitsbereichs verfügt, kann das Potenzial von genAI wirklich ausschöpfen.

Entwickler müssen sich auch fragen, wie gut sich ihr maschinelles Lernen an neue Eingaben anpasst und wie genau die KI bei der Umsetzung geeigneter Änderungen ist. Ist Ihr Modell brüchig, gibt es eine entsprechende Rückkopplungsschleife, sind Sie in der Lage, neue Regeln und Änderungen schnell und einfach im größeren Gesundheitssystem umzusetzen?

Aus Benutzersicht wird das Änderungsmanagement von entscheidender Bedeutung sein, da es ohne interne Akzeptanz keine Rolle spielt, was das Tool leisten kann. Dann müssen Sie die Mitarbeiter dazu bringen, die Systeme tatsächlich zu nutzen. Viele Tools haben nur eine begrenzte Wirkung, weil niemand die Zeit, Geduld oder Energie hat, sie zu erlernen oder zu nutzen. Dies ist ein weiterer Bereich, in dem Unternehmen kulturelle Unterschiede und Ansichten zu neuen Technologien berücksichtigen müssen, wenn sie in neue Märkte vordringen.

Unabhängig davon, welche potenziellen Systeme zur Einführung in Frage kommen, wird der wahre Maßstab darin bestehen, wie dies den Patienten hilft und wie Sie das Vertrauen des Gesundheitssystems, der Anbieter und der Patienten gleichermaßen gewinnen.

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