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Das Aufkommen künstlicher Intelligenz (KI) im Gesundheitswesen ist das Ergebnis einer gestiegenen Nachfrage nach maßgeschneiderten Gesundheitslösungen, niedrigeren Kosten und einer höheren Genauigkeit bei medizinischen Entscheidungen und Diagnosen zur Verbesserung der Gesundheitsergebnisse der Patienten.
Mit einem geschätzter Wert Mit einem weltweiten Marktvolumen von 15,1 Milliarden US-Dollar im Jahr 2022 ist KI im Gesundheitswesen ein unumkehrbarer Prozess, der die Medizin bereits verändert und dessen prognostizierter Wert in den folgenden Jahren weiter steigen wird.
Hier sind die neun revolutionärsten Wege, mit denen KI das Gesundheitswesen voranbringt:
1. Medizinische Bildgebung
KI-Algorithmen können komplexe medizinische Bilder von Computertomographie-Scans (CT) bis hin zu Röntgenaufnahmen und Magnetresonanztomographie (MRT) analysieren, was dabei hilft:
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Identifizieren Sie Hirntumore anhand von MRT-Scans.
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Diagnose zerebrovaskulärer Erkrankungen durch Analyse von CT-Bildern, um eine rechtzeitige Triage und Behandlung zu ermöglichen.
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Erkennen Sie Alzheimer und Demenz im Frühstadium, indem Sie Gehirnscans analysieren und Veränderungen in der Struktur und dem Volumen des Gehirns erkennen.
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Erkennen Sie diabetische Retinopathie im Frühstadium durch Scannen von Netzhautbildern
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Krankheiten wie Lungenentzündung und Tuberkulose identifizieren
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Erkennen Sie Lungenknötchen in CT-Scans
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Osteoporose durch Analyse von Röntgenstrahlen erkennen
KI-Algorithmen liefern Ärzten immer mehr wichtige Erkenntnisse über den Zustand der Patienten die Geschwindigkeit der Diagnose, die Genauigkeit der medizinischen Ergebnisse und die Verbesserung der Gesundheitsergebnisse der Patienten.
Unternehmen wie Ezra nutzen Ganzkörper-MRT-Scans um medizinische Fachkräfte bei der Früherkennung von Krebs zu unterstützen, während Zebra Medical Vision zur Erkennung KI-gesteuerte Tools einsetzt mögliche Osteoporose im Röntgenbild und potenzieller Brustkrebs in Mammographien.
2. Operation
In den letzten Jahren sind KI-betriebene Roboter in Operationssälen allgegenwärtig geworden. Diese Roboter können daher Aufgaben ausführen, die Präzision und Kontrolle erfordernUnterstützung von Chirurgen bei komplexen Operationen, einschließlich Operationen am offenen Herzen.
Roboter sind mit mechanischen Armen, chirurgischen Instrumenten und Kameras ausgestattet von Chirurgen über eine Computerkonsole gesteuert. Dies bietet Chirurgen eine dreidimensionale, vergrößerte Ansicht von schwer oder nicht einsehbaren Operationsstellen und ermöglicht es Ärzten, ihre Fähigkeiten, Kenntnisse und Erfahrungen zu verbessern.
Der Einsatz von KI-gesteuerten Robotern während der Operation verbessert die Chancen für erfolgreiche Eingriffe, was zu weniger Komplikationen für Patienten, kürzeren Erholungszeiten und weniger Schmerzen nach der Operation führt.
KI kommt Chirurgen auch auf andere Weise zu Hilfe. Beispielsweise analysiert die Surgical Intelligence Platform von Theator Tausende von Stunden chirurgischer Videos, strukturiert Daten aus Hunderten von Eingriffen und hilft Chirurgen zu verstehen, was bei Operationen gut gelaufen ist und was nicht. Diese Arbeit wird von Chirurgen genutzt, um ihre Fähigkeiten und Techniken zu verbessern, Leben zu retten und bessere Gesundheitsergebnisse für die Patienten zu erzielen.
3. Medizinische Forschung und Datenanalyse
In der medizinischen Forschung sammeln und analysieren Wissenschaftler riesige Datenmengen mit statistischen Methoden. Angesichts der Tatsache, dass dieser Prozess oft zeitaufwändig ist und teuerDer Einsatz von KI-Algorithmen kann die Forschung beschleunigen, indem er das Studiendesign und die Patientenrekrutierung optimiert und tiefere Erkenntnisse über Krankheiten und Behandlungen liefert.
Darüber hinaus erstreckt sich die Rolle von KI auf die Analyse von Patientenakten und Ergebnissen klinischer Studien, um die Wirksamkeit neuer Krebsbehandlungen festzustellen. Durch den Einsatz von KI-Algorithmen können Forscher spezifische genetische Marker identifizieren, die darauf hinweisen, welche Patienten am wahrscheinlichsten positiv auf die Behandlung ansprechen. Diese Schichtung könnte die Anzahl der Patienten minimieren, die von bestimmten Behandlungen nicht profitieren würden, was zu personalisierten Therapien führen und die Gesundheitsergebnisse derjenigen verbessern könnte, die eine Behandlung benötigen.
Aufbauend auf diesen Fortschritten untersuchte Bayer im Jahr 2022, wie KI-Algorithmen klinische Studien revolutionieren können virtuelle Kontrollgruppen um den Bedarf an „echten“ Kontrollgruppen in bestimmten klinischen Studien zu verringern oder ganz zu beseitigen. Auf diese Weise würden die Kontrollgruppen in klinischen Studien weniger Patienten für eine Placebo- oder Standardbehandlung auswählen, wodurch die Kosteneffizienz der Arzneimittelentwicklung erhöht und der Weg für eine intelligentere, schnellere und patientenzentriertere medizinische Forschung geebnet würde.
4. Medikamentenentwicklung
Die Arzneimittelentwicklung ist ein teurer und langwieriger Prozess, aber KI kann diese Probleme beheben: Algorithmen des maschinellen Lernens analysieren riesige Datensätze wie Genomdaten im Zusammenhang mit einer Krankheit, erkennen potenzielle Angriffspunkte für Arzneimittel und sagen die Wirksamkeit des Arzneimittels und seine möglichen Nebenwirkungen voraus.
Dieselben Algorithmen können die verfügbare wissenschaftliche Literatur im Detail untersuchen und die Identifizierung genetischer Biomarker zur Beurteilung von Krankheiten unterstützen, was effektivere klinische Studien und kürzere Zeiträume für die Markteinführung von Behandlungen ermöglicht.
Darüber hinaus ermöglicht künstliche Intelligenz Forschern, bestehende Medikamente zu analysieren und zur Bekämpfung spezifischer Krankheiten umzufunktionieren, wodurch die Entwicklung neuer Medikamente kosteneffizienter und effektiver wird. Die aufkommende generative KI beschleunigt die Arzneimittelentwicklung durch die Gestaltung molekularer Strukturen.
Das Biopharmaunternehmen NuMedii hat sich entwickelt AIDD-Technologie (Artificial Intelligence for Drug Discovery). das „tiefe Erkenntnisse der Humanbiologie nutzt, die aus Hunderten Millionen strukturierter molekularer, pharmakologischer und klinischer Datenpunkte bestehen, die das Unternehmen kuratiert und harmonisiert hat.“ Das Unternehmen verknüpft diese Daten mit proprietärem maschinellem Lernen und netzwerkbasierten Algorithmen, um präzise, wirksame neue Medikamentenkandidaten sowie Biomarker zur Vorhersage der Wirksamkeit für Untergruppen von Patienten in einem breiten Spektrum therapeutischer Bereiche, einschließlich seltener Krankheiten wie „idiopathische Erkrankungen“, zu entdecken und voranzutreiben Lungenfibrose.
5. Früherkennung tödlicher Blutkrankheiten
KI-Technologie identifiziert Veränderungen in Blutzellen, ein potenzieller Indikator für eine Blutkrankheit. Bei Leukämie beispielsweise können Algorithmen die Krankengeschichte, die Morphologie der Blutzellen und die genetischen Daten von Patienten analysieren und dann Muster hervorheben, die so subtil sind, dass sie von der menschlichen Verarbeitung übersehen werden können. Dies führt dazu, dass KI-gesteuerte Tools medizinische Fachkräfte unterstützen, indem sie das Vorhandensein potenzieller Anzeichen einer Leukämie im Frühstadium „kennzeichnen“.
Darüber hinaus kann KI Veränderungen in der Blutzellzahl rechtzeitig überwachen und die Genauigkeit bei der Erkennung von Krankheitsmarkern verbessern.
Scopio Labs ist beispielsweise der Entwickler der Vollfeld-Zellmorphologie – einer KI-gesteuerten Bildgebungsplattform, die Scannt und teilt Blutproben in Echtzeit mit hoher Auflösung.
Durch die Analyse Tausender Zellen in wenigen Minuten revolutionierte die App die Hämatologie und Zellmorphologie und ermöglichte die Früherkennung hämatologischer Krankheiten wie Krebs, Infektionen oder Anämie. Die Früherkennung dieser Erkrankungen verbessert die Heilungschancen der Patienten und verbessert ihre Lebensqualität.
6. Patientenbetreuung aus der Ferne
Die Fernversorgung von Patienten nutzt KI-gestützte Technologie, um Gesundheitsdienste bereitzustellen und Patienten aus der Ferne zu überwachen. Telemedizin ist eine Form der Fernversorgung von Patienten, die es Patienten ermöglicht, in Echtzeit medizinische Behandlung und Konsultationen zu erhalten, egal wo sie sich befinden statt, einen Arzt persönlich aufzusuchen. Dies stellt sicher, dass Patienten selbst an den entlegensten Orten Zugang zu Gesundheitsdiensten erhalten, und senkt die Gesundheitsausgaben durch die Reduzierung von Krankenhausbesuchen.
Mithilfe von KI-Algorithmen kann ein tragbares Gerät, das ein Diabetiker trägt, abnormale Glukosewerte erkennen und an Patienten und medizinisches Fachpersonal übermitteln. Dies löst Anpassungen des Behandlungsplans aus der Ferne aus und trägt so dazu bei, die medizinischen Kosten unter Kontrolle zu halten. Allerdings kann KI noch viel mehr als nur den Blutzuckerspiegel überwachen.
VirtuSense, Verwendet beispielsweise KI, um die „Absicht von Patienten, ihr Bett zu verlassen, 31 bis 65 Sekunden vor dem Aufstehen aus der Ferne zu erkennen und sofort Warnungen an das richtige Personal zu senden“, was zu einer Verringerung der Anzahl von Stürzen beiträgt.
7. Entdeckung eines Betruges
Die Centers for Medicare and Medicaid Services (CMS) nutzen KI und ML, um „Betrug, Verschwendung und Missbrauch bekämpfen und verhindern.“
Betrug betrifft Gesundheitssysteme auf verschiedenen Ebenen und Interessengruppen haben bereits damit begonnen, KI-Algorithmen als Instrument zur Bekämpfung zu nutzen.
Ob Versicherer nicht erbrachte Leistungen, fehlerhafte Testkits oder Geräte in Rechnung stellen oder Chirurgen unnötige Operationen durchführen, um höhere Versicherungszahlungen zu erhalten: KI hilft bei der Betrugserkennung, indem sie umfangreiche medizinische Daten und Abrechnungsdaten auf der Suche nach Abweichungen und unregelmäßigen Mustern verarbeitet. KI kann Abrechnungen erkennen und duplizieren, um Betrug zu verhindern und sicherzustellen, dass Patienten eine angemessene Versorgung erhalten.
KI-Technologie kann umfangreiche Daten aus verschiedenen Quellen vergleichen, um Zusammenhänge zu ermitteln, die bei der menschlichen Überprüfung möglicherweise übersehen werden. Darüber hinaus passen sich Algorithmen des maschinellen Lernens mit der Zeit an und verbessern so ihre Fähigkeit, betrügerische Ansprüche zu erkennen. Solche Entwicklungen würden Betrug verhindern, was dazu führt, dass Geld gespart wird, das wie ursprünglich vorgesehen verwendet werden kann: beispielsweise für die Bereitstellung einer qualitativ hochwertigen Versorgung der Patienten.
8. Präzise und frühe Krebsdiagnose
Krebs tötet jedes Jahr zehn Millionen Menschen weltweit häufigste Todesursache. Allerdings können viele Krebserkrankungen geheilt werden, wenn sie frühzeitig erkannt und behandelt werden. Angesichts der Tatsache, dass Lungenkrebs weltweit die häufigste Krebstodesursache ist, haben Wissenschaftler und Ärzte ein KI-Tool entwickelt, das Lungenkrebs im Frühstadium genau erkennen kann, um die Diagnose zu beschleunigen und Patienten auf den Weg zur Behandlung zu bringen.
Ein Expertenteam des Institute of Cancer Research, London, der Royal Marsden NHS Foundation und des Imperial College London hat mithilfe von Radiomics festgestellt, ob abnormale Wucherungen auf CT-Scans krebsartig sind. Radiomics ist ein quantitativer Ansatz, der fortschrittliche mathematische Analysen nutzt, um die den Ärzten zur Verfügung stehenden Daten zu verbessern. In diesem StudieRadiomics wurde verwendet, um wichtige Informationen aus medizinischen Bildern zu extrahieren, die für das menschliche Auge leicht zu übersehen sind.
Das KI-Modell identifizierte große krebsartige Lungenknötchen mit Genauigkeit. Dieses Ergebnis ermöglicht es Ärzten, schnellere Entscheidungen über Patienten mit mittlerem Risiko zu treffen, die auf ihren CT-Scans abnormales Wachstum aufweisen. Dies ermöglicht eine Diagnose im Frühstadium, die die Fünf-Jahres-Überlebensrate im Vergleich zu denjenigen erhöht, deren Krebs erst in einem späteren Stadium entdeckt wird.
9. KI unterstützte die Genbearbeitung beim Behandlungsdesign
Krankheiten wie Sichelzellenanämie, Mukoviszidose und Tay-Sachs-Krankheit werden durch Fehler in der Reihenfolge der DNA-Buchstaben verursacht, die die Betriebsanweisungen für jede menschliche Zelle kodieren. In einigen Fällen können diese Fehler durch einen Gen-Editierungsprozess korrigiert werden, der diese Buchstaben neu anordnet.
Andere Krankheiten werden durch Probleme beim Lesen der DNA durch die Zellmaschinerie verursacht, ein Prozess, der als Epigenetik bekannt ist. Traditionell liefert ein Gen das Rezept für ein bestimmtes Protein und verbindet Moleküle, sogenannte Transkriptionsfaktoren, die der Zelle mitteilen, wie viel von diesem bestimmten Protein sie produzieren soll. Wenn dieser Prozess nicht wie geplant verläuft, führt eine Über- oder Unterfunktion der Gene zu Krankheiten wie Krebs, Diabetes und neurologischen Störungen. Dies veranlasst Wissenschaftler, nach Lösungen zu suchen, um die normale epigenetische Aktivität wiederherzustellen.
Mithilfe von KI-Tools haben Forscher die Zinkfinger-Bearbeitung (ZF) entwickelt, eine Technik, mit der Gene verändert und kontrolliert werden können. Obwohl es schwierig sei, die künstlichen Zinkfinger für eine bestimmte Aufgabe zu entwerfen, heißt es Studie Im Januar 2023 veröffentlicht, könnte diese Technik in Zukunft dazu beitragen, Krankheiten zu korrigieren, die durch mehrere genetische Faktoren verursacht werden, von Autismus über Herzerkrankungen bis hin zu Fettleibigkeit.
Abschluss
Mit einem Bis 2030 werden weltweit mehr als 187 Milliarden US-Dollar prognostiziertKünstliche Intelligenz im Gesundheitswesen ist zu einer Konstante unseres Lebens geworden und wird sich weiterentwickeln. Um ihre Vorteile zu erkunden, müssen Gesundheitsorganisationen und Technologieunternehmen Seite an Seite zusammenarbeiten, um sicherzustellen, dass die Technologie auf verantwortungsvolle und ethische Weise genutzt wird. KI-gesteuerte Lösungen und Tools können viele der Herausforderungen bewältigen, mit denen Gesundheitssysteme konfrontiert sind, von der Arzneimittelentwicklung und der Fernversorgung von Patienten bis hin zur Früherkennung von Krebs und medizinischer Bildgebung. KI kann zu geringeren Kosten, einer besseren Pflegequalität und der Rettung von mehr Leben beitragen.
Über den Autor Dr. Liz Kwo ist Chief Commercial Officer von Everly Health und eine erfolgreiche Unternehmerin im Gesundheitswesen, Ärztin und Dozentin an der Harvard Medical School. Sie erhielt einen MD von der Harvard Medical School, einen MBA von der Harvard Business School und einen MPH von der Harvard TH Chan School of Public Health. |
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