Künstliche Intelligenz (KI) hat in den letzten Jahren im Gesundheitswesen Einzug gehalten und neue Innovationen hervorgebracht die versprechen, die Gesundheitsergebnisse der PatientInnen und die Effizienz der Arbeitsabläufe zu verbessern.
Von der Diagnose über die Behandlung bis hin zur häuslichen Pflege hat KI das Potenzial gezeigt, medizinisches Fachpersonal und PatientInnen in jeder Phase des Pflegekontinuums zu unterstützen.
Hier sind 10 reale Beispiele für KI im Gesundheitswesen, die zeigen, wie sie die Erfahrungen für PatientInnen und MitarbeiterInnen gleichermaßen verbessern kann:
Verbesserung der Präzision bei der PatientInnen-Positionierung und CT-Bildrekonstruktion Radiologische Abteilungen stehen weiterhin vor Herausforderungen in Bezug auf steigende PatientInnen-Zahlen und die Sicherstellung einer konsistenten Bildqualität bei gleichzeitiger Verbesserung der betrieblichen Effizienz. Da die Computertomografie (CT) eine der am häufigsten verwendeten Bildgebungsmodalitäten ist, können radiologische Abteilungen viel von KI-fähigen Lösungen profitieren die dabei helfen, CT-Workflows zu rationalisieren und die Bildqualität zu maximieren.
Beschleunigung der Bilderfassung bei MR Magnetresonanz (MR) ist ein weiteres bildgebendes Verfahren, das eine immer wichtigere Rolle bei der präzisen Diagnose von Erkrankungen spielt. Der zunehmende Einsatz von MR erhöht den Druck, mehr PatientInnen effizient zu scannen und den Weg vom ersten Scan bis zur endgültigen Diagnose zu verkürzen. Gleichzeitig suchen MR-Abteilungen nach Möglichkeiten, die Zufriedenheit von Patienten und zuweisenden Ärzten zu verbessern.
Entlastung von Ultraschallmessungen In der Herzmedizin hat sich Ultraschall zu einem unverzichtbaren Werkzeug entwickelt, um die Herzfunktion von PatientInnen zu visualisieren und zu beurteilen. Tatsächlich ist es heute oft das erste bildgebende Verfahren, das zur Diagnose verwendet wird. Die Herausforderung beim Ultraschall besteht jedoch darin, dass er stark von der Person abhängt, die das System bedient. Bestimmte Messungen, die für jede Echountersuchung erforderlich sind, können zeitaufwändig sein und eine hohe Variabilität zwischen und innerhalb des Benutzers aufweisen.
Unterstützung für RadiologInnen beim schnellerem und genauerem Lesen von Bildern In ähnlicher Weise kann KI die Bildsegmentierung und -quantifizierung in der Radiologie unterstützen, wodurch sich RadiologInnen auf die Interpretation von Bildern auf höherer Ebene konzentrieren können. Die KI kann auch als zweites Augenpaar fungieren und die Entscheidungsfindung von RadiologInnen unterstützen, indem sie ihn auf interessante Bereiche oder zufällige Befunde hinweist, die möglicherweise übersehen wurden.
Unterstützung der multidisziplinären Zusammenarbeit in der Krebsbehandlung Neben der Analyse einzelner Datenquellen gibt es auch Beispiele für KI im Gesundheitswesen die zeigen, dass sie dazu beitragen kann, zuvor getrennte und unterschiedliche PatientInnen-Daten zu verbinden und so neue Erkenntnisse liefert, die medizinisches Fachpersonal bei ihrer Entscheidungsfindung unterstützt. In der Krebsbehandlung kann KI beispielsweise dabei helfen, Informationen über verschiedene klinische Bereiche wie Radiologie, Pathologie, EHR-Systeme und Genomik hinweg zu integrieren und so einen klaren, intuitiven Überblick über den Krankheitszustand bieten. Dies kann multidisziplinäre Tumorboards dabei unterstützen, rechtzeitig fundierte Behandlungsentscheidungen zu treffen, um den PatientInnen die besten Chancen auf ein positives Behandlungsergebnis zu geben. In Zukunft könnte die intelligente Integration von Daten weitere Einblicke in die Prognose von PatientInnen geben und die Auswahl des besten Behandlungspfades auf der Grundlage einer Analyse der Behandlungsergebnisse für ähnliche PatientInnen unterstützen.
Anleitung von ÄrztInnen bei minimalinvasiven chirurgischen Eingriffen Interventionelle ÄrztInnen, die minimalinvasive Eingriffe an PatientInnen mit Herzerkrankungen und anderen Erkrankungen durchführen, sind eine weitere Gruppe, die von der KI-basierten Workflow-Automatisierung und klinischen Entscheidungsunterstützung profitieren kann. Beispielsweise kann Cloud-basierte KI in der Schlaganfallversorgung bei der Analyse von CT-Bildern helfen, um automatisch einen Verschluss großer Gefäße – eine Hauptursache für Schlaganfälle – sowie deren Position zu erkennen. Die Software teilt diese Analyse dann mit ÄrztInnen im primären Schlaganfallzentrum und im Interventionszentrum, in dem die Patientin bzw. der Patient schließlich behandelt wird. In ähnlicher Weise kann Cloud-basierte KI bei der Planung und Führung endovaskulärer Operationen helfen und interventionellen Ärzten dabei helfen, genauer und effizienter zu operieren.
Erkennen früher Anzeichen einer Verschlechterung des Zustandes von PatientInnen auf der Allgemeinstation In akuten und postakuten Situationen gibt es ähnliche Beispiele dafür, wie KI im Gesundheitswesen die menschliche Erfahrung verbessern kann. Fast 1 von 5 PatientInnen in medizinisch-chirurgischen Bereichen von Krankenhäusern erleidet postoperative schwerwiegende unerwünschte Ereignisse. Manuelle Überprüfungen von Vitalfunktionen können zeitaufwändig sein und menschlichen Fehlern unterliegen.
Minimierung der Ausfallzeiten von Anlagen durch vorausschauende Wartung Neben der Verbesserung der Fähigkeiten von ÄrztInnen und Personal kann KI auch dazu beitragen, die Kontinuität der Versorgung zu verbessern indem sie vorhersagt, wann medizinische Geräte gewartet werden müssen.
Prognose und Verwaltung des PatientInnen-Flusses zur Rationalisierung des Krankenhausbetriebes Auf Unternehmensebene kann KI helfen, die Nutzung von Geräten, Betten und Personal zu verwalten und zu optimieren, indem sie vorausschauende Erkenntnisse liefert. Angesichts der zunehmenden Belastung der Krankenhausressourcen ist die Fähigkeit, sich schnell ändernde Umstände zu antizipieren und sich an diese anzupassen, wichtiger denn je geworden.
Fernüberwachung von Herzpatienten zur rechtzeitigen Diagnose und Versorgung Da sich die Gesundheitsversorgung zunehmend vom Krankenhaus in das Heim und die Gemeinschaft verlagert, bleibt die Leistungsfähigkeit der KI nicht auf die Krankenhauswände beschränkt. Es kann auch auf Daten angewendet werden, die bequem zu Hause oder anderswo durch tragbare Technologie in medizinischer Qualität gesammelt werden. Quelle: http://to.philips/60443pwqm - Übersetzung: Mona Elzayat
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