Anwendungen des maschinellen Lernens im Gesundheitswesen 2022: Was können wir erwarten?

Maschinelles Lernen (ML) unterstützt seit geraumer Zeit die Intensivpflege, Diagnose und Behandlung auf der ganzen Welt. Klinische Daten und Krankenhausressourcen können mit Hilfe von ML- und KI-gesteuerten Systemen viel effektiver genutzt werden. Anfänglich wurde ML hauptsächlich verwendet, um Impfstoffe zu entwickeln, Krankheiten zu untersuchen und mit Genomik zu arbeiten. Krankenhausverwaltungen führen jedoch jetzt schnell ML-gesteuerte Plattformen ein, um ihre Dienstleistungen zu verbessern.

Krankenhäuser können mit Hilfe von KI auch mehr Patienten versorgen und Patienten priorisieren, die eine intensive menschliche Überwachung benötigen. Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz (KI) zielen nicht darauf ab, menschliches medizinisches Personal oder Ärzte zu ersetzen, sondern einfach ihre Arbeit zu erleichtern. Von der Analyse von Patientenakten und dem Vorschlagen von Interventionen bis hin zur Unterstützung bei der Erforschung und Synthese von Medikamenten – ML treibt alles an.

Nehmen wir ein Beispiel, bei dem etwa 20 Patienten eine Intensivpflege benötigen, aber nur 15 Ärzte und Pfleger vor Ort verfügbar sind. In einer solchen Situation kann ML-gestützte KI helfen, festzustellen, welche Patienten sofortige menschliche Unterstützung benötigen. KI kann Ärzten und Krankenhauspersonal helfen, bei Bedarf effektive Entscheidungen zu treffen.

Nehmen wir in ähnlicher Weise an, dass ein Patient dringend einen medizinischen Eingriff benötigt, aber der Patient hat frühere Krankenakten, die möglicherweise die Verwendung einiger Medikamente nicht zulassen, oder der Patient benötigt möglicherweise eine bestimmte medizinische Praxis oder Behandlung. Die Durchsicht von Krankenakten ist zeitaufwändig und erfordert die Zusammenarbeit mit anderen Abteilungen und Spezialisten. KI kann diesen Prozess unterstützen, indem sie die beste Vorgehensweise für jeden Patienten vorschlägt. Behandlungen können sogar basierend auf anderen Daten wie demografischen Gruppen und Genomen personalisiert werden.

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Bedeutung von ML im Gesundheitswesen

Medikamente und Behandlungen haben bei verschiedenen Menschen unterschiedliche Ergebnisse. Lange Zeit hatten wir die Standardgesundheitspflege und -medizin als Einheitssystem behandelt. Nicht nur Alter, Geschlecht, Gewicht und Krankengeschichte bestimmen die Auswirkungen der Gesundheitsversorgung, sondern auch Faktoren wie tägliche Gewohnheiten und Ernährung.

Beispielsweise könnte einem Patienten mit Bluthochdruck verschrieben werden, bestimmte Medikamente nicht einzunehmen, oder einem Patienten mit einer anderen Krankheit könnte geraten werden, sich keiner Operation zu unterziehen. Mithilfe von Methoden des maschinellen Lernens, des statistischen Lernens und des tiefen Lernens können Computer jetzt die beste Route identifizieren, indem sie diese Faktoren mit bestimmten Ergebnissen verknüpfen.

Dies rettet Leben, da Mediziner weniger Zeit für die Dokumentation und Patientenbewertung aufwenden müssen. In einer Situation, in der keine Krankenschwestern oder Kliniker verfügbar sind, um einen Patienten zu überwachen und ihm zu helfen, können KI-basierte Systeme das medizinische Personal unterstützen. Diesen Maschinen kann beigebracht werden, mit Auslösern wie einem Abfall der Herzfrequenz oder einer Schwankung der Gesundheitsparameter umzugehen.

ML wird zur Berechnung von Versicherungsansprüchen und Gesundheitsrisiken sowie zur Finanzierung von Behandlungen verwendet. KI-gesteuerte Systeme werden in großem Umfang in der Versicherungsmathematik und Krankenversicherung eingesetzt. ML ist für die effektive Bereitstellung von Gesundheitsdiensten und die Versorgung von Patienten weltweit unerlässlich.

Nehmen wir das Beispiel von Impfstoffen oder Medikamenten, die schnell entwickelt werden müssen, um Menschen zu schützen. Ohne ML dauert medizinische Forschung wie diese Jahre. Selbst klinische Studien können Monate dauern. KI-Tools können den Prozess beschleunigen und es Forschern ermöglichen, mehr Leben zu retten.

Noch wichtiger ist, dass ML Medizinern dabei hilft, klinische und Patientendaten schneller zu entschlüsseln. Dies fördert bessere und effektivere Behandlungen (eingreifend oder nicht eingreifend). Wenn beispielsweise ein Bericht auf der Grundlage eines radiologischen Tests erstellt werden muss, kann ML wichtige Erkenntnisse aus den verfügbaren Daten gewinnen, um Radiologen dabei zu helfen, den Bericht schneller zu erstellen. Zu einem bestimmten Zeitpunkt könnten alle analytischen Aufgaben und medizinischen Bewertungen automatisiert werden, sodass sich Ärzte mehr auf die Behandlung von Patienten konzentrieren können, indem sie die beste Vorgehensweise wählen.

Derzeit wird ML im Gesundheitswesen für folgende Zwecke verwendet:

• Telemedizin und Erstvorsorge
• Klinische Entscheidungsfindung für Best Practices
• Auswertung der elektronischen Krankenakte (EMR).
• Medizinische Bildklassifizierung und -analyse
• Klinische Versuche
• Intelligente Gesundheitsversorgung mit IoT (Internet of Things)
• Edge Computing für die Krankenhausverwaltung
• Betrugserkennung und Versicherung
• Krankheitserkennung
• Arzneimittelentwicklung und -forschung
• Präzise Medikamente

Während Covid-19 hat die Welt tatsächlich herausgefunden, dass es einen erheblichen Mangel an medizinischem Fachpersonal und Intensivpflegepersonal gibt. Mithilfe von Automatisierung und intelligenter Verwaltung können Krankenhäuser diese Situationen viel besser meistern. Intensivstationen und andere Krankenhausressourcen können nach Priorität stark betroffenen Patienten zugewiesen werden.

KI ist bereits zu einem Standard in Radiologie-, Onkologie-, Kardiologie- und sogar Dermatologieabteilungen geworden. ML-basierten Analysesystemen kann beigebracht werden, Risikofaktoren viel früher als Menschen und mit größerer Genauigkeit zu erkennen. Darüber hinaus kann KI dabei helfen, benutzerdefinierte Behandlungsabläufe für Patienten mit bestimmten Erkrankungen zu integrieren, basierend auf den Daten ihrer Geräte (Smartwatches und Telefone) und ihrer allgemeinen Physiologie.

Was ML im Jahr 2022 für das Gesundheitswesen bereithält

ML hat uns in den kommenden Jahren noch so viel mehr zu bieten. Wir werden erhebliche Fortschritte beim Edge-Computing und der Integration von KI in die Krankenhausverwaltung sehen. Mit Hilfe von ML integrieren Krankenhäuser auf der ganzen Welt ML-basierte Assistenzsysteme in Krankenhausressourcen. Es ermöglicht eine nahtlose Kommunikation und Zusammenarbeit zwischen den Abteilungen in Echtzeit. Medizinische Bildgebung und EMR-Evaluierung sind die Kernthemen von ML im Jahr 2022.

Deep Learning im Gesundheitswesen hat bereits unzählige Leben gerettet, insbesondere mit Hilfe von Präventivmedizin, Präzisionsbehandlungen und Früherkennung von Krankheiten. Neben Deep Learning und Edge Computing werden Krankenhäuser auch Blockchain-Technologien in ihre Frameworks integrieren. Mit Deep Learning und Krankenakten in der Blockchain können Krankenhäuser beispielsweise die Krankengeschichte des Patienten durch biometrischen Abgleich abrufen.

Hier sind die 2022-Trends von AI ML im Gesundheitswesen :

• Förderung personalisierter Behandlungen und wirksamer Rahmenbedingungen für die Gesundheitsversorgung
• Verwendung von Daten aus der realen Welt für klinische Entscheidungen und präventive Medikation.
• Früherkennung und Erkennung in Echtzeit.
• Unvoreingenommene Patientenerfahrung.
• Schnellere Arzneimittelentwicklung und -forschung mit Deep Learning.
• Überwachung von Patienten ohne menschliche Aufsicht.
• Echtzeit-Patientenüberwachung und automatisierte Grundversorgung.
• Fortschrittliche medizinische Bildgebung und Analyse von Aufzeichnungen.
• Nutzung von Daten für fortschrittliche biomedizinische Technik und genombasierte Forschung.
• Bessere Gesundheitspolitik und regulatorische Rahmenbedingungen.
• Versicherungs- und Schadenanalyse.
• Digitale Simulationen von Krankheitszuständen und Medikamentenabgabeergebnissen im Interesse reproduzierbarer medizinischer Ergebnisse.
• Virtual Reality und Augmented Reality Trainingssysteme für Pflege und Chirurgie.
• Effektivere Nutzung von Gesundheitsdaten für Machine Learning und Deep Learning.
• Vermeidung von medizinischem Betrug und einfacher Zugang zu Ressourcen für Patienten mit hoher Priorität.
• KI-Tools und Assistenzsysteme für die Intensivpflege und invasive Behandlungen.
• Fortschrittliche medizinische Geräte und Einbeziehung von Robotik in das Gesundheitswesen.

Berichten zufolge können 33 % aller Aufgaben von Ärzten und Klinikern problemlos automatisiert werden. Viele Krankenhäuser verlassen sich immer noch auf manuelle Updates und analoge Systeme. Dies wird in den kommenden Jahren mit Hilfe von KI einen massiven Wandel erfahren.

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Fazit

Derzeit haben Chirurgen damit begonnen, AR und unterstützende KI zum Üben von Operationen in virtuellen Umgebungen einzusetzen. Mithilfe von Computer Vision und Deep Learning können Chirurgen die Ergebnisse jeder ihrer Bewegungen in Echtzeit erfahren.

Ebenso können Krankheiten und Medikamente in diesen virtuellen medizinischen Umgebungen überwacht werden. All dies zusammen lässt uns glauben, dass wir zumindest für das Gesundheitswesen und die medizinische Wissenschaft eine sehr glänzende Zukunft vor uns haben.

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