Mehr als 12 Anwendungen für maschinelles Lernen zur Verbesserung des Gesundheitssektors 2022

Die ständig wachsende Weltbevölkerung übt einen enormen Druck auf den Gesundheitssektor aus, qualitativ hochwertige Behandlungen und Gesundheitsdienste bereitzustellen. Heute fordern die Menschen mehr denn je intelligente Gesundheitsdienste, Anwendungen und Wearables, die ihnen helfen, ein besseres Leben zu führen und ihre Lebensdauer zu verlängern.

Bis 2025 soll die künstliche Intelligenz im Gesundheitssektor von 2,1 Milliarden US-Dollar (Stand Dezember 2018) auf 36,1 Milliarden US-Dollar bei einer CAGR von 50,2 % steigen.

Der Gesundheitssektor war schon immer einer der größten Befürworter innovativer Technologien, und künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen sind keine Ausnahmen. So wie KI und ML schnell in die Geschäfts- und E-Commerce-Sektoren eindrangen, fanden sie auch zahlreiche Anwendungsfälle in der Gesundheitsbranche. Tatsächlich spielt maschinelles Lernen (eine Teilmenge der KI) eine entscheidende Rolle im Bereich der Gesundheitsversorgung – von der Verbesserung des Bereitstellungssystems von Gesundheitsdiensten über die Senkung der Kosten und den Umgang mit Patientendaten bis hin zur Entwicklung neuer Behandlungsverfahren und Medikamente , Fernüberwachung und vieles mehr.

Dieser Bedarf an einem „besseren“ Gesundheitsdienst schafft zunehmend Raum für Anwendungen der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (ML), um in die Gesundheits- und Pharmawelt einzudringen. Da es im Gesundheitswesen keinen Mangel an Daten gibt, ist die Zeit reif, das Potenzial dieser Daten mit KI- und ML-Anwendungen zu nutzen. Heute betreffen KI, ML und Deep Learning alle erdenklichen Bereiche, und auch das Gesundheitswesen bleibt nicht unberührt.

Auch die Tatsache, dass die Datenlast des Gesundheitssektors von Minute zu Minute zunimmt (aufgrund der ständig wachsenden Bevölkerung und des höheren Auftretens von Krankheiten), macht es umso wichtiger, maschinelles Lernen in seine Leinwand einzubeziehen. Mit maschinellem Lernen gibt es unendlich viele Möglichkeiten. Durch seine hochmodernen Anwendungen trägt ML dazu bei, die Gesundheitsbranche zum Besseren zu verändern.

Das Forschungsunternehmen Frost & Sullivan behauptet, dass KI bis 2021 fast 6,7 Milliarden US-Dollar Umsatz in der globalen Gesundheitsbranche generieren wird. Laut McKinsey haben Big Data und maschinelles Lernen im Gesundheitswesen das Potenzial, jährlich bis zu 100 Milliarden US-Dollar zu generieren! Mit den kontinuierlichen Innovationen in Data Science und ML hat der Gesundheitssektor jetzt das Potenzial, revolutionäre Tools zu nutzen, um eine bessere Versorgung zu gewährleisten.

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Hier sind 12 beliebte Anwendungen für maschinelles Lernen, die in der Gesundheitsbranche groß herauskommen:

1. Musterabbildungsanalyse

Heutzutage sind Gesundheitsorganisationen auf der ganzen Welt besonders daran interessiert, die bildgebende Analytik und Pathologie mit Hilfe von Werkzeugen und Algorithmen für maschinelles Lernen zu verbessern. Anwendungen für maschinelles Lernen können Radiologen dabei unterstützen, die subtilen Veränderungen in Scans zu erkennen und so Gesundheitsprobleme in einem frühen Stadium zu erkennen und zu diagnostizieren.

Ein solcher bahnbrechender Fortschritt ist der ML-Algorithmus von Google zur Identifizierung von Krebstumoren in Mammographien. Außerdem haben Forscher an der Indiana University-Purdue University Indianapolis kürzlich einen bedeutenden Durchbruch erzielt, indem sie einen maschinellen Lernalgorithmus entwickelt haben , um (mit einer Genauigkeit von 90 %) die Rückfallrate für myeloische Leukämie (AML) vorherzusagen. Abgesehen von diesen Durchbrüchen haben Forscher in Stanford auch einen Deep-Learning-Algorithmus entwickelt, um Hautkrebs zu identifizieren und zu diagnostizieren.

2. Personalisierte Behandlung und Verhaltensänderung

Zwischen 2012 und 2017 stieg die Durchdringungsrate elektronischer Patientenakten im Gesundheitswesen von 40 % auf 67 %. Dies bedeutet natürlich mehr Zugriff auf individuelle Patientengesundheitsdaten. Durch die Zusammenstellung dieser persönlichen medizinischen Daten einzelner Patienten mit ML-Anwendungen und Algorithmen können Gesundheitsdienstleister (HCPs) Gesundheitsprobleme besser erkennen und bewerten. Basierend auf überwachtem Lernen können Mediziner die Risiken und Bedrohungen für die Gesundheit eines Patienten anhand der Symptome und genetischen Informationen in seiner Krankengeschichte vorhersagen.

Genau das tut IBM Watson Oncology . Anhand der medizinischen Informationen und der Krankengeschichte der Patienten hilft es den Ärzten, bessere Behandlungspläne auf der Grundlage einer optimierten Auswahl an Behandlungsoptionen zu entwerfen.

Verhaltensmodifikation ist ein wesentlicher Aspekt der Präventivmedizin. ML-Technologien tragen dazu bei, die Verhaltensänderung zu verbessern, um positive Verhaltensverstärkungen bei Patienten zu beeinflussen. Zum Beispiel Somatix, ein B2B2C-basiertes Datenanalyseunternehmen, das eine ML-basierte App auf den Markt gebracht hat, die eine Reihe von körperlichen und emotionalen Zuständen passiv überwacht und erkennt. Dies hilft Ärzten zu verstehen, welche Art von Verhaltens- und Lebensstiländerungen für einen gesunden Körper und Geist erforderlich sind.

Startups und Organisationen im Gesundheitswesen haben ebenfalls damit begonnen, ML-Anwendungen anzuwenden, um Verhaltensänderungen zu fördern. Somatix , eine Datenanalyse-B2B2C-Softwareplattform, ist ein gutes Beispiel. Die ML-Anwendung nutzt die „Erkennung von Hand-zu-Mund-Gesten“, um Einzelpersonen dabei zu helfen, ihr Verhalten zu verstehen und einzuschätzen, wodurch sie sich für lebensbejahende Entscheidungen öffnen können.

3. Arzneimittelforschung und -herstellung

Anwendungen des maschinellen Lernens haben Einzug in die Wirkstoffforschung gehalten, insbesondere in der Vorstufe, vom ersten Screening der Wirkstoffe bis hin zu ihrer auf biologischen Faktoren basierenden geschätzten Erfolgsrate. Dies basiert in erster Linie auf Next-Generation-Sequencing .

Maschinelles Lernen wird von Pharmaunternehmen in der Wirkstoffforschung und im Herstellungsprozess eingesetzt. Derzeit beschränkt sich dies jedoch auf die Verwendung von unüberwachtem ML, das Muster in Rohdaten erkennen kann. Der Schwerpunkt liegt hier auf der Entwicklung einer Präzisionsmedizin, die durch unüberwachtes Lernen unterstützt wird und es Ärzten ermöglicht, Mechanismen für „multifaktorielle“ Krankheiten zu identifizieren. Die MIT Clinical Machine Learning Group ist einer der führenden Akteure im Spiel.

Seine Forschung in der Präzisionsmedizin zielt darauf ab, solche Algorithmen zu entwickeln, die helfen können, die Krankheitsprozesse besser zu verstehen und dementsprechend eine wirksame Behandlung von Gesundheitsproblemen wie Typ-2-Diabetes zu ermöglichen.

Abgesehen davon werden auch F&E-Technologien, einschließlich Next-Generation-Sequencing und Präzisionsmedizin, eingesetzt, um alternative Wege zur Behandlung multifaktorieller Erkrankungen zu finden. Microsofts Project Hanover nutzt ML-basierte Technologien zur Entwicklung von Präzisionsmedizin. Sogar Google hat sich dem Drogenentdeckungszug angeschlossen.

Laut der britischen Royal Society kann maschinelles Lernen bei der Optimierung der Bio-Herstellung von Arzneimitteln eine große Hilfe sein. Pharmahersteller können die Daten aus den Herstellungsprozessen nutzen, um die für die Entwicklung von Arzneimitteln erforderliche Gesamtzeit zu verkürzen und damit auch die Herstellungskosten zu senken.

4. Identifizierung von Krankheiten und Diagnose

Maschinelles Lernen hat zusammen mit Deep Learning dazu beigetragen, einen bemerkenswerten Durchbruch im Diagnoseprozess zu erzielen. Dank dieser fortschrittlichen Technologien können Ärzte heute sogar solche Krankheiten diagnostizieren, die früher nicht diagnostiziert werden konnten – sei es ein Tumor/oder Krebs im Anfangsstadium bis hin zu genetischen Krankheiten. Beispielsweise integriert IBM Watson Genomics Cognitive Computing mit genombasierter Tumorsequenzierung, um den Diagnoseprozess voranzutreiben, damit die Behandlung direkt begonnen werden kann. Dann gibt es die 2010 gestartete InnerEye-Initiative von Microsoft, die darauf abzielt, bahnbrechende Diagnosetools für eine bessere Bildanalyse zu entwickeln.

5. Roboterchirurgie

Dank der Roboterchirurgie können Ärzte heute selbst in den kompliziertesten Situationen erfolgreich und präzise operieren. Ein typisches Beispiel – der Da Vinci-Roboter. Dieser Roboter ermöglicht es Chirurgen, Roboterglieder zu steuern und zu manipulieren, um Operationen mit Präzision und weniger Zittern in engen Räumen des menschlichen Körpers durchzuführen. Die Roboterchirurgie wird auch häufig bei Haartransplantationsverfahren eingesetzt, da sie feine Details und Abgrenzungen beinhaltet. Heute ist die Robotik führend im Bereich der Chirurgie. Robotik, die auf KI- und ML-Algorithmen basiert, verbessert die Präzision chirurgischer Instrumente, indem sie Echtzeit-Operationsmetriken, Daten aus erfolgreichen chirurgischen Erfahrungen und Daten aus präoperativen Krankenakten in den chirurgischen Eingriff einbezieht. Laut Accenture hat die Robotik die Verweildauer in der Chirurgie um fast 21 % verkürzt.
Mazor Robotics nutzt KI, um die Anpassung zu verbessern und die Invasivität bei chirurgischen Eingriffen an Körperteilen mit komplexer Anatomie wie der Wirbelsäule auf ein Minimum zu beschränken.

6. Personalisierte Behandlung

Durch die Nutzung der Krankengeschichte des Patienten können ML-Technologien dazu beitragen, maßgeschneiderte Behandlungen und Medikamente zu entwickeln, die auf bestimmte Krankheiten bei einzelnen Patienten abzielen können. In Kombination mit Predictive Analytics ergeben sich weitere Vorteile. Anstatt also aus einer Reihe von Diagnosen auszuwählen oder das Risiko für den Patienten auf der Grundlage seiner/ihrer symptomatischen Vorgeschichte abzuschätzen, können sich Ärzte auf die Vorhersagefähigkeiten von ML verlassen, um ihre Patienten zu diagnostizieren. IBM Watson Oncology ist ein hervorragendes Beispiel für die personalisierte Behandlung von Krebspatienten auf der Grundlage ihrer Krankengeschichte.

7. Klinische Versuchsforschung

Anwendungen des maschinellen Lernens bieten einen großen Spielraum für die Verbesserung der Forschung in klinischen Studien. Durch die Anwendung von Smart Predictive Analytics auf Kandidaten für klinische Studien könnten Mediziner ein umfassenderes Datenspektrum auswerten, was natürlich die Kosten und den Zeitaufwand für die Durchführung medizinischer Experimente reduzieren würde. McKinsey behauptet, dass es eine Reihe von ML-Anwendungen gibt, die die Effizienz klinischer Studien weiter verbessern können, z. B. indem sie helfen, die optimalen Stichprobengrößen für eine erhöhte Wirksamkeit zu finden und mögliche Datenfehler durch die Verwendung von EHRs zu reduzieren.

Maschinelles Lernen wächst schnell und wird zu einer festen Größe im klinischen Versuchs- und Forschungsprozess. Warum?

Klinische Studien und Forschung sind mit viel Zeit, Mühe und Geld verbunden. Manchmal kann sich der Prozess über Jahre hinziehen. ML-basierte prädiktive Analysen helfen dabei, die Zeit- und Geldinvestition in klinische Studien zu reduzieren, würden aber auch genaue Ergebnisse liefern. Darüber hinaus können ML-Technologien verwendet werden, um potenzielle Kandidaten für klinische Studien zu identifizieren, auf ihre Krankengeschichte zuzugreifen, die Kandidaten während des gesamten Studienprozesses zu überwachen, die besten Testproben auszuwählen, datenbasierte Fehler zu reduzieren und vieles mehr.

ML-Tools können auch die Fernüberwachung erleichtern, indem sie auf medizinische Daten von Patienten in Echtzeit zugreifen. Durch das Einspeisen der Gesundheitsstatistiken von Patienten in die Cloud können ML-Anwendungen es HCPs ermöglichen, potenzielle Bedrohungen vorherzusagen, die die Gesundheit der Patienten gefährden könnten.

8. Vorhersage epidemischer Ausbrüche

Gesundheitsorganisationen wenden ML- und KI-Algorithmen an, um mögliche epidemische Ausbrüche zu überwachen und vorherzusagen, die verschiedene Teile der Welt erfassen können. Durch das Sammeln von Daten von Satelliten, Echtzeit-Updates in sozialen Medien und anderen wichtigen Informationen aus dem Internet können diese digitalen Tools den Ausbruch von Epidemien vorhersagen. Dies kann insbesondere für Länder der Dritten Welt, denen eine angemessene Gesundheitsinfrastruktur fehlt, ein Segen sein.

Während dies heute nur einige Anwendungsfälle des maschinellen Lernens sind, können wir uns in Zukunft auf weitaus verbesserte und bahnbrechende ML-Anwendungen im Gesundheitswesen freuen. Da sich ML immer noch weiterentwickelt, stehen uns noch viele weitere solcher Überraschungen bevor, die das Leben der Menschen verändern, Krankheiten vorbeugen und dazu beitragen werden, die Gesundheitsdienste sprunghaft zu verbessern.

Beispielsweise haben Support Vector Machines und künstliche neuronale Netze dazu beigetragen, den Ausbruch von Malaria vorherzusagen, indem Faktoren wie Temperatur, durchschnittlicher monatlicher Niederschlag usw. berücksichtigt wurden.
ProMED-mail , ein webbasiertes Programm, ermöglicht es Gesundheitsorganisationen, Krankheiten zu überwachen und Krankheitsausbrüche in Echtzeit vorherzusagen. Durch die automatische Klassifizierung und Visualisierung verlässt sich HealthMap aktiv auf ProMED, um Länder über mögliche Epidemieausbrüche zu verfolgen und zu warnen.

9. Crowdsourcing-Datenerfassung

Heutzutage investiert der Gesundheitssektor stark in das Crowdsourcing medizinischer Daten aus mehreren Quellen (mobile Apps, Gesundheitsplattformen usw.), aber natürlich mit Zustimmung der Menschen. Auf der Grundlage dieses Pools an Live-Gesundheitsdaten können Ärzte und Gesundheitsdienstleister den Patienten eine schnelle und notwendige Behandlung zukommen lassen (keine Zeitverschwendung durch die Erfüllung formaler Unterlagen). Kürzlich hat IBM mit Medtronic zusammengearbeitet, um Diabetes- und Insulindaten in Echtzeit auf der Grundlage von Crowdsourcing-Daten zu sammeln und zu interpretieren. Andererseits gewährt das ResearchKit von Apple Benutzern Zugriff auf interaktive Apps, die ML-basierte Gesichtserkennung zur Behandlung von Asperger und Parkinson verwenden.

10. Verbesserte Strahlentherapie

Maschinelles Lernen hat sich im Bereich der Radiologie als enorm hilfreich erwiesen. In der medizinischen Bildanalyse gibt es eine Vielzahl diskreter Variablen, die zu jedem zufälligen Zeitpunkt ausgelöst werden können. ML-basierte Algorithmen sind hier von Vorteil. Da ML-Algorithmen aus den vielen unterschiedlichen Datenproben lernen, können sie die gewünschten Variablen besser diagnostizieren und identifizieren. Beispielsweise wird ML in der medizinischen Bildanalyse verwendet, um Objekte wie Läsionen in verschiedene Kategorien zu klassifizieren – normal, anormal, Läsion oder Nicht-Läsion, gutartig, bösartig und so weiter. Forscher der UCLH verwenden DeepMind Health von Google, um solche Algorithmen zu entwickeln, die den Unterschied zwischen gesunden Zellen und Krebszellen erkennen und folglich die Strahlenbehandlung für Krebszellen verbessern können.

11. Pflege von Krankenakten

Es ist eine bekannte Tatsache, dass die regelmäßige Aktualisierung und Pflege von Krankenakten und Krankengeschichten von Patienten ein erschöpfender und kostspieliger Prozess ist. ML-Technologien helfen, dieses Problem zu lösen, indem sie den Zeit-, Arbeits- und Geldaufwand für den Aufzeichnungsprozess reduzieren. Dokumentenklassifizierungsmethoden mit VMs (Vektormaschinen) und ML-basierten OCR-Erkennungstechniken wie der Cloud Vision API von Google helfen beim Sortieren und Klassifizieren von Gesundheitsdaten. Dann gibt es auch intelligente Gesundheitsakten, die helfen, Ärzte, medizinisches Fachpersonal und Patienten miteinander zu verbinden, um die Forschung, die Gesundheitsversorgung und die öffentliche Gesundheit zu verbessern.

Heute stehen wir dank maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz an der Schwelle zu einer medizinischen Revolution. Der Einsatz von Technologie allein wird jedoch die Gesundheitsversorgung nicht verbessern. Es braucht auch neugierige und engagierte Köpfe, die solch brillanten technologischen Innovationen wie maschinellem Lernen und KI einen Sinn geben können.

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Kevin Pho ist sich der Bedeutung der Menschen im Gesundheitssektor bewusst und erklärt :
„Technologie ist großartig. Aber Menschen und Prozesse verbessern die Pflege. Die besten Vorhersagen sind lediglich Vorschläge, bis sie in die Tat umgesetzt werden. Im Gesundheitswesen ist das der schwierige Teil. Erfolg erfordert, mit Menschen zu sprechen und Zeit damit zu verbringen, Kontext und Arbeitsabläufe zu lernen – ganz gleich, wie sehr Anbieter oder Investoren etwas anderes glauben wollen.“