Künstliche Intelligenz (AI) ist auch im Gesundheitssektor mit einigen neuen Anwendungen angekommen, die bereits nutzbar sind.
Die KI könnte früher oder später in so gut wie alle Produktionssektoren eintreten, aber in einigen erweist sie sich als nützlicher und hat daher weniger Schwierigkeiten, sich durchzusetzen.
Der Fortschritt durch KI: die besten Anwendungen im Gesundheitswesen
Der Gesundheitssektor ist einer der Bereiche, in denen die AI am nützlichsten sein kann.
Insbesondere ist es in diesem Bereich der Forschung sehr nützlich, da die Forschung im Gesundheitswesen oft auf Datenanalysen basiert, und die KI kann hervorragend zur Datenanalyse eingesetzt werden, insbesondere wenn es sich um große Datenmengen handelt, die sonst schwer zu analysieren wären.
Es ist jedoch nicht der einzige Sektor, in dem sich die Nutzung von auf künstlicher Intelligenz basierenden Werkzeugen bereits verbreitet, da alle Sektoren, in denen datenbasierte Forschung betrieben wird, erfolgreich davon profitieren können.
Zum Beispiel könnte laut dem Mitbegründer und CEO von OpenAI, Sam Altman, die KI insgesamt einen exponentiellen Fortschritt für die gesamte Menschheit bringen, zum Beispiel im Bereich Klima, Luft- und Raumfahrt, Wissenschaft usw.
Sicherlich ist der wissenschaftliche Bereich nicht nur einer derjenigen, in dem er das größte Potenzial hat, sondern auch einer derjenigen, in dem er bereits relativ weit verbreitet eingesetzt wird.
Was die KI im wissenschaftlichen Bereich besonders effektiv macht, ist die große Hilfe, die sie den Wissenschaftlern und Forschern bieten kann, so sehr, dass sie in diesem Bereich bereits eine wichtige Rolle spielt.
Die innovativsten Anwendungen der AI im Gesundheitswesen
Der Gesundheitssektor ist besonders mit der wissenschaftlichen Forschung verbunden.
Also sollte es nicht überraschen, dass es einer der Bereiche ist, in denen sich die AI bereits verbreitet.
Zum Beispiel wird sie in diesem Bereich verwendet, um die Entdeckung neuer Medikamente zu beschleunigen oder um die Bildgebung zu verbessern. Sie wird auch in der Diagnostik und bei der Bereitstellung von Gesundheitsdiensten eingesetzt.
In Wirklichkeit sind die bisher unternommenen Schritte wahrscheinlich nur die ersten Schritte eines langen Weges, auch weil die Unterstützung, die die KI im Gesundheitssektor bieten kann, theoretisch wirklich breit und tief ist.
Die Pflege wird wahrscheinlich immer von menschlichen medizinischen Experten verwaltet, aber sie werden zunehmend von Werkzeugen mit künstlicher Intelligenz unterstützt, die ihre Arbeit verbessern, beschleunigen und automatisieren können und gleichzeitig Fehler reduzieren.
Die Pharmakologie
Einige der vielversprechendsten KI-basierten Apps im Gesundheitswesen sind diejenigen, die Forschern helfen, neue Medikamente zu entdecken, das heißt neue Moleküle, die als Wirkstoffe in Medikamenten verwendet werden können.
Die Tatsache ist, dass die zu analysierenden Moleküle Tausende sind und Millionen werden, wenn man auch die synthetischen berücksichtigt, die in der Natur nicht vorkommen, aber im Labor hergestellt werden können.
Die Wirksamkeit dieser Moleküle im Labor zu testen, ist sehr schwierig, sehr langwierig und manchmal auch einfach unmöglich.
Stattdessen können mit AI-Tools wie neuronalen Netzen Millionen von Molekülen analysiert werden, um ihre Wirksamkeit vorherzusagen. Außerdem kann auch die potenzielle Wirksamkeit neuer Medikamente, die untersucht werden, analysiert werden, bevor sie in oft teuren klinischen Studien untersucht werden.
Auf diese Weise werden Zeit und Kosten reduziert, aber auch die Notwendigkeit, Moleküle und Medikamente an Tieren oder Menschen zu testen.
Das Imaging
Eine klassische Anwendung der KI im Gesundheitswesen ist die Unterstützung bei der Bildgebung.
Es gibt zum Beispiel Apps, die es auch Nicht-Experten ermöglichen, hochqualitative Ultraschallbilder des Herzens zu erfassen, um frühe Diagnosen möglicher Krankheiten zu stellen, ohne dass man Spezialisten aufsuchen muss.
Diese Apps helfen dem Betreiber einerseits, Bilder von hoher Qualität zu erfassen, während sie ihm andererseits später bei der Interpretation helfen.
Etwas Ähnliches gibt es auch für Röntgenaufnahmen.
Eine App kann beispielsweise Brust-Röntgenbilder analysieren und klassifizieren, um Anomalien in wenigen Sekunden zu erkennen, wodurch Zeit und Kosten reduziert werden.
Es wird geschätzt, dass eine App zur Interpretation von Röntgenbildern 10.000 Mal schneller ist als ein durchschnittlicher Radiologe.
Außerdem können diese Apps oft auch kleinere Anomalien erkennen und so manchmal sogar Monate im Voraus Diagnosen von Krankheiten wie bösartigen Lungennoduli vorwegnehmen.
Diagnostizieren
AI-Apps können nicht nur zur Analyse von Bildern nützlich sein, sondern auch Ärzten bei der Diagnosestellung helfen.
Es gibt einige, die speziell dafür entwickelt wurden, künstliche Intelligenz im klinischen Entscheidungsprozess zu nutzen.
Es handelt sich um eine Integration in den klinischen Entscheidungsprozess, der von menschlichen Ärzten durchgeführt wird, und nutzt prädiktive Analysen und die Verarbeitung natürlicher Sprache, um Ärzten zu helfen, fundiertere Entscheidungen zu treffen.
Außerdem ermöglichen diese Werkzeuge auch die Personalisierung der Medikamentenverschreibungen, die Vereinfachung der Abläufe und die Optimierung des Ressourcenmanagements.
Die Gesundheitsversorgung
Dank der Spracherkennung ermöglichen einige bereits im Gesundheitswesen verwendete Apps die Automatisierung einiger Dienstleistungen, die den Patienten angeboten werden.
Zum Beispiel helfen sie bei der Kommunikation mit Patienten, die Sprachschwierigkeiten haben, da sie über eine Spracherkennung verfügen, die auf künstlicher Intelligenz basiert und den Prozess des Verständnisses atypischer Sprache automatisiert. Sie werden auch in Videokonferenzen mit einigen der wichtigsten Softwarelösungen verwendet, die heutzutage im Umlauf sind.
Andere Apps nutzen künstliche Intelligenz, um die Bereitstellung von Gesundheitsdiensten zu vereinfachen, indem sie administrative Aufgaben wie die Terminplanung, die Datenanalyse und die Nachverfolgung von Patienten automatisieren.
Offensichtlich sind all diese Verwendungen keine isolierten Abteilungen, sondern oft gleichzeitig bei denselben Patienten möglich oder unterstützen sich gegenseitig.
Bislang neigen Apps oft dazu, nur einen einzigen Dienst anzubieten, aber in Zukunft ist es vorstellbar, dass sie beispielsweise miteinander kommunizieren können, vielleicht dank Basisplattformen für den Datenaustausch.
Der Weg hat jedoch bereits begonnen, auch wenn der Weg noch sehr lang zu sein scheint.
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