KI im Gesundheitswesen #pulse

GE Healthcare

Low poly brain or Artificial intelligence concept. Symbol of Wisdom point. Abstract vector image of a human Brine. Low Polygonal wireframe blue illustration on dark background. Lines and dots.

KI im Gesundheitswesen

Simon Philip Rost, Marketing Direktor GE Healthcare Digital EMEA, berichtet über die Möglichkeiten, die künstliche Intelligenz (KI) in der Medizin und im Umgang mit Patienten eröffnet. #DataScience #MaschinellesLernen

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Künstliche Intelligenz ist heute einer der Haupttreiber der digitalen Transformation im Gesundheitswesen. In Zukunft werden vor allem diejenigen Organisationen erfolgreich sein, die ihre klinische/medizinische Expertise mit Data Science und KI zusammenbringen. Als wichtigste Anwendungsfelder sehe ich die Radiologie, roboterunterstützte Chirurgie und die Krankheitsdiagnostik im Allgemeinen. Bei letzterer können beispielsweise durch Nutzung von genetischen Analysen die Krankheits- und Therapieverläufe individuell vorhergesagt und anhand von Bilddaten etwa die Aggressivität eines Tumors berechnet werden. Weitere Anwendungen umfassen unter anderem die Analyse von EKGs, Haut- und Augenbildern, die Software in digitalen Gesundheitsanwendungen und computergestützte Erweiterungen der Realitätswahrnehmung (Augmented und Virtual Reality – AR und VR). KI-Algorithmen helfen, schnellere und genauere Diagnosen zu stellen und optimieren Arbeitsabläufe. Zudem kann KI wiederkehrende, einfache Aufgaben übernehmen und somit Ärzten, Pflegern, OP-Assistenten etc. Zeit ersparen, die wiederum dort verbracht werden kann, wo sie am meisten gebraucht wird: beim Patienten.

Viele Studien zu den Themen „KI“ und „Maschinelles Lernen“

Ein aussagekräftiger Indikator für Trends im Gesundheitswesen ist die Anzahl der in PubMed veröffentlichten Studien zu einem bestimmten Thema. Im Jahr 2019 wurden weltweit mehr als 12.500 Publikationen zum Thema „KI“ und „Maschinelles Lernen“ gelistet.

Zwei Drittel der Arbeiten stammen aus nur drei Fachgebieten:
27% aller Publikationen aus der Pathologie,
23% aus der Radiologie und
16% aus der Chirurgie.
Dem folgen: Psychologie, Onkologie, Neurologie und Kardiologie.

Der Grund erschließt sich schnell: In Radiologie und Pathologie kann KI ihre Stärken ausspielen. Im Vergleich zum Radiologen wird die KI nicht müde. Auch fallen interpersonelle Unterschiede nicht ins Gewicht (unerfahrenes vs. erfahreneres Fachpersonal).

KI ersetzt nicht, sondern unterstützt

KI kann Zusammenhänge erkennen, die man im normalen Versorgungsalltag gar nicht gefunden hätte, weil z. B. die Informationen zwar vorhanden sind, aber zu unterschiedlichen Fachbereichen abgespeichert wurden. Zudem kann KI den allgemeinen Arbeitsablauf erleichtern: Etwa bei der Triage, bei der Unterstützung des Personals bei komplexen Entscheidungen oder der strukturierten Befundung. Hierbei geht es natürlich nicht darum, den Arzt oder das Pflegepersonal zu ersetzen, sondern vielmehr darum, ihre Fähigkeiten zu erweitern und die knappe Zeit der Mitarbeiter auf wertschaffende Tätigkeiten zu lenken.

Beitrag zur Qualitätsverbesserung

Fachleute sind sich heute einig, dass unsere medizinische Behandlung in Zukunft nicht allein durch KI stattfinden wird. Wohl aber, dass die KI einen erheblichen Beitrag zur Qualitätsverbesserung und besseren Ressourcenallokation leisten wird. Ärzte, die KI nutzen und mit dieser Technologie arbeiten können, werden in Zukunft Vorteile haben – sowohl im Umgang mit Patienten, als auch im Vergleich zu Ärzten, die KI noch nicht in ihren Arbeitsalltag integriert haben.

Dies ist ein Artikel aus #pulse, unserem Zukunftsmagazin (Ausgabe 01/2022). Möchten Sie mehr zu unserem Kundenmagazin oder unseren digitalen Lösungen erfahren? Dann klicken Sie hier.