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9 Anwendungen von generativer KI im Gesundheitswesen

DAS WICHTIGSTE IM ÜBERBLICK

Generative KI hat großes Potenzial im Gesundheitswesen, von der Verbesserung der Diagnose und Behandlung bis hin zur Entdeckung von Medikamenten und personalisierter Medizin. Allerdings gibt es auch potenzielle Nachteile wie ethische Fragen, Voreingenommenheit und Diskriminierung sowie die Notwendigkeit, genaue und wahrheitsgemäße Informationen zu gewährleisten. Gesundheitsorganisationen müssen sich auf die Möglichkeiten und Herausforderungen der generativen KI vorbereiten.

Generative künstliche Intelligenz (KI) hat das Potenzial, das Gesundheitswesen grundlegend zu verändern. Indem sie beispielsweise Ärzten und anderen Gesundheitsdienstleistern Werkzeuge zur Verfügung stellt, mit denen sie medizinische Daten analysieren, können Patienten genauer diagnostiziert und ihnen individuellere Behandlungspläne angeboten werden.

Daher ist es für Organisationen im Gesundheitswesen von entscheidender Bedeutung, die Möglichkeiten, die generative KI in der gesamten Branche haben könnte, zu verstehen und sich darauf vorzubereiten.

Hier sind neun Anwendungsmöglichkeiten für generative KI im Gesundheitswesen:

Diagnose und Screening

KI im Gesundheitswesen kann in Kombination mit prädiktiver Analyse dazu beitragen, verschiedene Krankheiten früher zu erkennen und zu diagnostizieren, um die Ergebnisse für die Patienten zu verbessern. KI analysiert große Datensätze und identifiziert Krankheiten auf der Grundlage der in das System eingegebenen Daten. Generative KI ermöglicht es Ärzten und anderen Gesundheitsdienstleistern, zeitnähere und genauere Diagnosen zu stellen und schneller Behandlungspläne für ihre Patienten zu entwickeln, was zu besseren Ergebnissen für die Patienten führt.

Personalisierte Medizin

Generative KI-Algorithmen können riesige medizinische Datensätze analysieren, um Muster zu erkennen, Ergebnisse vorherzusagen und Pflege und Wohlbefinden zu verbessern. Gesundheitsdienstleister können diese Techniken der personalisierten Medizin nutzen, um informierte Behandlungspläne und Nachsorge für ihre Patienten zu erstellen und so die Erfolgsaussichten zu erhöhen. Mithilfe generativer KI können Gesundheitsdienstleister leichter mit Patienten kommunizieren, beispielsweise per E-Mail und SMS, um ihnen zu helfen, ihre Rezepte und/oder Behandlungspläne einzuhalten. Eine personalisierte Medizin kann nicht nur zu besseren Ergebnissen führen, sondern auch die Gesamtkosten der Gesundheitsversorgung senken.

Höhere Einschreibezahlen

Durch das Angebot nützlicher Informationen und rechtzeitiger Erinnerungen kann die generative KI im Gesundheitswesen mehr Menschen dazu ermutigen, sich in Krankenversicherungen einzuschreiben, insbesondere während der offenen Einschreibungszeiträume. So kann generative KI beispielsweise durch die Bereitstellung von Informationen zu Änderungen in den Policen oder zu notwendigen Schritten, die die Versicherten unternehmen müssen, das Engagement der Versicherten steigern und sie dazu ermutigen, die erforderlichen Schritte rechtzeitig zu unternehmen.

Da generative KI die Gesundheitsteams der Versicherer in die Lage versetzt, schnell Texte zu generieren, können sie außerdem verschiedene Versionen ihrer Policen erstellen, die auf verschiedene Verbrauchersegmente zugeschnitten sind. Beispielsweise benötigen Arbeitnehmer, die kurz vor dem Ruhestand stehen, andere Optionen als Arbeitnehmer mit kleinen Kindern.

Entdeckung von Medikamenten

Generative KI-Algorithmen können Daten aus klinischen Studien und anderen Quellen analysieren, um mögliche Angriffspunkte für neue Medikamente zu identifizieren und die wahrscheinlich wirksamsten Verbindungen vorherzusagen. Dies könnte die Entwicklung neuer Medikamente beschleunigen und neue Behandlungen schneller und zu geringeren Kosten auf den Markt bringen.

Fähigkeit zur Interpretation unstrukturierter medizinischer Daten

Unstrukturierte medizinische Daten wie elektronische Krankenakten, medizinische Notizen und medizinische Bilder, z. B. Röntgenbilder und MRTs, weisen bei der Analyse Lücken auf und müssen in ein strukturiertes Format umgewandelt werden. Generative KI ist in der Lage, unstrukturierte Daten aus verschiedenen Quellen zu erkennen und zu analysieren und sie in ein strukturiertes Format zu konvertieren, um den Leistungserbringern im Gesundheitswesen umfassende Einblicke zu ermöglichen.

Prädiktive Wartung

Krankenhäuser und andere Einrichtungen des Gesundheitswesens können mithilfe von generativer KI vorhersagen, wann medizinische Geräte ausfallen könnten, so dass sie deren Wartung und Reparatur besser handhaben können, was die Ausfallzeiten der Geräte reduziert.

Medizinroboter

Krankenhäuser setzen KI-gesteuerte Medizinroboter ein, um bei chirurgischen Eingriffen zu helfen, z. B. beim Nähen von Wunden und bei der Bereitstellung von Erkenntnissen über chirurgische Verfahren auf der Grundlage medizinischer Daten. Medizinische Einrichtungen können diese Roboter mit generativer KI trainieren, um Gesundheitszustände zu interpretieren.

Neue Ideen für die Forschung entwickeln

Generative KI im Gesundheitswesen kann auch für Forschungsideen genutzt werden. So können Nutzer beispielsweise ChatGPT im Gesundheitswesen nutzen, um Ideen zu generieren, indem sie Fragen stellen und sofort Ideen erhalten oder einfach ein gewünschtes Thema eingeben. So könnte ein Nutzer zum Beispiel fragen: “Welche Medikamente haben eine höhere Chance, Migräne zu heilen?”

Vermeidung von medizinischen Fehlern

Generative KI ist in der Lage, Fehler bei der Dokumentation zu korrigieren, Rechtschreibfehler automatisch zu berichtigen, was bei elektronischen Rezepten hilfreich ist, und sicherzustellen, dass die richtigen Daten in das System eingegeben werden.

Herausforderungen der generativen KI

Der Einsatz generativer KI im Gesundheitswesen bietet zwar viele Vorteile, hat aber auch einige potenzielle Nachteile.

So wird generative KI im Gesundheitswesen beispielsweise zur Erstellung synthetischer Bilder, Videos und Audiodateien verwendet. Allerdings ist es oft schwierig, diese generierten Inhalte von echten Inhalten zu unterscheiden, was zu ethischen Problemen führt, da generative KI echte Gesundheitsdaten manipulieren kann.

Darüber hinaus nutzen Patienten generative KI-Tools, um Fragen zu stellen, zu kommunizieren und mehr über ihre medizinischen Probleme zu erfahren. Aus diesem Grund müssen die Nutzer generativer KI-Tools entscheiden, wie genau und wahrheitsgetreu die generierten Informationen sind, da es für KI schwierig sein kann, mit den neuesten Daten Schritt zu halten. Und wenn Patienten mit ungenauen Informationen versorgt werden, kann dies zu Irreführung und gesundheitlichen Schäden führen.

Der Einsatz generativer KI im Gesundheitswesen wirft auch Fragen zur Sicherung sensibler medizinischer Patientendaten und zum Schutz der Privatsphäre der Patienten auf. Es besteht auch die Möglichkeit, dass jemand unbefugt auf diese Gesundheitsdaten zugreift und sie möglicherweise missbraucht.

Generative KI-Algorithmen können auch anfällig für Voreingenommenheit und Diskriminierung sein, insbesondere wenn die Algorithmen auf Gesundheitsdaten trainiert werden, die nicht die Bevölkerung repräsentieren, für die die Daten bestimmt sind. Dies kann zu ungenauen Diagnosen und/oder Behandlungsplänen für die Zielgruppe führen.

Außerdem können generative KI-Algorithmen, die nicht richtig eingesetzt werden, falsche oder schädliche medizinische Entscheidungen treffen. Und Gesundheitsdienstleister, die sich zu sehr auf diese Algorithmen verlassen, sind unter Umständen nicht in der Lage, selbst Urteile zu fällen.

Aufgrund ihrer Fähigkeit, Bilder, Texte, Audiodaten und vieles mehr zu generieren, wird der Einsatz generativer KI im Gesundheitswesen weiter zunehmen und die Art und Weise, wie Patienten und Anbieter die Gesundheitsversorgung wahrnehmen, verändern.

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Linda Rosencrance
Redakteurin

Linda Rosencrance ist freiberufliche Schriftstellerin/Redakteurin/Autorin im Großraum Boston. Rosencrance verfügt über mehr als 30 Jahre Erfahrung als investigative Reporterin und schrieb für viele Zeitungen im Großraum Boston. Seit 1999 schreibt sie über Informationstechnologie und ihre Artikel sind in Publikationen wie MSDynamicsworld.com, TechTarget, TechBeacon, IoT World Today, Computerworld, CIO Magazine und anderen erschienen. Rosencrance war Redakteurin einer Technologie-Nachrichtenseite und leitete und redigierte einen Blog, der sich mit Datenanalyse befasste. Außerdem schreibt sie White Papers, Fallstudien, E-Books und Blogbeiträge für viele Firmenkunden. Rosencrance ist Autorin von fünf Büchern über wahre Verbrechen für Kensington Publishing Corp: "Murder at Morses Pond", "An Act of…