Inhalt
- Medizinische Bildgebung
- Elektronische Patientenakten
- Keine Bugs, kein Stress - Ihre schrittweise Anleitung zur Erstellung lebensverändernder Software, ohne Ihr Leben zu zerstören
- Klinische Entscheidungsunterstützung (CDS)
- Medikamentenentwicklung
- Ein Sprung in die Zukunft
- Ein Wort an die Weisen
Quelle: Video-Arzt / iStockphoto
Wegbringen:
Durch die KI kann die Medizintechnik immer schneller voranschreiten. Hier sind einige der neuesten Durchbrüche.
Künstliche Intelligenz revolutioniert unsere Welt auf viele unvorstellbare Arten. Am Rande der vierten industriellen Revolution erlebt die Menschheit derzeit die ersten Schritte von Maschinen, um die Welt, in der wir leben, neu zu erfinden. Gleichzeitig diskutieren wir über die potenziellen Nachteile und Vorteile der Substitution des Menschen durch intelligente, selbstlernende Maschinen Ein Bereich, in dem die positiven Auswirkungen von AIs definitiv die Lebensqualität verbessern werden: die Gesundheitsbranche.
Medizinische Bildgebung
Algorithmen für maschinelles Lernen können unvorstellbare Informationsmengen im Handumdrehen verarbeiten. Und sie können in medizinischen Bildgebungsberichten wie Mammographien und CT-Scans viel präziser als Menschen sein, wenn es darum geht, selbst kleinste Details zu erkennen.
Das Unternehmen Zebra Medical Vision hat eine neue Plattform mit dem Namen Profound entwickelt, mit der algorithmische Analysen aller Arten von medizinischen Bildgebungsberichten durchgeführt werden können, die alle Anzeichen potenzieller Erkrankungen wie Osteoporose, Brustkrebs, Aortenaneurysmen und vieles mehr zu 90 Prozent erkennen Genauigkeitsrate. Und seine tiefgehenden Lernfähigkeiten wurden trainiert, um nach verborgenen Symptomen anderer Krankheiten zu suchen, nach denen der Leistungserbringer möglicherweise gar nicht erst gesucht hat. Andere Deep-Learning-Netzwerke erzielten sogar eine 100-prozentige Genauigkeit, wenn sie das Vorhandensein einiger besonders tödlicher Formen von Brustkrebs auf Biopsieobjektträgern erkannten.
Computergestützte Analysen sind so viel effizienter (und kostengünstiger als) die Interpretation von Daten oder Bildern als die des Menschen, dass einige sogar argumentieren, dass es in Zukunft unethisch werden könnte, in einigen Berufen wie Radiologen und Pathologen die KI nicht zu ersetzen! (Weitere Informationen zu IT in der Medizin finden Sie unter Die Rolle von IT in der medizinischen Diagnose.)
Elektronische Patientenakten
Der Einfluss elektronischer Patientenakten auf die Gesundheitsinformationstechnologie ist eines der umstrittensten Debattenthemen des letzten Jahrzehnts. Nach einigen Studien stellen sie einen Wendepunkt dar, um die Qualität der Versorgung zu verbessern und gleichzeitig die Produktivität und Aktualität zu steigern. Viele Gesundheitsdienstleister empfanden sie jedoch als schwerfällig und benutzerfreundlich, was zu erheblicher technologischer Resistenz und allgemeiner Ineffizienz führte. Könnte die neuere KI-gesteuerte Software die vielen Ärzte, Krankenschwestern und Apotheker retten, die täglich mit dem unhandlichen Klumpen von EMRs zu tun haben?
Eines der größten Probleme bei dieser neuen Technologie für das Gesundheitswesen ist, dass Kliniker viel zu viel Zeit für sich wiederholende Aufgaben aufwenden müssen. AI kann sie jedoch leicht automatisieren, indem beispielsweise die Spracherkennung während eines Besuchs verwendet wird, um jedes Detail aufzuzeichnen, während der Arzt mit dem Patienten spricht. Diagramme können und werden viel detailliertere Daten enthalten, die aus einer Vielzahl von Quellen wie tragbaren Geräten und externen Sensoren gesammelt werden könnten, und die KI wird sie direkt in die EMR einspeisen.
Wenn jedoch im ersten Schritt der Datenerfassung genügend relevante Informationen richtig verstanden und durch Deep-Learning-Algorithmen extrapoliert werden, kann dies auf vielfältige Weise zur Verbesserung der Versorgungsqualität beitragen. Es kann die Therapietreue der Patienten verbessern und vermeidbare Ereignisse reduzieren oder Ärzte sogar durch prädiktive KI-Analysen bei der Behandlung kostspieliger, lebensbedrohlicher Zustände leiten. Um nur ein praktisches Beispiel zu nennen: Eine kürzlich im JAMA Network veröffentlichte Studie fand heraus, wie die von einer KI an der Universität von Kalifornien, San Francisco Health, extrahierten und verdauten Big Data bei der Behandlung von potenziell tödlichem Clostridium difficile (C. diff ) Infektionen.
Und es ist leicht zu erkennen, wie viel Medical Record Data Mining das nächste große Thema im Gesundheitswesen sein wird, wenn niemand anderes als Google sein eigenes Google DeepMind Health-Projekt startet, um die Geschwindigkeit, Qualität und Gerechtigkeit des Zugangs zur Pflege zu verbessern.
Keine Bugs, kein Stress - Ihre schrittweise Anleitung zur Erstellung lebensverändernder Software, ohne Ihr Leben zu zerstören
Sie können Ihre Programmierkenntnisse nicht verbessern, wenn sich niemand um die Softwarequalität kümmert.
Klinische Entscheidungsunterstützung (CDS)
Ein weiteres interessantes Beispiel für tiefes Lernen kann dazu beitragen, dass Maschinen bessere Entscheidungen treffen als ihre Kollegen. Dies ist die zunehmende Verbreitung von Instrumenten zur Unterstützung klinischer Entscheidungen (CDS).
Diese Tools sind in der Regel in das EMR-System integriert, um Ärzte bei ihrer Arbeit zu unterstützen, indem sie den besten Behandlungsverlauf vorschlagen, vor potenziellen Gefahren wie pharmakologischen Wechselwirkungen oder früheren Zuständen warnen und auch die kleinsten Details in der Gesundheitsakte eines Patienten analysieren.
Ein interessantes Beispiel ist MatrixCare, ein Softwarehaus, das Microsofts berühmte AI Cortana in sein Tool zur Verwaltung von Pflegeheimen integrieren konnte. Die leistungsstarken Analysefunktionen der Machine Learning Engine haben die Entscheidungsfähigkeit der Support-Tools erheblich gestärkt.
"Ein Arzt kann vielleicht zweimal im Monat ein medizinisches Journal lesen", erklärte CEO John Damgaard. gibt patientenspezifische Empfehlungen zu Pflegeplänen und verbessert die Ergebnisse. “
CDS bringt auch das Argument vor, dass Maschinen viel besser miteinander kommunizieren können als Menschen. Insbesondere können verschiedene medizinische Geräte wie jedes andere Internet-of-Things-Gerät (Wearables, Monitore, Sensoren am Bett usw.) und auch die EMR-Software mit dem Internet verbunden werden. Interoperabilität ist ein kritisches Thema in der modernen Gesundheitsversorgung, da die Bereitstellung von Versorgungsfragmenten eine Hauptursache für unangemessene Behandlungen und vermehrte Krankenhausaufenthalte ist. Unter der Leitung der intelligenten KI können die verschiedenen EMR-Plattformen über das Internet miteinander „sprechen“ und so die Zusammenarbeit und Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Stationen und sogar verschiedenen Gesundheitseinrichtungen verbessern.
Medikamentenentwicklung
Die Entwicklung eines neuen Arzneimittels durch klinische Studien ist häufig eine sehr kostspielige Angelegenheit. Nicht nur in Bezug auf die Zeit (sprachen über Jahrzehnte) und die investierten Dollar (die Kosten können leicht mehrere Milliarden Dollar erreichen), sondern auch in Bezug auf das menschliche Leben. Viele neue Arzneimittel erfordern in der Tat viele Jahre zusätzlicher Tests an realen Probanden während der sogenannten Postmarketing-Phase, und dies ist nicht so ungewöhnlich, dass viele schwerwiegende (oder sogar tödliche) Nebenwirkungen viele Jahre nach der Einnahme eines Medikaments entdeckt werden ins Leben gerufen.
Erneut kann eine effiziente, mit Supercomputern betriebene KI neue Medikamente aus einer Datenbank molekularer Strukturen ausgraben, die kein Mensch jemals zu analysieren wagen würde. Ein prominentes Beispiel ist Atomwises AI, das zwei Medikamente vorhersagen konnte, die die Ebola-Epidemie stoppen könnten. In weniger als einem Tag konnte ihre virtuelle Suche zwei sichere, bereits vorhandene Medikamente finden, die zur Bekämpfung des tödlichen Virus zweckentfremdet werden konnten. Das Beste daran ist, dass sie einen Weg gefunden haben, effektiv auf einen Pandemie-Notfall zu reagieren, indem sie Medikamente untersucht haben, die bereits seit Jahren an Patienten vermarktet wurden, um ihre Sicherheit zu beweisen. (Weitere Informationen dazu, wie Technologie die Arzneimittelentwicklung steuert, finden Sie unter Einfluss großer Datenmengen auf Medizin und Arzneimittel.)
Ein Sprung in die Zukunft
Einige der erstaunlichsten Technologien sind noch nicht fertig. Sie sind nichts weiter als Prototypen, aber ihre Auswirkungen sind so atemberaubend, dass sie immer noch erwähnenswert sind.
Eine davon ist die Präzisionsmedizin, eine wirklich ehrgeizige Disziplin, die mithilfe von Deep-Genomics-Algorithmen die DNA eines Patienten nach Mutationen und Anomalien durchsucht, die mit Krankheiten wie Krebs in Verbindung gebracht werden könnten. Menschen wie Craig Venter, einer der Väter des Human Genome Project, arbeiten derzeit an einer neuen Generation von Computertechnologien, die die Auswirkungen genetischer Veränderungen vorhersagen können und den Weg für individuelle Behandlungen und die Früherkennung vieler vermeidbarer Krankheiten ebnen.
Ein Wort an die Weisen
So aufgeregt wir auch sein mögen wegen des enormen Potenzials der Einführung von KI in der Gesundheitsfürsorge, es ist wichtig, dass wir ihre Grenzen verstehen. Die Verwendung von KI in der Medizin birgt keine Risiken, obwohl viele von ihnen leicht überwunden werden können, sobald wir uns daran gewöhnt haben.
Die Maxime „keinen Schaden anrichten“ ist entscheidend, um ethische Standards festzulegen, die als Grenzen dienen würden. Heute wurde in die Verantwortung des Aufbaus des Rahmens investiert, auf dem die zukünftigen Generationen ihre Entscheidungen treffen werden.