Die Belastung des Gesundheitswesens durch die COVID-19-Pandemie macht es zwingender denn je, dass Gesundheitseinrichtungen KI für eine schnellere und genauere Diagnose nutzen – und unnötige Kontakte mit Patienten minimieren.
Niemand kann bestreiten, dass das Gesundheitspersonal mit am stärksten betroffen ist – sowohl durch die Arbeitsbelastung bei der Pflege von Infizierten als auch durch das Risiko einer Ansteckung. Selbst wenn mehr Vorsichtsmaßnahmen ergriffen werden, steigt die Zahl der gemeldeten Fälle, in denen sich Mitarbeiter im Gesundheitswesen mit COVID-19 infizieren. Die Nachrichtenagentur Reuters meldet, dass die durchschnittliche Infektionsrate bei Beschäftigten im Gesundheitswesen bei 6 % liegt. Das bedeutet, dass von den 3,5 Millionen weltweit gemeldeten Fällen mehr als 200.000 Beschäftigte im Gesundheitswesen mit COVID-19 infiziert sein könnten. In einer ohnehin schon unterbesetzten und überlasteten Einrichtung könnten KI-gesteuerte Diagnosen einen positiven Einfluss auf das Gesundheitspersonal und seine Patienten haben.
KI-gesteuerte Diagnostik ist ein Weg, um Erkenntnisse zu gewinnen, die diagnostische Belastung des Gesundheitspersonals zu verringern und das eigene Infektionsrisiko zu senken. Einrichtungen des Gesundheitswesens, die bereits KI-gesteuerte Diagnostik implementiert haben, stellen eine positive Wirkung fest – kürzere Zeit für die Diagnose, höhere Genauigkeit bei der Diagnose und die Möglichkeit, Patienten aus der Ferne zu überwachen. Diese Vorteile verringern und verbessern nicht nur die Diagnosen, sondern machen auch die Pflege durch das medizinische Personal sicherer. Hier sind drei aktuelle Beispiele.
Verkürzte Zeit für Diagnosen
LinkingMed, ein Unternehmen für medizinische Datenanalyse in Peking, ist in der Lage, eine Lungenentzündung, eine Komplikation von COVID-19, in weniger als einer Minute zu diagnostizieren. Die Diagnose wird anhand der Analyse eines CT-Scans gestellt, und die Testergebnisse sind in 92 % der Fälle richtig, bei einer Testabrufrate von 97 %.
Höhere Genauigkeit
Viele Diagnoseplattformen mit künstlicher Intelligenz haben die Leistung medizinischer Experten übertroffen, insbesondere bei der medizinischen Bildgebung. Ein Forscherteam von Google und dem Imperial College hat kürzlich ein KI-Modell entwickelt, das Brustkrebs anhand von Mammographien diagnostizieren kann. Bei Tests übertraf das Tool nicht nur einzelne Radiologen, sondern war genauso effektiv wie zwei Radiologen, die zusammenarbeiten.
Fernüberwachung von Patienten
Zwei israelische Krankenhäuser haben eine KI-gestützte Fernüberwachung zur Unterstützung von COVID-19-Patienten eingeführt. Die Plattform ist darauf trainiert, eine Verschlechterung der Atmung im Voraus zu erkennen, so dass frühzeitige Interventionen möglich sind, die das klinische Ergebnis verändern könnten. So kann das Gesundheitspersonal den Schweregrad der Krankheit von einer entfernten Kommandozentrale aus erkennen.
Warum sind Gesundheitsdienstleister bei so vielen Vorteilen skeptisch, was die Einführung dieser Art von Technologie angeht? Ein Grund ist die Befürchtung, dass künstliche Intelligenz das medizinische Fachpersonal ersetzen wird.
Es stimmt, dass KI potenziell viele sich wiederholende Aufgaben ersetzen könnte, die medizinisches Personal ausführen muss. Diese Plattformen sind jedoch so konzipiert, dass sie das medizinische Fachpersonal bei der Entscheidungsfindung unterstützen und nicht vollständig ersetzen. KI-Technologie kann Rückstände bei Scans abarbeiten, vorläufige oder routinemäßige Analysen von Gesundheitsdaten anbieten und Einblicke gewähren, wenn kein medizinisches Personal anwesend ist. Die Diagnose von Patienten ist eine sehr heikle Aufgabe. Die Implementierung von KI-gesteuerten Diagnosen in einer Gesundheitsorganisation ermöglicht es den Gesundheitsdienstleistern, in kürzerer Zeit als bisher ein höheres Maß an Pflege zu leisten.
Die NLP-Plattform von Orion versteht Textdaten, wie z.B. Arztberichte, mit menschenähnlicher interpretierender Intelligenz. Sie verknüpft die Diagnose mit MRTs, CT-Scans, Mammogrammen und Röntgenaufnahmen, um Maschinen zu trainieren. Am Ende arbeiten die Maschinen schneller und genauer, arbeiten rund um die Uhr, erleichtern die Arbeit aus der Ferne und ermöglichen es den Kliniken, mehr Patienten in kürzerer Zeit zu behandeln.
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