6 Minutes Read Von Christian Brugger, Anja Konhäuser

KI im Gesundheitswesen: neue Einsatzgebiete dank generativer KI

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Mit dem Aufkommen von generativer KI beginnt sich der Gesundheitssektor zu verändern und die Vorteile dieser neuen Technologie zu nutzen. Doch wie genau kann KI Patienten, Ärzte und anderes medizinisches Personal in Zukunft unterstützen?

Künstliche Intelligenz (KI) im Gesundheitswesen ist nichts Neues, tatsächlich gibt es sie schon seit Jahren. Die Gesundheitsbranche war schon immer führend bei der Anwendung von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz, um Forschung, Behandlungen und Wirksamkeit der Medizin voranzutreiben. Die bisherigen Modelle stützten sich jedoch auf eine enge KI (auch "schwache KI" genannt), bei der jedes Modell nur ein ganz bestimmtes Problem, einen bestimmten Anwendungsfall oder ein bestimmtes Anwendungsgebiet bedient. Ein typisches Beispiel wäre Deep Learning, das Algorithmus-basiert das Vorhandensein einer Genmutation in Gehirntumoren vorhersagt.

Von enger zu allgemeiner KI

Das bahnbrechende Element in der digitalen Gesundheitsfürsorge ist der Aufstieg der generativen KI-Lösungen. "Generativ" bedeutet, dass die KI in der Lage ist, auf Grundlage eines relativ frei strukturierten Inputs neue Ergebnisse in einer nicht vordefinierten Form zu erzeugen. Diese neuen, "breit angelegten" bzw. allgemeinen KI-Modelle sind nicht nur für eine einzige Aufgabe konzipiert, sondern können auf der Grundlage des zentralen Modells, des so genannten Large Language Model (LLM), ein viel breiteres Spektrum von Fragen und Problemen bearbeiten. Die Aufmerksamkeit im Gesundheitswesen hat sich in letzter Zeit auf diese generativen KI-Lösungen verlagert, die eine Vielzahl neuer Anwendungsmöglichkeiten eröffnet haben. Der Fokus und die Auswirkungen dieser Lösungen ändern sich ebenfalls, da Effizienz und die Verringerung des Verwaltungsaufwands kurzfristig kritische Ressourcen freisetzen, um sich auf wertsteigernde Aufgaben zu konzentrieren.

KI besteht Medizinprüfung

Ein beispielhaftes bahnbrechendes Ereignis der letzten Monate war die Einführung von Med-PaLM 2, einem Large Language Model von Google Research, das für den medizinischen Bereich entwickelt wurde und Fragen beantworten kann, die zuvor nur von Ärzten und anderem medizinischen Personal beantwortet werden konnten. Die Tatsache, dass die Vorgängerversion von Med-PaLM das erste LLM war, das die Bestehensgrenze bei Fragen im Stil des US Medical License Exam (USMLE) übertraf, zeigt, wie schnell sich die KI entwickelt. Das neueste Modell Med-PaLM 2 erreicht bereits eine Genauigkeit von 86,5 % bei diesen Fragen.

Wir sehen also eine rasante Entwicklung der KI im Gesundheitswesen. Es ist zwar noch ein weiter Weg, bis generative KI wirklich den medizinischen Alltag bestimmt. Es gibt jedoch eine ganze Reihe interessanter Anwendungsfälle für KI im Gesundheitssektor, von denen einige schon bald zum Standard werden könnten. Wir sehen mehrere kurz-, mittel- und langfristige Trends: Während generative KI bereits in der Verwaltung des Gesundheitswesens eingesetzt werden kann, erwarten wir bei OMMAX, dass sie in der direkten Interaktion zwischen Patienten und Fachleuten, insbesondere in der Wissensvermittlung, und schließlich in der medizinischen Forschung und Wissenschaft selbst zum Einsatz kommen wird. Im Einzelnen sehen wir die folgenden KI-Trends im Gesundheitswesen.

Kurzfristiger Trend: KI in der Gesundheitsverwaltung und im Personalwesen

Was in gewissem Umfang bereits geschieht, ist der Einsatz von KI für Verwaltungsaufgaben. Diese können sein:

  • Verringerung des Papierkrams
  • Berichterstattung und Abrechnung
  • Fehlervermeidung/-verringerung
  • Terminplanung und Personaleinsatzplanung

Das Ergebnis ist eine erhebliche Effizienzsteigerung: KI kann dazu beitragen, wichtige Personalkapazitäten freizusetzen, um mehr mit den Patienten zu arbeiten (statt mit Papieren) und die Qualität der Pflege zu verbessern. Die Arbeitsintensität des medizinischen Personals kann reduziert werden und die Kosten für Kliniken, Praxen usw. können gesenkt werden. Ein weiteres Feld für kurzfristige Anwendungen ist die Akquise von Mitarbeitern oder Patienten. KI setzt sich zunehmend im Marketing und in der Lead-Generierung durch und hilft, Omnichannel-Strategien effektiv und effizient umzusetzen.

Mittelfristiger Trend: KI-unterstützte Patienten & Fachkräfte

Mittelfristig zeichnet sich ab, dass KI die Interaktion zwischen Patienten und Ärzten verändern wird. Zum Beispiel in folgender Hinsicht:

  • Personalisierte Behandlungspläne für einzelne Patienten
  • Best Practices in Behandlungen und Studien
  • Datengesteuerte Patientenanamnese
  • Intelligente Suchmaschine für die Patientenaufklärung

Das bedeutet, dass es für Ärzte einfacher sein wird, auf aktuelles Wissen zuzugreifen, um Diagnose und Behandlung zu verbessern. Aus Sicht der Patienten wird KI ein besseres Verständnis des medizinischen Wissens fördern und die Kommunikation mit dem Arzt verbessern. All dies könnte vor allem durch virtuelle Gesundheitsassistenten geschehen: Chatbots, die Patienten bei der Beantwortung ihrer Gesundheitsfragen helfen und Ärzte bei der Beratung zu Behandlungen, Diagnosen und Medikamenten unterstützen. Darüber hinaus wird die Medizin höchstwahrscheinlich personalisierter werden – was zu besseren Behanldungsergebnissen und einer effizienteren Ressourcennutzung führen dürfte.

Dieser Trend steht auch im Zusammenhang mit anderen interessanten Entwicklungen im Gesundheitssektor wie IoT-gestützten virtuellen Krankenhäusern und Telemedizin 2.0: IoT-Wearables ermöglichen die Fernüberwachung von Patientendaten und die Kommunikation mit medizinischem Fachpersonal, was zu einem umfassenden Ansatz für die Fernbetreuung von Patienten führt. Dadurch wird auch die präventive Gesundheitsversorgung erleichtert: Technologien wie KI und Wearables werden eine entscheidende Rolle bei der Frühwarnung und schnellen Intervention spielen.

Langfristiger Trend: KI-gestützte Wissenschaft

Wir erwarten einen längerfristigen Trend zur gemeinsamen Nutzung und Verarbeitung von Wissen in der medizinischen Wissenschaft. Dazu gehören zum Beispiel folgende Anwendungsfälle:

  • Interpretation von klinischen Daten
  • Schnellere Identifizierung von Patienten für Studien
  • Weiterverbreitung von Entdeckungen für andere Sprachen und Komplexitätsstufen
  • Schnellere Veröffentlichung

Dies wird einen vereinfachten Zugang zu und eine vereinfachte Nutzung von Daten ermöglichen, die Kosten senken und vor allem die medizinische Forschung und Entwicklung beschleunigen, was insgesamt zu einer besseren Gesundheitsversorgung der Gesellschaft führt.

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By Christian Brugger

By Anja Konhäuser