KI-gestützte prädiktive Analytik im Gesundheitswesen

Die Vorhersage der nächsten Pandemie oder Epidemie hängt maßgeblich von den vorhandenen Daten und ihrer erfolgreichen Nutzung ab. Jedes Jahr erhalten wir aktuelle Informationen darüber, welche Grippearten im Herbst und Winter vorherrschen werden oder welche Gebiete aufgrund des erhöhten Infektionsrisikos besser gemieden werden sollten. Beispiele wie diese gibt es viele, doch das Wichtigste ist, dass all diese Vorhersagen durch Datenanalyse getroffen werden.

Computer sind zu einem unverzichtbaren Bestandteil der Abläufe in Gesundheitseinrichtungen weltweit geworden, und ihr Einsatz in den verschiedensten Bereichen ist faszinierend. Diese Systeme werden immer fortschrittlicher, ausgefeilter, intelligenter und besser. Daher hat sich die Nutzung KI-gestützter prädiktiver Analytik auf Basis der verarbeiteten Daten immer wieder als effizient erwiesen.

Wie prädiktive Analytik im Gesundheitswesen eingesetzt wird

Prädiktive Analytik prognostiziert die Zukunft durch die Analyse riesiger historischer Datensätze. Im Gesundheitswesen werden Tausende von Patientenfällen analysiert, um Muster zu identifizieren, die den Ausgang vorhersagen. Die Technologie sucht dann nach Zusammenhängen und Anzeichen, die Menschen möglicherweise übersehen. KI-gestützte Systeme können schneller als ein Mensch Zusammenhänge zwischen Laborergebnissen, Medikamenteneinnahme Zeitpunkten, demografischen Faktoren oder Behandlung Reaktionen herstellen. Das liegt einfach daran, dass KI die vorhandenen Datensätze schneller durchsucht. Wir sollten KI nicht als Gegner betrachten, sondern als Quelle für schnellere Lösungen und Unterstützung.

Warum ist KI-basierte prädiktive Analytik so effizient? Ein Hauptgrund dafür ist, dass das Gesundheitswesen mehr Daten generiert als fast jede andere Branche. Weltweit werden Milliarden von Patientenakten, Laborergebnissen, bildgebenden Verfahren, Medikamenteneinnahme Verläufen, überwachten Vitalwerten usw. ausgewertet. Die Datenmenge ist enorm. Und es wäre falsch, all diese Informationen nicht zu nutzen, um Patienten besser zu versorgen und Leben zu retten. Manchmal kann es schwierig sein, Muster bei Patienten zu erkennen, insbesondere in seltenen Fällen, beispielsweise bei einer Reaktion auf Medikamente in Kombination mit einer bestehenden Erkrankung. Das menschliche Gehirn, so bemerkenswert es auch sein mag, kann Informationen nicht in dem Umfang verarbeiten, wie es das moderne Gesundheitswesen erfordert. Hier kommt künstliche Intelligenz ins Spiel.

Die Rolle von KI im Gesundheitswesen

Krankenhäuser nutzen KI, um Patienten bereits bei der Aufnahme nach Risikostufe einzustufen. Hochrisikopatienten erhalten zusätzliche Überwachung und schnellere Intervention. Niedrigrisikopatienten erhalten eine angemessene Versorgung ohne unnötige Tests oder Verfahren. Dabei handelt es sich nicht nur um klinisches Raten, sondern um eine mathematische Analyse von Faktoren, die in der Vergangenheit gefährliche Ergebnisse vorhersagen.

Dabei reagieren verschiedene Patienten unterschiedlich auf dieselben Behandlungen. KI unterstützt Ärzte bei der Auswahl von Medikamenten und Dosierungen basierend auf dem Zustand jedes Patienten, seiner Genetik und den Behandlungsergebnissen aus ähnlichen Fällen. Ein solcher personalisierter Ansatz reduziert das Risiko, ein Medikament auszuprobieren, das beim Patienten nicht wirkt, verbessert die Behandlungsergebnisse und minimiert gleichzeitig Nebenwirkungen.

KI kann auch bei der Ressourcenzuweisung hilfreich sein. Beispielsweise können zu viele oder zu wenige Betten zu Ressourcenverschwendung oder mangelnder Patientenversorgung führen. KI hilft bei der Vorhersage von Aufnahmeraten, Verweildauer und Entlassungszeitpunkten basierend auf saisonalen Gegebenheiten, lokalen Krankheitsausbrüchen oder Epidemien sowie allgemeinen demografischen Trends. Jeder Aspekt des Krankenhausbetriebs – von der Patientenaufnahme über die OP-Planung bis hin zur Gerätewartung – kann je nach den Besonderheiten eines bestimmten Standorts, der durchschnittlichen Personalzahl, dem Patientenfluss usw. analysiert, geplant oder angepasst werden.

Technische Herausforderungen und zukünftige Fortschritte

Die Einführung einer KI-gestützten Lösung bringt erhebliche technische, ethische und rechtliche Herausforderungen mit sich.

Technisch gesehen werden Gesundheitsdaten aus Dutzenden verschiedener Systeme erfasst. Dazu gehören beispielsweise elektronische Patientenakten, Laborsysteme, Bildgebungsgeräte, Apothekendatenbanken, Versicherungsansprüche usw. Jedes System speichert Informationen anders, verwendet unterschiedliche Kodierungsstandards und arbeitet nach unterschiedlichen Zeitplänen. Die Integration all dieser Daten in ein KI System, das sie analysieren und verarbeiten kann, erfordert erheblichen technischen Aufwand.

Organisationen, die KI-gestützte Systeme einführen, müssen zudem die ethischen Aspekte des Trainings dieser Systeme sicherstellen und sicherstellen, dass alle demografischen Aspekte in das Modell integriert wurden. Die Bereitstellung klarer und unvoreingenommener Ergebnisse für verschiedene Patientengruppen ist unerlässlich.

Auch rechtliche Aspekte stellen eine Herausforderung dar, da Gesundheitsdaten zu den sensibelsten Informationen gehören, mit denen Organisationen umgehen. HIPAA Vorschriften, staatliche Datenschutzgesetze und internationale Standards wie die DSGVO stellen komplexe Compliance Anforderungen. KI Systeme müssen die Privatsphäre der Patienten schützen und gleichzeitig auf genügend Informationen zugreifen, um präzise Vorhersagen zu treffen.

Um ein konformes System zu implementieren, werden De-Identifizierungstechniken eingesetzt. Diese entfernen persönliche Identifikatoren aus Datensätzen, um eine Personalisierung dieser Daten zu verhindern. Fortgeschrittene KI-Systeme können Patienten jedoch manchmal durch die Kombination mehrerer Datenquellen reidentifizieren. Deshalb müssen Krankenhäuser den Datenschutz im Auge behalten und Techniken wie föderiertes Lernen einsetzen, um die Sicherheit zu gewährleisten.

Was die Zukunft der KI im Gesundheitswesen angeht, wissen wir, dass sie bestehen bleiben und nur noch ausgefeilter, intelligenter und effizienter werden wird. Wir haben bereits hervorragende Beispiele dafür, wie moderne tragbare Geräte unseren Puls, unsere Herzfrequenz und unser Schlafmuster erfassen und basierend auf unseren Indikatoren Empfehlungen geben. KI Systeme werden diese Informationen in Echtzeit analysieren und gesundheitliche Ereignisse vorhersagen, bevor Symptome auftreten.

Zukünftige Geräte könnten Blutzuckerspiegel, Atemmuster und andere Vitalfunktionen kontinuierlich überwachen. KI wird diese Datenströme interpretieren, um Herzinfarkte, Schlaganfälle und andere medizinische Notfälle rechtzeitig vorherzusagen und zu verhindern.

Ein weiterer potenzieller Fortschritt könnte in der Präzisionsmedizin liegen. Da sie Genetik, Lebensstil und Umwelt kombiniert, könnten KI Systeme diese Faktoren analysieren, um den optimalen Behandlungsplan für jeden Einzelnen zu erstellen.

Fazit

KI Systeme lernen und verbessern sich mit der Zeit, aber nur, wenn menschliche Akteure Feedback zu ihren Vorhersagen geben. Unternehmen müssen Ergebnisse verfolgen, Vorhersagefehler identifizieren und Algorithmen anhand realer Ergebnisse verbessern.

Die Zukunft des Gesundheitswesens hängt davon ab, wie die Menschheit die Vorhersagekraft künstlicher Intelligenz nutzt. Die Technologie ist bereits vorhanden. Und die positive Dynamik der KI Einführung zeigt, dass die Gesundheitsbranche schnell von modernen Technologien profitiert.