Es wird erwartet, dass künstliche Intelligenz zu einer transformativen Kraft im Gesundheitswesen wird.Wie profitieren Ärzte und Patienten von den Auswirkungen KI-gesteuerter Tools?
Die heutige Gesundheitsbranche ist sehr ausgereift und kann einige große Veränderungen herbeiführen.Von chronischen Krankheiten und Krebs bis hin zu Radiologie und Risikobewertung scheint die Gesundheitsbranche unzählige Möglichkeiten zu haben, mithilfe von Technologie präzisere, effizientere und effektivere Interventionen in der Patientenversorgung durchzuführen.
Mit der Entwicklung der Technologie stellen Patienten immer höhere Anforderungen an Ärzte und die Zahl der verfügbaren Daten wächst weiterhin alarmierend.Künstliche Intelligenz wird zum Motor für die kontinuierliche Verbesserung der medizinischen Versorgung.
Im Vergleich zu herkömmlichen Analyse- und klinischen Entscheidungstechnologien bietet künstliche Intelligenz viele Vorteile.Wenn der Lernalgorithmus mit den Trainingsdaten interagiert, kann er genauer werden, sodass Ärzte beispiellose Erkenntnisse über Diagnose, Pflegeprozess, Behandlungsvariabilität und Patientenergebnisse gewinnen können.
Auf dem von Partners Healthcare veranstalteten World Artificial Intelligence Medical Innovation Forum (wmif) 2018 erörterten medizinische Forscher und klinische Experten die Technologien und Bereiche der Medizinindustrie, die in Zukunft höchstwahrscheinlich einen erheblichen Einfluss auf die Einführung künstlicher Intelligenz haben werden Jahrzehnt.
Anne Kiblanksi, MD, CO-Vorsitzende von wmif im Jahr 2018, und Gregg Meyer, MD, Chief Academic Officer von Partners Healthcare, sagten, dass diese Art der „Subversion“, die in alle Branchen gebracht wird, das Potenzial hat, den Patienten erhebliche Vorteile zu bringen und weitreichende Auswirkungen hat Geschäftserfolgspotenzial.
Mit Hilfe von Experten aus dem Gesundheitswesen der Partner, darunter Dr. Keith Dreyer, Professor der Harvard Medical School (HMS), Chief Data Science Officer der Partner, und Dr. Katherine Andreole, Direktorin für Forschungsstrategie und -betrieb am Massachusetts General Hospital (MGH) , schlug 12 Wege vor, wie KI medizinische Dienstleistungen und Wissenschaft revolutionieren wird.
1.Denken und Maschine durch eine Gehirn-Computer-Schnittstelle vereinen
Die Verwendung von Computern zur Kommunikation ist keine neue Idee, aber die Schaffung einer direkten Schnittstelle zwischen Technologie und menschlichem Denken ohne Tastatur, Maus und Display ist ein bahnbrechendes Forschungsgebiet, das für einige Patienten wichtige Anwendungen bietet.
Erkrankungen und Traumata des Nervensystems können dazu führen, dass manche Patienten die Fähigkeit verlieren, sich sinnvoll zu unterhalten, sich zu bewegen und mit anderen und ihrer Umgebung zu interagieren.Durch künstliche Intelligenz unterstütztes Brain Computer Interface (BCI) kann diese grundlegenden Erfahrungen für Patienten wiederherstellen, die befürchten, diese Funktionen für immer zu verlieren.
„Wenn ich einen Patienten auf der neurologischen Intensivstation sehe, der plötzlich die Fähigkeit zu handeln oder zu sprechen verliert, hoffe ich, dass er am nächsten Tag seine Kommunikationsfähigkeit wiederherstellen kann“, sagte Dr. Leigh Hochberg, Direktor des Zentrums für Neurotechnologie und Neurorehabilitation Massachusetts General Hospital (MGH).Durch den Einsatz von Brain Computer Interface (BCI) und künstlicher Intelligenz können wir die mit der Handbewegung verbundenen Nerven aktivieren und den Patienten während der gesamten Aktivität mindestens fünfmal mit anderen kommunizieren lassen, beispielsweise mithilfe allgegenwärtiger Kommunikationstechnologien wie z B. Tablet-Computer oder Mobiltelefone."
Die Gehirn-Computer-Schnittstelle kann die Lebensqualität von Patienten mit Amyotropher Lateralsklerose (ALS), Schlaganfall oder Atresie-Syndrom sowie von 500.000 Patienten mit Rückenmarksverletzungen weltweit jedes Jahr erheblich verbessern.
2. Entwickeln Sie die nächste Generation von Bestrahlungsgeräten
Strahlungsbilder, die durch Magnetresonanztomographie (MRT), CT-Scanner und Röntgenstrahlen gewonnen werden, ermöglichen nicht-invasive Einblicke in das Innere des menschlichen Körpers.Viele diagnostische Verfahren basieren jedoch immer noch auf physischen Gewebeproben, die durch Biopsie gewonnen werden, was das Risiko einer Infektion birgt.
Experten gehen davon aus, dass künstliche Intelligenz in einigen Fällen dafür sorgen wird, dass die nächste Generation radiologischer Instrumente genau und detailliert genug ist, um den Bedarf an lebenden Gewebeproben zu ersetzen.
Alexandra Golby, MD, Direktorin für bildgeführte Neurochirurgie am Brigham Women's Hospital (BWh), sagte: „Wir wollen das diagnostische Bildgebungsteam mit Chirurgen oder interventionellen Radiologen und Pathologen zusammenbringen, aber es ist eine große Herausforderung für verschiedene Teams, eine Zusammenarbeit zu erreichen.“ "
Ein Erfolg in diesem Prozess könnte es Ärzten ermöglichen, die Gesamtleistung des Tumors genauer zu verstehen, anstatt Behandlungsentscheidungen auf der Grundlage eines kleinen Teils der Merkmale des bösartigen Tumors zu treffen.
KI kann auch die Invasivität von Krebs besser definieren und das Behandlungsziel besser bestimmen.Darüber hinaus trägt künstliche Intelligenz dazu bei, eine „virtuelle Biopsie“ zu realisieren und Innovationen im Bereich der Radiologie voranzutreiben, die sich der Nutzung bildbasierter Algorithmen zur Charakterisierung der phänotypischen und genetischen Eigenschaften von Tumoren verschrieben hat.
3. Erweitern Sie die medizinischen Dienste in unterversorgten oder sich entwickelnden Gebieten
Der Mangel an ausgebildeten Gesundheitsdienstleistern in Entwicklungsländern, darunter Ultraschalltechniker und Radiologen, wird die Chancen, medizinische Dienste zur Rettung des Patientenlebens in Anspruch zu nehmen, erheblich verringern.
Bei dem Treffen wurde darauf hingewiesen, dass in sechs Krankenhäusern in Boston an der berühmten Longwood Avenue mehr Radiologen arbeiten als in allen Krankenhäusern in Westafrika.
Künstliche Intelligenz kann dazu beitragen, die Auswirkungen eines kritischen Ärztemangels abzumildern, indem sie einige der diagnostischen Aufgaben übernimmt, die normalerweise Menschen übertragen werden.
Beispielsweise kann ein KI-Bildgebungstool mithilfe von Röntgenaufnahmen des Brustkorbs die Symptome von Tuberkulose untersuchen, normalerweise mit der gleichen Genauigkeit wie ein Arzt.Diese Funktion kann über eine Anwendung für Anbieter in ressourcenarmen Gebieten bereitgestellt werden, wodurch der Bedarf an erfahrenen diagnostischen Radiologen verringert wird.
„Diese Technologie hat ein großes Potenzial zur Verbesserung der Gesundheitsversorgung“, sagte Dr. Jayashree Kalpathy Cramer, Assistenz-Neurowissenschaftlerin und außerordentliche Professorin für Radiologie am Massachusetts General Hospital (MGH).
Entwickler von KI-Algorithmen müssen jedoch sorgfältig die Tatsache berücksichtigen, dass Menschen unterschiedlicher Nationalität oder Region möglicherweise einzigartige physiologische und umweltbedingte Faktoren haben, die sich auf die Entwicklung der Krankheit auswirken können.
„Zum Beispiel könnte sich die von Krankheiten betroffene Bevölkerung in Indien stark von der in den Vereinigten Staaten unterscheiden“, sagte sie.Bei der Entwicklung dieser Algorithmen ist es sehr wichtig sicherzustellen, dass die Daten das Krankheitsbild und die Vielfalt der Bevölkerung widerspiegeln.Wir können nicht nur Algorithmen entwickeln, die auf einer einzelnen Population basieren, sondern hoffen auch, dass sie in anderen Populationen eine Rolle spielen können."
4. Reduzieren Sie die Nutzungslast elektronischer Gesundheitsakten
Elektronische Gesundheitsakten haben eine wichtige Rolle auf dem digitalen Weg der Gesundheitsbranche gespielt, aber dieser Wandel hat zahlreiche Probleme im Zusammenhang mit kognitiver Überlastung, endlosen Dokumenten und Ermüdung der Benutzer mit sich gebracht.
Entwickler elektronischer Gesundheitsakten nutzen jetzt künstliche Intelligenz, um eine intuitivere Benutzeroberfläche zu erstellen und Routinen zu automatisieren, die viel Benutzerzeit in Anspruch nehmen.
Dr. Adam Landman, Vizepräsident und Chief Information Officer von Brigham Health, sagte, dass Benutzer die meiste Zeit mit drei Aufgaben verbringen: klinische Dokumentation, Auftragseingabe und Sortieren ihrer Posteingänge.Spracherkennung und Diktieren können dabei helfen, die Verarbeitung klinischer Dokumente zu verbessern, aber Tools zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) reichen möglicherweise nicht aus.
„Ich denke, es könnte notwendig sein, mutiger zu sein und einige Änderungen in Betracht zu ziehen, wie zum Beispiel die Verwendung von Videoaufzeichnungen für klinische Behandlungen, genau wie die Polizei, die Kameras trägt“, sagte Landman.Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen können dann verwendet werden, um diese Videos für den zukünftigen Abruf zu indizieren.Genau wie Siri und Alexa, die zu Hause Assistenten mit künstlicher Intelligenz nutzen, werden in Zukunft virtuelle Assistenten an das Krankenbett der Patienten gebracht, sodass Ärzte eingebettete Intelligenz nutzen können, um medizinische Anweisungen einzugeben."
KI kann auch bei der Bearbeitung routinemäßiger Anfragen aus Posteingängen helfen, etwa nach Arzneimittelzusätzen und der Benachrichtigung über Ergebnisse.Es könnte auch hilfreich sein, Aufgaben zu priorisieren, die wirklich die Aufmerksamkeit von Ärzten erfordern, was es den Patienten erleichtert, ihre To-Do-Listen abzuarbeiten, fügte Landman hinzu.
5. Risiko einer Antibiotikaresistenz
Antibiotikaresistenzen stellen eine wachsende Bedrohung für den Menschen dar, da ein übermäßiger Gebrauch dieser Schlüsselmedikamente zur Entwicklung von Superbakterien führen kann, die nicht mehr auf die Behandlung ansprechen.Multiresistente Bakterien können im Krankenhausumfeld schwere Schäden verursachen und jedes Jahr Zehntausende Patienten töten.Allein Clostridium difficile kostet das US-amerikanische Gesundheitssystem jährlich etwa 5 Milliarden US-Dollar und verursacht mehr als 30.000 Todesfälle.
Die EHR-Daten helfen dabei, Infektionsmuster zu erkennen und das Risiko hervorzuheben, bevor der Patient Symptome zeigt.Der Einsatz von Tools für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz zur Steuerung dieser Analysen kann ihre Genauigkeit verbessern und schnellere und genauere Warnungen für Gesundheitsdienstleister erstellen.
„Tools der künstlichen Intelligenz können die Erwartungen an die Infektionskontrolle und Antibiotikaresistenz erfüllen“, sagte Dr. Erica Shenoy, stellvertretende Direktorin für Infektionskontrolle am Massachusetts General Hospital (MGH).Wenn sie es nicht tun, werden alle scheitern.Da Krankenhäuser über viele EHR-Daten verfügen, wenn sie diese nicht in vollem Umfang nutzen, wenn sie keine Branchen schaffen, die bei der Gestaltung klinischer Studien intelligenter und schneller sind, und wenn sie keine EHRs verwenden, die diese Daten erstellen, Sie werden vor dem Scheitern stehen."
6.Erstellen Sie eine genauere Analyse pathologischer Bilder
Dr. Jeffrey Golden, Leiter der Pathologieabteilung am Brigham Women's Hospital (BWh) und Professor für Pathologie an der HMS, sagte, dass Pathologen eine der wichtigsten Quellen für Diagnosedaten für eine breite Palette medizinischer Dienstleister darstellen.
„70 % der Entscheidungen im Gesundheitswesen basieren auf pathologischen Ergebnissen, und zwischen 70 % und 75 % aller Daten in EHRs stammen aus pathologischen Ergebnissen“, sagte er.Und je genauer die Ergebnisse sind, desto schneller kann die richtige Diagnose gestellt werden.Dies ist das Ziel, das digitale Pathologie und künstliche Intelligenz erreichen können."
Die Analyse großer digitaler Bilder auf Pixelebene ermöglicht es Ärzten, subtile Unterschiede zu erkennen, die dem menschlichen Auge möglicherweise entgehen.
„Wir sind jetzt an einem Punkt angelangt, an dem wir besser beurteilen können, ob sich Krebs schnell oder langsam entwickelt und wie wir die Behandlung von Patienten auf der Grundlage von Algorithmen und nicht auf der Grundlage klinischer Stadien oder histopathologischer Einstufung ändern können“, sagte Golden.Es wird ein großer Schritt nach vorne sein."
Er fügte hinzu: „KI kann auch die Produktivität verbessern, indem sie interessante Merkmale in Folien identifiziert, bevor Ärzte die Daten überprüfen. KI kann Folien filtern und uns anleiten, den richtigen Inhalt zu sehen, damit wir beurteilen können, was wichtig ist und was nicht. Das verbessert sich.“ die Effizienz des Einsatzes von Pathologen und erhöht den Wert ihrer Untersuchung jedes einzelnen Falles.“
Bringen Sie Intelligenz in medizinische Geräte und Maschinen
Intelligente Geräte erobern die Verbraucherumgebung und bieten Geräte, die von Echtzeitvideos im Kühlschrank bis hin zu Autos reichen, die die Ablenkung des Fahrers erkennen.
Im medizinischen Umfeld sind intelligente Geräte für die Überwachung von Patienten auf Intensivstationen und anderswo unerlässlich.Der Einsatz künstlicher Intelligenz zur Verbesserung der Fähigkeit, eine Verschlechterung des Zustands zu erkennen, z. B. um anzuzeigen, dass sich eine Sepsis entwickelt, oder die Wahrnehmung von Komplikationen, kann die Ergebnisse erheblich verbessern und die Behandlungskosten senken.
„Wenn wir über die Integration verschiedener Daten im gesamten Gesundheitssystem sprechen, müssen wir Intensivärzte integrieren und darauf aufmerksam machen, dass sie so früh wie möglich eingreifen können, und dass die Aggregation dieser Daten keine gute Sache ist, die menschliche Ärzte leisten können“, sagte Mark Michalski , Geschäftsführer des Clinical Data Science Center am BWh.Durch die Integration intelligenter Algorithmen in diese Geräte wird die kognitive Belastung der Ärzte verringert und sichergestellt, dass Patienten so schnell wie möglich behandelt werden."
8.Förderung der Immuntherapie zur Krebsbehandlung
Die Immuntherapie ist eine der vielversprechendsten Methoden zur Behandlung von Krebs.Durch die Nutzung des körpereigenen Immunsystems zur Bekämpfung bösartiger Tumore können Patienten möglicherweise hartnäckige Tumore überwinden.Allerdings sprechen nur wenige Patienten auf die aktuelle Immuntherapie an, und Onkologen verfügen immer noch nicht über eine präzise und zuverlässige Methode, um zu bestimmen, welche Patienten von der Behandlung profitieren.
Algorithmen des maschinellen Lernens und ihre Fähigkeit, hochkomplexe Datensätze zu synthetisieren, können möglicherweise die einzigartige Genzusammensetzung von Individuen aufklären und neue Optionen für eine gezielte Therapie bieten.
„Die aufregendste Entwicklung waren in letzter Zeit Checkpoint-Inhibitoren, die von bestimmten Immunzellen produzierte Proteine blockieren“, erklärt Dr. Long Le, Direktor für Computerpathologie und Technologieentwicklung am umfassenden Diagnosezentrum des Massachusetts General Hospital (MGH).Aber wir verstehen immer noch nicht alle Probleme, was sehr kompliziert ist.Wir brauchen auf jeden Fall mehr Patientendaten.Diese Behandlungen sind relativ neu, daher nehmen sie nicht viele Patienten tatsächlich in Anspruch.Unabhängig davon, ob wir Daten innerhalb einer Organisation oder zwischen mehreren Organisationen integrieren müssen, wird dies ein Schlüsselfaktor für die Erhöhung der Anzahl der Patienten sein, die den Modellierungsprozess vorantreiben."
9. Verwandeln Sie elektronische Gesundheitsakten in zuverlässige Risikoprädiktoren
Elektronische Gesundheitsakten (ihr) sind ein Schatz an Patientendaten, aber es ist eine ständige Herausforderung für Anbieter und Entwickler, eine große Menge an Informationen genau, zeitnah und zuverlässig zu extrahieren und zu analysieren.
Datenqualitäts- und -integritätsprobleme, gepaart mit Datenformatverwirrung, strukturierter und unstrukturierter Eingabe und unvollständigen Aufzeichnungen, machen es für Menschen schwierig, genau zu verstehen, wie eine sinnvolle Risikostratifizierung, prädiktive Analyse und klinische Entscheidungsunterstützung durchgeführt werden können.
Dr. Ziad OBERMEYER, Assistenzprofessor für Notfallmedizin am Brigham Women's Hospital (BWh) und Assistenzprofessor an der Harvard Medical School (HMS), sagte: „Es ist noch einiges an harter Arbeit zu leisten, um Daten an einem Ort zu integrieren. Aber ein anderes Problem besteht darin, sie zu verstehen.“ Was Menschen bekommen, wenn sie in der elektronischen Gesundheitsakte (ihr) eine Krankheit vorhersagen. Die Leute hören vielleicht, dass Algorithmen der künstlichen Intelligenz Depressionen oder Schlaganfälle vorhersagen können, stellen aber fest, dass sie tatsächlich einen Anstieg der Kosten eines Schlaganfalls vorhersagen. Das ist etwas ganz anderes Schlaganfall selbst.“
Er fuhr fort: „Die Verwendung von MRT-Ergebnissen scheint einen spezifischeren Datensatz zu liefern. Aber jetzt müssen wir darüber nachdenken, wer sich eine MRT leisten kann? Die endgültige Vorhersage entspricht also nicht dem erwarteten Ergebnis.“
Die NMR-Analyse hat viele erfolgreiche Tools zur Risikobewertung und -stratifizierung hervorgebracht, insbesondere wenn Forscher Deep-Learning-Techniken verwenden, um neue Verbindungen zwischen scheinbar nicht zusammenhängenden Datensätzen zu identifizieren.
OBERMEYER ist jedoch davon überzeugt, dass die Sicherstellung, dass diese Algorithmen die in den Daten verborgenen Verzerrungen nicht erkennen, von entscheidender Bedeutung für den Einsatz von Instrumenten ist, die die klinische Versorgung wirklich verbessern können.
„Die größte Herausforderung besteht darin, sicherzustellen, dass wir genau wissen, was wir vorhergesagt haben, bevor wir beginnen, die Blackbox zu öffnen und zu prüfen, wie wir Vorhersagen treffen können“, sagte er
10.Überwachung des Gesundheitszustands durch tragbare Geräte und persönliche Geräte
Nahezu alle Verbraucher können mittlerweile mithilfe von Sensoren Daten über den gesundheitlichen Wert sammeln.Von Smartphones mit Schrittzähler bis hin zu tragbaren Geräten, die den ganzen Tag über die Herzfrequenz messen, können jederzeit immer mehr gesundheitsbezogene Daten generiert werden.
Das Sammeln und Analysieren dieser Daten und die Ergänzung der von Patienten bereitgestellten Informationen durch Anwendungen und andere Heimüberwachungsgeräte kann eine einzigartige Perspektive für die Gesundheit von Einzelpersonen und Menschen bieten.
KI wird eine wichtige Rolle dabei spielen, umsetzbare Erkenntnisse aus dieser großen und vielfältigen Datenbank zu gewinnen.
Aber Dr. Omar Arnout, ein Neurochirurg am Brigham Women's Hospital (BWh), CO-Direktor des Zentrums für Computational Neuroscience-Ergebnisse, sagte, dass möglicherweise zusätzliche Arbeit erforderlich sei, um Patienten bei der Anpassung an diese intimen, fortlaufenden Überwachungsdaten zu unterstützen.
„Früher hatten wir recht freie Hand bei der Verarbeitung digitaler Daten“, sagte er.Doch da es bei Cambridge Analytics und Facebook zu Datenlecks kommt, werden die Menschen immer vorsichtiger sein, wem sie die von ihnen geteilten Daten mitteilen."
Patienten neigen dazu, ihren Ärzten mehr zu vertrauen als großen Unternehmen wie Facebook, fügte er hinzu, was dazu beitragen könnte, die Unbequemlichkeit bei der Bereitstellung von Daten für groß angelegte Forschungsprogramme zu lindern.
„Es ist wahrscheinlich, dass tragbare Daten einen erheblichen Einfluss haben werden, weil die Aufmerksamkeit der Menschen sehr zufällig ist und die gesammelten Daten sehr grob sind“, sagte Arnout.Durch die kontinuierliche Erfassung granularer Daten ist es wahrscheinlicher, dass Daten Ärzten dabei helfen, ihre Patienten besser zu betreuen."
11.Machen Sie Smartphones zu einem leistungsstarken Diagnosetool
Experten glauben, dass Bilder, die über Smartphones und andere Ressourcen auf Verbraucherebene gewonnen werden, eine wichtige Ergänzung zur Bildgebung in klinischer Qualität darstellen werden, insbesondere in unterversorgten Gebieten oder Entwicklungsländern, indem weiterhin die leistungsstarken Funktionen tragbarer Geräte genutzt werden.
Die Qualität mobiler Kameras verbessert sich jedes Jahr und sie können Bilder erzeugen, die für die Analyse von KI-Algorithmen verwendet werden können.Dermatologie und Augenheilkunde sind die ersten Nutznießer dieses Trends.
Britische Forscher haben sogar ein Tool entwickelt, um Entwicklungskrankheiten durch die Analyse von Bildern von Kindergesichtern zu erkennen.Der Algorithmus kann diskrete Merkmale erkennen, wie z. B. die Unterkieferlinie von Kindern, die Position von Augen und Nase und andere Attribute, die auf Gesichtsanomalien hinweisen können.Derzeit kann das Tool gängige Bilder mit mehr als 90 Krankheiten abgleichen, um klinische Entscheidungshilfen zu bieten.
Dr. Hadi Shafiee, Direktor des Labors für Mikro-/Nanomedizin und digitale Gesundheit am Brigham Women's Hospital (BWh), sagte: „Die meisten Menschen sind mit leistungsstarken Mobiltelefonen mit vielen verschiedenen integrierten Sensoren ausgestattet. Das ist eine großartige Chance für uns. Fast alle.“ Branchenakteure haben damit begonnen, KI-Software und -Hardware in ihre Geräte einzubauen. Das ist kein Zufall. In unserer digitalen Welt werden täglich mehr als 2,5 Millionen Terabyte an Daten erzeugt. Im Bereich Mobiltelefone glauben Hersteller, dass sie diese nutzen können Daten für künstliche Intelligenz, um personalisiertere, schnellere und intelligentere Dienste bereitzustellen.
Die Verwendung von Smartphones zum Sammeln von Bildern von Patientenaugen, Hautläsionen, Wunden, Infektionen, Medikamenten oder anderen Themen kann dazu beitragen, den Fachkräftemangel in unterversorgten Gebieten zu beheben und gleichzeitig die Zeit für die Diagnose bestimmter Beschwerden zu verkürzen.
„In der Zukunft könnte es einige wichtige Ereignisse geben, und wir können diese Gelegenheit nutzen, um einige wichtige Probleme des Krankheitsmanagements in der Pflegestation zu lösen“, sagte Shafiee
12.Innovation der klinischen Entscheidungsfindung mit künstlicher Intelligenz am Krankenbett
Da sich die Gesundheitsbranche hin zu kostenpflichtigen Dienstleistungen wendet, entfernt sie sich zunehmend von der passiven Gesundheitsversorgung.Prävention vor chronischen Erkrankungen, akuten Krankheitsereignissen und plötzlicher Verschlechterung ist das Ziel jedes Anbieters, und die Vergütungsstruktur ermöglicht es ihnen letztendlich, Prozesse zu entwickeln, die eine aktive und vorausschauende Intervention ermöglichen.
Künstliche Intelligenz wird viele grundlegende Technologien für diese Entwicklung bereitstellen, indem sie prädiktive Analysen und Tools zur klinischen Entscheidungsunterstützung unterstützt, um Probleme zu lösen, bevor Anbieter erkennen, dass Maßnahmen erforderlich sind.Künstliche Intelligenz kann frühzeitig vor Epilepsie oder Sepsis warnen, was in der Regel eine tiefgreifende Analyse hochkomplexer Datensätze erfordert.
Brandon Westover, MD, Direktor für klinische Daten am Massachusetts General Hospital (MGH), sagte, dass maschinelles Lernen auch dazu beitragen könnte, die weitere Versorgung kritisch kranker Patienten, beispielsweise solcher, die nach einem Herzstillstand im Koma liegen, zu unterstützen.
Er erklärte, dass Ärzte unter normalen Umständen die EEG-Daten dieser Patienten überprüfen müssten.Dieser Prozess ist zeitaufwändig und subjektiv, und die Ergebnisse können je nach den Fähigkeiten und Erfahrungen der Ärzte variieren.
Er sagte: „Bei diesen Patienten könnte der Trend langsam sein.“Wenn Ärzte sehen möchten, ob sich jemand erholt, schauen sie sich manchmal alle 10 Sekunden die überwachten Daten an.Um jedoch zu sehen, ob sich die Daten von 10 Sekunden, die innerhalb von 24 Stunden gesammelt wurden, verändert haben, ist es so, als würde man untersuchen, ob die Haare inzwischen gewachsen sind.Wenn jedoch Algorithmen der künstlichen Intelligenz und große Mengen an Daten von vielen Patienten verwendet werden, wird es einfacher sein, das, was die Menschen sehen, mit langfristigen Mustern abzugleichen, und es könnten einige subtile Verbesserungen gefunden werden, die sich auf die Entscheidungsfindung von Ärzten in der Pflege auswirken ."
Der Einsatz künstlicher Intelligenz zur klinischen Entscheidungsunterstützung, Risikobewertung und Frühwarnung ist einer der vielversprechendsten Entwicklungsbereiche dieser revolutionären Datenanalysemethode.
Durch die Bereitstellung von Energie für eine neue Generation von Werkzeugen und Systemen können Ärzte die Nuancen von Krankheiten besser verstehen, Pflegedienste effektiver anbieten und Probleme im Voraus lösen.Künstliche Intelligenz wird eine neue Ära der Verbesserung der Qualität klinischer Behandlungen einläuten und spannende Durchbrüche in der Patientenversorgung ermöglichen.
Zeitpunkt der Veröffentlichung: 06.08.2021
