9 Anwendungen von generativer KI im Gesundheitswesen

Generative künstliche Intelligenz (KI) hat das Potenzial, das Gesundheitswesen grundlegend zu ver?ndern. Indem sie beispielsweise ?rzten und anderen Gesundheitsdienstleistern Werkzeuge zur Verfügung stellt, mit denen sie medizinische Daten analysieren, k?nnen Patienten genauer diagnostiziert und ihnen individuellere Behandlungspl?ne angeboten werden.

Daher ist es für Organisationen im Gesundheitswesen von entscheidender Bedeutung, die M?glichkeiten, die generative KI in der gesamten Branche haben k?nnte, zu verstehen und sich darauf vorzubereiten.

Hier sind neun Anwendungsm?glichkeiten für generative KI im Gesundheitswesen:

Diagnose und Screening

KI im Gesundheitswesen kann in Kombination mit pr?diktiver Analyse dazu beitragen, verschiedene Krankheiten früher zu erkennen und zu diagnostizieren, um die Ergebnisse für die Patienten zu verbessern. KI analysiert gro?e Datens?tze und identifiziert Krankheiten auf der Grundlage der in das System eingegebenen Daten. Generative KI erm?glicht es ?rzten und anderen Gesundheitsdienstleistern, zeitn?here und genauere Diagnosen zu stellen und schneller Behandlungspl?ne für ihre Patienten zu entwickeln, was zu besseren Ergebnissen für die Patienten führt.

Personalisierte Medizin

Generative KI-Algorithmen k?nnen riesige medizinische Datens?tze analysieren, um Muster zu erkennen, Ergebnisse vorherzusagen und Pflege und Wohlbefinden zu verbessern. Gesundheitsdienstleister k?nnen diese Techniken der personalisierten Medizin nutzen, um informierte Behandlungspl?ne und Nachsorge für ihre Patienten zu erstellen und so die Erfolgsaussichten zu erh?hen. Mithilfe generativer KI k?nnen Gesundheitsdienstleister leichter mit Patienten kommunizieren, beispielsweise per E-Mail und SMS, um ihnen zu helfen, ihre Rezepte und/oder Behandlungspl?ne einzuhalten. Eine personalisierte Medizin kann nicht nur zu besseren Ergebnissen führen, sondern auch die Gesamtkosten der Gesundheitsversorgung senken.

H?here Einschreibezahlen

Durch das Angebot nützlicher Informationen und rechtzeitiger Erinnerungen kann die generative KI im Gesundheitswesen mehr Menschen dazu ermutigen, sich in Krankenversicherungen einzuschreiben, insbesondere w?hrend der offenen Einschreibungszeitr?ume. So kann generative KI beispielsweise durch die Bereitstellung von Informationen zu ?nderungen in den Policen oder zu notwendigen Schritten, die die Versicherten unternehmen müssen, das Engagement der Versicherten steigern und sie dazu ermutigen, die erforderlichen Schritte rechtzeitig zu unternehmen.

Da generative KI die Gesundheitsteams der Versicherer in die Lage versetzt, schnell Texte zu generieren, k?nnen sie au?erdem verschiedene Versionen ihrer Policen erstellen, die auf verschiedene Verbrauchersegmente zugeschnitten sind. Beispielsweise ben?tigen Arbeitnehmer, die kurz vor dem Ruhestand stehen, andere Optionen als Arbeitnehmer mit kleinen Kindern.

Entdeckung von Medikamenten

Generative KI-Algorithmen k?nnen Daten aus klinischen Studien und anderen Quellen analysieren, um m?gliche Angriffspunkte für neue Medikamente zu identifizieren und die wahrscheinlich wirksamsten Verbindungen vorherzusagen. Dies k?nnte die Entwicklung neuer Medikamente beschleunigen und neue Behandlungen schneller und zu geringeren Kosten auf den Markt bringen.

F?higkeit zur Interpretation unstrukturierter medizinischer Daten

Unstrukturierte medizinische Daten wie elektronische Krankenakten, medizinische Notizen und medizinische Bilder, z. B. R?ntgenbilder und MRTs, weisen bei der Analyse Lücken auf und müssen in ein strukturiertes Format umgewandelt werden. Generative KI ist in der Lage, unstrukturierte Daten aus verschiedenen Quellen zu erkennen und zu analysieren und sie in ein strukturiertes Format zu konvertieren, um den Leistungserbringern im Gesundheitswesen umfassende Einblicke zu erm?glichen.

Pr?diktive Wartung

Krankenh?user und andere Einrichtungen des Gesundheitswesens k?nnen mithilfe von generativer KI vorhersagen, wann medizinische Ger?te ausfallen k?nnten, so dass sie deren Wartung und Reparatur besser handhaben k?nnen, was die Ausfallzeiten der Ger?te reduziert.

Medizinroboter

Krankenh?user setzen KI-gesteuerte Medizinroboter ein, um bei chirurgischen Eingriffen zu helfen, z. B. beim N?hen von Wunden und bei der Bereitstellung von Erkenntnissen über chirurgische Verfahren auf der Grundlage medizinischer Daten. Medizinische Einrichtungen k?nnen diese Roboter mit generativer KI trainieren, um Gesundheitszust?nde zu interpretieren.

Neue Ideen für die Forschung entwickeln

Generative KI im Gesundheitswesen kann auch für Forschungsideen genutzt werden. So k?nnen Nutzer beispielsweise ChatGPT im Gesundheitswesen nutzen, um Ideen zu generieren, indem sie Fragen stellen und sofort Ideen erhalten oder einfach ein gewünschtes Thema eingeben. So k?nnte ein Nutzer zum Beispiel fragen: “Welche Medikamente haben eine h?here Chance, Migr?ne zu heilen?”

Vermeidung von medizinischen Fehlern

Generative KI ist in der Lage, Fehler bei der Dokumentation zu korrigieren, Rechtschreibfehler automatisch zu berichtigen, was bei elektronischen Rezepten hilfreich ist, und sicherzustellen, dass die richtigen Daten in das System eingegeben werden.

Herausforderungen der generativen KI

Der Einsatz generativer KI im Gesundheitswesen bietet zwar viele Vorteile, hat aber auch einige potenzielle Nachteile.

So wird generative KI im Gesundheitswesen beispielsweise zur Erstellung synthetischer Bilder, Videos und Audiodateien verwendet. Allerdings ist es oft schwierig, diese generierten Inhalte von echten Inhalten zu unterscheiden, was zu ethischen Problemen führt, da generative KI echte Gesundheitsdaten manipulieren kann.

Darüber hinaus nutzen Patienten generative KI-Tools, um Fragen zu stellen, zu kommunizieren und mehr über ihre medizinischen Probleme zu erfahren. Aus diesem Grund müssen die Nutzer generativer KI-Tools entscheiden, wie genau und wahrheitsgetreu die generierten Informationen sind, da es für KI schwierig sein kann, mit den neuesten Daten Schritt zu halten. Und wenn Patienten mit ungenauen Informationen versorgt werden, kann dies zu Irreführung und gesundheitlichen Sch?den führen.

Der Einsatz generativer KI im Gesundheitswesen wirft auch Fragen zur Sicherung sensibler medizinischer Patientendaten und zum Schutz der Privatsph?re der Patienten auf. Es besteht auch die M?glichkeit, dass jemand unbefugt auf diese Gesundheitsdaten zugreift und sie m?glicherweise missbraucht.

Generative KI-Algorithmen k?nnen auch anf?llig für Voreingenommenheit und Diskriminierung sein, insbesondere wenn die Algorithmen auf Gesundheitsdaten trainiert werden, die nicht die Bev?lkerung repr?sentieren, für die die Daten bestimmt sind. Dies kann zu ungenauen Diagnosen und/oder Behandlungspl?nen für die Zielgruppe führen.

Au?erdem k?nnen generative KI-Algorithmen, die nicht richtig eingesetzt werden, falsche oder sch?dliche medizinische Entscheidungen treffen. Und Gesundheitsdienstleister, die sich zu sehr auf diese Algorithmen verlassen, sind unter Umst?nden nicht in der Lage, selbst Urteile zu f?llen.

Aufgrund ihrer F?higkeit, Bilder, Texte, Audiodaten und vieles mehr zu generieren, wird der Einsatz generativer KI im Gesundheitswesen weiter zunehmen und die Art und Weise, wie Patienten und Anbieter die Gesundheitsversorgung wahrnehmen, ver?ndern.