Wie KI das Gesundheitswesen dabei unterstützen kann, bessere Ergebnisse zu erzielen – von der Effizienz bis zur Patientenversorgung

KI ist zwar schon seit über einem Jahrzehnt auf dem Vormarsch, es scheint aber, als wäre sie quasi über Nacht zu einer führenden Technologie geworden. Unternehmen in allen Branchen gehen neue Wege mit dieser Technologie und erforschen ihr Potenzial, um ihre Unternehmen neu zu gestalten.  

Der rasante Aufstieg der KI in jüngster Zeit ist auf ihre sich erweiternden Fähigkeiten zurückzuführen – eine Entwicklung, die gerade erst begonnen hat. Einer Studie zufolge hat sich die KI in den letzten zehn Jahren rapide verbessert, was vor allem auf die Fortschritte in den Bereichen Machine Learning, Deep Learning, Data Science und statistische Vorhersage zurückzuführen ist.

Um die Ergebnisse zu erzielen, die sich Gesundheitsorganisationen erhoffen, müssen mehrere Herausforderungen bewältigt werden. Eine der größten Herausforderungen ist dabei das Aufbrechen von Datensilos, damit die Daten auf sichere Weise in die KI-Technologie hinein- und herausfließen können.

Gesundheitswesen: Ein Nachzügler oder ein Vorreiter in Sachen KI?

Nahezu jede Branche geht mit Riesenschritten auf KI zu. Wie steht es da um den Gesundheitssektor?

Bei der Einführung neuer Technologien gilt das Gesundheitswesen traditionell als Nachzügler, behaupten zumindest einige Führungskräfte und Analysten im Gesundheitswesen. Laut dem McKinsey Digitization Index gehört das Gesundheitswesen beispielsweise zu den am wenigsten entwickelten Branchen im Hinblick auf die Digitalisierung.

Es gibt jedoch auch andere Stimmen, die sagen, dass das Gesundheitswesen in den wichtigen Bereichen kluge Entscheidungen getroffen und moderne Technologien langsam aber sicher eingeführt hat. Auch wenn das Gesundheitswesen insgesamt bei der Einführung neuer Technologien nur langsam Fortschritte gemacht hat, gibt es nach Ansicht des Beratungsausschusses Bereiche, in denen erhebliche Fortschritte und Innovationen zu verzeichnen sind, und zahlreiche Gründe für Optimismus im Hinblick auf zukünftige Fortschritte. So haben viele Organisationen einen digitalen Wandel durchlaufen, durch den sie ihre Aufgaben und Ziele nun noch besser erfüllen können.

Die Zukunft von KI im Gesundheitswesen

Unabhängig vom aktuellen Entwicklungsstand des Gesundheitswesens deuten fast alle Prognosen darauf hin, dass der Einsatz von KI im Gesundheitswesen in naher Zukunft stark zunehmen wird. Es gibt zahlreiche Vorteile, von denen das Gesundheitswesen profitieren kann. So kann KI beispielsweise große Datenmengen – einschließlich unstrukturierter Daten – analysieren, die in verschiedenen Formaten von Gesundheitsorganisationen aufbewahrt werden, darunter Bilder, Gesundheitsdaten und klinische Forschungsstudien. KI kann bei diesen Ressourcen bei der Erkennung von Mustern und Erkenntnissen helfen, die von Menschen nicht erkannt werden können, und auf andere Weise.

Die Anwendbarkeit von neuen Technologien, darunter auch KI, ist je nach Kontext unterschiedlich. Was für eine medizinische Hochschuleinrichtung Priorität haben mag, ist für ein großes Gesundheitsunternehmen, das seine Einnahmen und seinen Cashflow verbessern will, vielleicht nicht ganz so wichtig.

Die Einführung von KI im Gesundheitswesen bringt für verschiedene Interessengruppen, darunter auch die Organisation selbst, die Ärzte und die Patienten, erhebliche Vorteile mit sich. Sehen wir uns nun an, wie jede dieser Gruppen mit Hilfe von KI ihre Ziele und Vorhaben erreichen kann.

Die Vorteile von KI für Gesundheitsorganisationen

Die Gesundheitsorganisationen, die sich bei der Einführung neuer führender Technologien zurückgehalten haben, sehen sich häufig mit einer Reihe von Herausforderungen konfrontiert, wie z. B. Datensilos, Problemen mit der Interoperabilität und der Überforderung durch manuelle Prozesse, z. B. bei der Übermittlung von Patientendaten zwischen verschiedenen Systemen. Durch den Einsatz leistungsfähiger KI können Gesundheitsorganisationen ihre Datensilos durchbrechen und erhebliche Fortschritte bei der Verbesserung ihrer betrieblichen Effizienz erzielen.

Laut Deloitte können Gesundheitsorganisationen, die KI in ihrer gesamten Wertschöpfungskette einsetzen, die Gesundheit und das Wohlbefinden ihrer Patienten verbessern und die Ergebnisse optimieren. Das Unternehmen rät führenden Gesundheitsexperten, eine firmenübergreifende KI-Strategie zur Umgestaltung der Patientenversorgung in Betracht zu ziehen.

Der Bericht von Deloitte stellt fest, dass „KI-fähige Lösungen Unternehmen viele Vorteile bieten können, wie z.B. unmittelbare Renditen durch Kostensenkung und besseres Kundenengagement. Aber es bleibt noch viel zu tun. Es müssen auf funktionaler Ebene Strategien umgesetzt werden, indem eine eindeutige Vision für KI kommuniziert wird, die Belegschaft bei der Anwendung von KI unterstützt wird und die richtigen Ökosystempartner zur Ergänzung der technischen Anforderungen gefunden werden.“

In einer Studie von McKinsey und Harvard wurde geschätzt, dass eine breitere Anwendung von KI zu einer Senkung der Gesundheitsausgaben um 5 bis 10 % führen könnte, wodurch die Gesundheitsbranche jährlich 360 Mrd. US-Dollar sparen könnte.

Trotz der hohen Zahlen, die hier genannt werden, sollten Führungskräfte im Gesundheitsbereich den Nutzen von KI zum Erreichen schneller Erfolge nicht außer Acht lassen. Dies mag zwar banal erscheinen, aber auch kleinere Projekte können nützliche Erkenntnisse liefern, die greifbare Vorteile mit sich bringen können. Das Revenue Cycle Management wäre ein Beispiel hierfür. Hier werden speziell konzipierte Cloud-Lösungen mit integrierten KI-Funktionen zur Norm für hochvolumige und zeitkritische Vorgänge, die die Ausführung von Machine-Learning-Algorithmen bei großen Datensätzen zu geringen Kosten erfordern. Zu den Anwendungsbereichen gehören Hochleistungsrechnerlösungen, die die Genomforschung und die Entwicklung von Medikamenten unterstützen.

Die Vorteile von KI für medizinisches Fachpersonal

Ein weiterer Gesundheitsbereich, in dem KI eine Rolle spielen kann, betrifft Ärzte und Pflegepersonal. Krankenhäuser können durch den Einsatz von KI und Machine-Learning-Plattformen ihr Technologieangebot erweitern. Laut Managed Healthcare Executive können die Ärzte dadurch besser mit ihnen arbeiten.

KI bietet Ärzten mehrere Vorteile, die die Patientenversorgung verbessern. Dies sind einige der wichtigsten Vorteile:

• Rationalisierung zeitraubender Routineaufgaben, wodurch ihre Arbeit vereinfacht wird
• Mehr Zeit für die direkte Patientenbetreuung
• Verbesserung des Diagnoseverfahrens zur Früherkennung und Vorbeugung von Krankheiten

Die Vorteile von KI für Patienten

Die Fähigkeit, das Patientenerlebnis entscheidend zu verbessern, ist einer der aussichtsreichsten Gesichtspunkte von KI im Gesundheitswesen. Stellen Sie sich eine Welt vor, in der der Arztbesuch eines Patienten mit nahtloser Automatisierung beginnt. Vorgänge an der Rezeption, wie das Ausfüllen von Formularen und die Übermittlung von Patienteninformationen, können durch intelligente Dokumentenverarbeitung und generative KI-Anwendungen digitalisiert werden. KI und generative KI-gestützte Automatisierung kann Daten aus Bildern, PDFs und anderen Formaten extrahieren, was eine Wiederverwendung und Interoperabilität ermöglicht. Die Automatisierung erstreckt sich auch auf die Einreichung von Antragsunterlagen bei der Versicherung, wodurch dieser Prozess rationalisiert wird.

KI-gestützte Technologien bergen ein gewaltiges Potenzial zur Umgestaltung der Patientenversorgung. Zum Beispiel könnten Mediziner mit Smart-Brillen Patienten virtuell beraten und Ferndiagnosen und Behandlungspläne per Video und Audio live durchführen. Mit Hilfe dieser KI-Brillen könnten auch Unterlagen zu Schulungs- und Qualitätssicherungszwecken erfasst, Operationen aufgezeichnet und die Dokumentation der Behandlung durch das Pflegepersonal automatisiert werden.

Dies sind einige der unmittelbaren Patientenvorteile, die sich aus der tiefgreifenden Integration von KI im Gesundheitswesen ergeben können:

• Früherkennung und -diagnose von Krankheiten: Mithilfe von Machine-Learning-Modellen könnten Patientensymptome beobachtet und Daten von medizinischen Geräten erfasst werden, um bei erhöhten Risiken die Ärzte zu alarmieren.
• Geringere Fehler bei der Bilddiagnose: KI kann frühe Anzeichen von Brustkrebs oder anderen Erkrankungen beispielsweise genauso wirksam erkennen wie ein Radiologe.
• Bildanalysen: In der Radiologie sind vielversprechende Ergebnisse zu erwarten. Hier können riesige Mengen an gekennzeichneten Bildern von Algorithmen mit Hilfe von Machine Learning analysiert werden, um Knötchen oder junge Wucherungen zu identifizieren, die vom menschlichen Auge nicht unbedingt erkannt werden.
• Personalisierte Pflege: KI hat das Potenzial, persönliche Krankengeschichten, Genprofile und soziale Gesundheitsfaktoren zu berücksichtigen. Durch die Berücksichtigung dieser Faktoren können Ärzte wirksamere Behandlungspläne entwickeln und die Behandlungsergebnisse der Patienten verbessern.
• Personalisierte Behandlung: Gesundheitsorganisationen können Patienten rund um die Uhr Zugriff auf einen virtuellen Assistenten bieten, der aus den Interaktionen mit dem Patienten lernt. Auf Basis der Krankengeschichte, der Vorlieben und persönlichen Bedürfnisse des Patienten könnte dieses System Fragen beantworten.
• Patientenaufklärung: KI kann die Aufklärung zugänglicher, ansprechender und effektiver machen und so die aktive Beteiligung der Patienten an ihrer eigenen Gesundheitsversorgung fördern.
• Preistransparenz: Daten und KI können eine wichtige Rolle dabei spielen, die Gebühren zu senken und Vergleiche zu ermöglichen, damit Patienten fundierte Entscheidungen über ihre Versorgung treffen können.
• Unterstützung bei der Versicherung: Durch die Analyse von Krankenakten kann KI Patienten bei der Optimierung ihres Versicherungsschutzes unterstützen und Versicherungen bei der Aufdeckung von Betrug helfen.
• Prognosen für gefährdete Bevölkerungsgruppen: KI kann umfangreiche Daten über genetische, verhaltensbedingte und soziale Umstände von Risikopopulationen erfassen und aussagekräftige Vorhersagen treffen, die dazu beitragen, Krankheiten vorzubeugen und Leben zu retten.

Die Zukunft von KI durch Daten ebnen

KI hat heute das Potenzial, die Gesundheitsbranche in vielen Bereichen völlig neu zu erfinden und ihr neue Impulse zu geben. Es scheint unvermeidlich, dass KI im Gesundheitswesen eine immer größere Rolle spielen wird.

Doch auch wenn es nach wie vor beträchtliche Möglichkeiten zur Verbesserung der Lebensqualität von Patienten gibt, ist die Branche beim Einsatz von KI bei weitreichenden klinischen Entscheidungen zurückhaltend. Der Einsatz von KI zur Ergänzung von Verwaltungsaufgaben, bei denen das Risiko von Personenschäden relativ gering ist und eine Fülle von Daten zur Schulung und Validierung der Algorithmen zur Verfügung steht, findet jedoch bereits jetzt zunehmende Akzeptanz.

Um für diese Zukunft gerüstet zu sein, müssen Gesundheitsorganisationen der Datenverwaltung, DataOps und Interoperabilität Priorität einräumen. Um KI-fähig zu sein, müssen Daten-Assets beispielsweise für mehrere Verwendungszwecke geeignet sein, statt nur für eine einzige Anwendung.

Damit KI-Programme im Gesundheitswesen wirklich erfolgreich sein können, müssen verschiedene Aspekte berücksichtigt werden:

• Präzisierung der statistischen Analyse, der Modellierung und des klinischen Inputs als Modellparameter
• Die Einbeziehung des Benutzerengagements als Faktor für die Modellierung von Risikoscores
• Einbettung von KI oder Machine-Learning-Modellen in bestehende Workflows

Rackspace Technology steht bei der Einführung von KI in einer Vielzahl von Branchen an der Spitze und bietet eine zunehmende Auswahl an Services und Support. Im Zuge unseres Bestrebens, an der Spitze des technologischen Fortschritts zu stehen, haben wir den umfassenden „2023 KI and Machine Learning Research Report“ durchgeführt. In diesem Bericht haben wir über 1.400 IT-Entscheidungsträger aus der ganzen Welt befragt, um Einblicke in ihre Strategien zur Einführung von KI zu erhalten. Dies sind einige unserer Erkenntnisse:

• 69 % der Befragten stufen KI/ML als hohe Priorität ein, eine Steigerung um 15 Prozentpunkte gegenüber 2022
• 73 % der Befragten geben an, dass sie Vertrauen in die von KI und Machine Learning bereitgestellten Antworten haben
• Das Anwerben und Binden von Talenten sind die größten Hürden bei der Optimierung des Einsatzes von KI/ML

Die verschiedenen KI-Modelle im Gesundheitswesen

Die Wahl des passenden KI-Modells für die jeweilige Situation ist im Gesundheitswesen eine große Herausforderung. Heute gibt es vier Hauptkategorien für den Einsatz von KI und Machine-Learning-Modellen in der Medizin:

• Überwachte Modelle: Diese Modelle lernen anhand von bekannten Mustern und sagen mit Hilfe von gekennzeichneten Eingabedaten Ergebnisse voraus. Gängige Einsatzgebiete: Prognose von Sepsis in der Krankenpflege.
• Nicht überwachte Modelle: Diese Modelle durchkämmen nicht gekennzeichnete Eingabedaten und erkennen mit Hilfe von Clustering-Verfahren versteckte Muster. Gängige Einsatzgebiete: Analyse ähnlicher Patienten.
• Erweiterte Modelle: Diese Modelle verarbeiten gekennzeichnete Eingabedaten, interagieren mit neuen Daten und lernen, daraus eine Folge von Aktionen zu erstellen. Gängige Einsatzgebiete: Chemotherapie, klinische Studien und Dosierungspläne.
• Grundlagenmodelle: Nach Definition des Stanford HAI ist ein Grundlagenmodell ein „Paradigma für den Aufbau von KI-Systemen“, bei dem ein Modell, das mit einer großen Menge an ungekennzeichneten Daten geschult wurde, an eine Vielzahl von Anwendungen angepasst werden kann. Grundlagenmodelle sind „so konzipiert, dass sie an verschiedene nachgelagerte kognitive Aufgaben angepasst (z. B. präzisiert) werden können, indem sie im Vorfeld anhand von umfangreichen Daten in großem Umfang geschult werden“.

Wählen Sie für KI den FAIRen Ansatz

Gesundheitsorganisationen können dank Foundry for KI by Rackspace (FKIR™) von unserem Fachwissen, unseren standardisierten Bereitstellungsmethoden, unseren Branchenpartnern, unseren breit gefächerten Fertigkeiten und unserem Engagement zur Beschleunigung der symbiotischen, sicheren und nachhaltigen Übernahme von generativen KI-Lösungen profitieren.

Mit FAIR können Sie die Implementierung von KI durch drei verschiedene Service-Angebote beschleunigen: Ideate, Incubate und Industrialize. Wir möchten Ihre Gesundheitsorganisation dabei unterstützen, Ihre Ziele dank der Leistungsfähigkeit von KI schnell und verantwortungsbewusst zu erreichen. Möchten Sie erfahren, wie Ihre Gesundheitsorganisation von der zunehmenden Power und dem Potenzial von KI profitieren kann?

< Drupal-Entität data-align="left" data-embed-button="media_entity_embed" data-entity-embed-display="view_mode:media.full" data-entity-type="media" data-entity-uuid="ffc70d81-8bc0-42e9-b646-2faec089e354" data-langcode="en"> < /drupal-entity>

Nutzen Sie die Leistungsfähigkeit von KI schnell und verantwortungsvoll mit Foundry for AI von Rackspace Technology (FAIR™). FAIR spielt eine Vorreiterrolle bei der globalen KI-Innovation und ebnet Unternehmen den Weg für eine schnellere Einführung von verantwortungsvollen KI-Lösungen. FAIR ist auf Hunderte von KI-Anwendungsfällen in zahlreichen Branchen abgestimmt und ermöglicht gleichzeitig eine individuelle Anpassung durch die Erstellung einer maßgeschneiderten KI-Strategie, die auf Ihre spezifischen Geschäftsanforderungen anwendbar ist. Die Lösungen von FAIR können auf jeder privaten, hybriden oder Hyperscale-Public-Cloud-Plattform eingesetzt werden und stärken Unternehmen weltweit, indem sie über die digitale Transformation hinausgehen und Kreativität freisetzen, die Produktivität steigern und unseren Kunden die Tür zu neuen Wachstumsbereichen öffnen.Folgen Sie FAIR auf LinkedIn.

Mehr erfahren

Join the Conversation: Find Solve on Twitter and LinkedIn, or follow along via RSS.

Stay on top of what's next in technology

Learn about tech trends, innovations and how technologists are working today.