Erwarten Sie nicht, bei Ihrem nächsten Arztbesuch von einem Roboterarzt behandelt zu werden. Computer und Algorithmen mögen uns zwar Empfehlungen für Film- und Fernsehsendungen sowie Kaufempfehlungen und Kontakte in sozialen Netzwerken geben, doch Forschungsergebnisse deuten darauf hin, dass KI im Gesundheitswesen menschliche Pflegekräfte in absehbarer Zeit nicht ersetzen wird.
Es könnte jedoch dazu beitragen, unübersichtlichen Papierkram, verlängerte Wartezeiten, falsche Diagnosen und andere unerwünschte Elemente der Gesundheitserfahrung durch günstigere zu ersetzen. KI könnte auch menschlichen Ärzten helfen, ihre Praxen zu skalieren, um mehr Patienten zu behandeln, und sie in die Lage zu versetzen, einzelnen Patienten eine personalisiertere und effektivere Versorgung zu bieten.
Ja, selbst im Jahr 2021 konzentrieren sich Gespräche über KI und Automatisierung im Gesundheitswesen zumeist auf Potenzial, Versprechen und Möglichkeiten. Schließlich liegen die meisten Chancen für KI-gestützte Anwendungen in diesem Bereich noch vor uns – vor allem, weil noch erhebliche Hürden überwunden werden müssen, um den Weg für eine breite Anwendung zu ebnen. Bis dahin wird diese transformative Technologie weiterhin im Hinblick auf das, was möglich sein könnte (und nicht auf das, was bereits existiert), diskutiert werden.
Wir bei Shaip möchten den Diskurs verändern , indem wir KI-Entwicklungsteams dabei unterstützen, diese Hürden zu überwinden. Wir sprechen leidenschaftlich gern über die Zukunft der KI im Gesundheitswesen, aber noch lieber gestalten wir diese Zukunft aktiv mit. Bevor wir uns jedoch damit befassen, wie wir das tun, wollen wir uns einen Moment Zeit nehmen, um uns auf die Gegenwart zu konzentrieren.
KI ist nicht nur bereit, das Gesundheitswesen für immer zu verändern; hat es schon. Obwohl noch relativ neu, hat die Technologie fast jeden Aspekt des modernen Gesundheitssystems durchdrungen:
- In klinischen Umgebungen verwenden Ärzte KI-gestützte Bildgebungstools mit fortschrittlichen Mustererkennungsfunktionen, um die Ergebnisse von CT-Scans, MRTs und anderen Arten von visuellen Analysen zu untersuchen, sodass sie Krankheiten schneller und genauer erkennen und Verletzungen diagnostizieren können.
- Im Klassenzimmer helfen maschinelle Lerntools den Schülern, tiefere Einblicke in den menschlichen Körper zu gewinnen als je zuvor, und geben ihnen die Möglichkeit, neue Lösungen bauen mit realen Anwendungen.
- Im Labor nutzen Forscher ausgeklügelte Programme, um neue Arzneimittelformeln mit bereits als sicher bekannten Medikamenten zu vergleichen. Sie können diese dann replizieren und iterieren, um in Rekordzeit Gegenmittel und Impfstoffe zu entwickeln.
- Administratoren und Führungskräfte nutzen KI-Anwendungen, um intuitivere, effizientere Patientenerfahrungen zu schaffen, die gleichzeitig den Umsatz der Anbieter steigern und eine qualitativ hochwertigere Versorgung der Patienten gewährleisten. Die Liste geht weiter und weiter.
Da Sie dies lesen, ist Ihnen wahrscheinlich bereits bewusst, dass der Einfluss von KI auf unser Gesundheitssystem enorm ist – und noch zunehmen wird. Angesichts der unzähligen Akteure in diesem Sektor scheint die Zahl der Herausforderungen, die KI-Lösungen potenziell bewältigen können, unendlich.
Shaip ist hier, um diese Lösungen zum Leben zu erwecken. Unsere Dienstleistungen ermöglichen es Unternehmen und Unternehmern, transformative KI-Technologien für das Gesundheitswesen zu entwickeln, die reale Probleme im großen Maßstab lösen können, indem sie einige der größten Hürden beseitigen. Und für Teams, die im Gesundheitswesen arbeiten, gibt es viele davon.
Straßensperren und rote Flaggen
Während das Versprechen von KI im Gesundheitswesen nie größer war, wird die echte Integration der Technologie in das monolithische Gesundheitssystem ein Prozess voller Hürden sein. Vielleicht ist keine wichtiger als die regulatorischen Hindernisse, die die Medizin von anderen Branchen unterscheiden, in denen die Einführung schneller erfolgt ist.
Es ist fast ein Vierteljahrhundert her, dass der US-Kongress den Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) verabschiedet hat, doch dieses Gesetz regelt auch 2021 noch den Umgang von Gesundheitsdienstleistern mit Patientendaten. Leider wirft es zunehmend mehr Fragen als Antworten für Ärzte, Patienten und Unternehmer auf, die neue Medizintechnologien entwickeln wollen. Darüber hinaus konvergieren die HIPAA-Vorgaben nun mit neueren Regelungen zu personenbezogenen Daten (PII), wie der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) der Europäischen Union, dem Personal Data Protection Act (PDPA) Singapurs und dem California Consumer Privacy Act (CCPA), der das erste umfassende Gesetz zur Datennutzung in den Vereinigten Staaten darstellt.
Der sprunghafte Anstieg der Anforderungen an Telemedizin im Zuge der COVID-19-Pandemie hat die regulatorischen Hürden weiter erhöht . Viele Patienten werden beispielsweise über Plattformen behandelt, die nicht den HIPAA-Standards entsprechen und sie somit Datenschutzrisiken aussetzen. Selbst konforme Plattformen bergen Risiken, da sie sensible Patientendaten gegen Entgelt weitergeben könnten. Die gestiegene Nachfrage nach virtueller Versorgung hat zahlreiche digitale Dienste hervorgebracht, die nicht unter den ursprünglichen Anwendungsbereich von HIPAA fallen, und große Technologiekonzerne wie Facebook, Alphabet, Amazon und Microsoft dazu veranlasst, in diesen Markt einzusteigen . Dies brachte neue Innovationen mit sich, führte aber auch zu einem erhöhten Kontrollbedarf.
Für die Aufsichtsbehörden wird es immer schwieriger, die Einhaltung dieses komplexen Mandatssystems durchzusetzen, da Daten auf neue Weise und von einer wachsenden Zahl von Akteuren verwendet werden. Für Teams, die KI-gestützte Technologien im Gesundheitswesen entwickeln und einsetzen möchten, ist ebenfalls regulatorisches Know-how erforderlich, das einfach schwer zu finden ist, um sicherzustellen, dass diese Tools den bestehenden Standards entsprechen.
Auch schwer zu finden? Hochwertige medizinische Daten. Regulierung könnte einige neue Technologien von einer breiten Akzeptanz abhalten, aber ohne Qualitätsdaten werden KI-gestützte Tools nicht einmal über die Entwicklungsphase hinauskommen.
Eine kürzlich im Journal of the American Medical Association veröffentlichte Studie ergab, dass die geografische Verteilung der Patienten, deren Daten zum Trainieren von Algorithmen des maschinellen Lernens verwendet werden, größtenteils auf wenige Bundesstaaten beschränkt ist, insbesondere Kalifornien, New York und Massachusetts. Aufgrund der wirtschaftlichen, sozialen, verhaltensbezogenen und anderen Merkmale, die diese Patienten möglicherweise untereinander, nicht aber mit dem Rest des Landes teilen, könnten die mit diesen Daten trainierten Algorithmen schlecht generalisieren. Dieses Problem ließe sich durch vielfältigere Datensätze lösen, doch die Datenbeschaffung gestaltet sich schwierig. Einmal beschafft, ist auch die Datenorganisation eine Herausforderung, die einen weiteren kritischen Schritt für Entwickler von Technologien des maschinellen Lernens darstellt.
Viele Unternehmen investieren beträchtliche Summen in die Suche oder Erstellung von Daten für ihre Algorithmen und geben anschließend noch mehr Geld für die Annotation dieser Daten aus. Ähnlich wie bei zu homogenen Datensätzen führen auch unzureichend annotierte und aufbereitete Daten dazu, dass KI-Programme verzerrte und ungenaue Ergebnisse liefern. Dies verursacht Probleme, die sich nur schwer beheben lassen. Leider werden diese Probleme für Teams, die an KI-Technologien im Gesundheitswesen arbeiten, weiterhin allgegenwärtig sein. Untersuchungen von Gartner zeigen, dass bis 2022 bis zu 85 % der KI-Projekte aufgrund von Verzerrungen im Datenmanagement fehlerhafte Ergebnisse liefern werden .
Auch hier gibt es viele andere bekannte und unbekannte Herausforderungen bei der Entwicklung von KI-Anwendungen für das Gesundheitswesen. Da immer mehr Entwickler in den Bereich eintreten und immer mehr Anbieter mit der Entscheidung konfrontiert sind, ob sie ihre Strategien zur Behandlung von Patienten um KI-gestützte Lösungen erweitern sollen, werden diese Herausforderungen groß. Während Hindernisse unvermeidlich sind, wenn Sie versuchen, mithilfe neuer Technologien nützliche, transformative Tools zu entwickeln, hilft Shaip Teams dabei, viele der größten Hürden zu überwinden, mit denen Entwickler in diesem Bereich derzeit konfrontiert sind.
Wie Shaip den Fortschritt der KI im Gesundheitswesen vorantreibt
Shaip bietet eine Reihe von Lösungen, die speziell für Teams entwickelt wurden, die an KI-Anwendungen im Gesundheitswesen arbeiten. Zusammen können sie Ihnen dabei helfen, eine signifikante und vielfältige Rendite zu erzielen und skalierbare Produkte zu entwickeln, die einen wirklich nachhaltigen Einfluss auf die Branche haben.
Vollständig verwaltete Datenerfassung
Um Anwendungen zu entwickeln, die für Gesundheitsorganisationen wirklich nützlich sein können, müssen Teams Lösungen entwickeln, die konsistent genaue, unvoreingenommene Ergebnisse liefern. Sicher, Sie hören vielleicht von KI-Technologien, die Krankheiten genau erkennen und diagnostizieren, aber dies geschieht normalerweise in Szenarien, in denen künstliche Einschränkungen verwendet werden, um bekannte Trainingsbeschränkungen zu kontrollieren, wie z. B. das Fehlen relevanter Qualitätsdaten. Wenn Sie ein Produkt entwickeln möchten, das in realen klinischen Umgebungen eine breite Akzeptanz findet, muss es in der Lage sein, unter einer Vielzahl von Bedingungen mit hohem Einsatz optimale Ergebnisse zu erzielen. Mit anderen Worten, Sie benötigen eine Menge erstklassiger, zuverlässiger Daten, um Ihre Algorithmen zu trainieren.
Die vollständig verwalteten Datenerfassungsdienste von Shaip stellen sicher, dass Sie die Daten haben, die Sie brauchen, wenn Sie sie brauchen. Mit unserer proprietären mobilen App, der patentierten webbasierten Plattform und erfahrenen internen Projektteams sind wir in der Lage, Daten aus fast jeder Kombination von Altersgruppen, Demografie und Bildungshintergrund zu beziehen. Unser Human-in-the-Loop-Erfassungsprozess umfasst Fachexperten aus dem Gesundheitswesen, um sicherzustellen, dass die Daten, die Sie erhalten, den höchsten Qualitäts- und Zuverlässigkeitsstandards entsprechen. Neben der Identifizierung, Profilerstellung und Beschaffung von Daten kümmern wir uns auch um die Datenbereinigung und -aufbereitung, damit sich Ihr Team auf andere wichtige Aktivitäten konzentrieren kann.
Mehrere Datenformate
Wir können einen vielfältigen Datensatz bereitstellen, der Bilder, Videos, Audio und Text umfasst, um eine breite Palette von KI-Modellen zu unterstützen.
Text:
Shaip verfügt über Hunderte von erfahrenen Fachleuten, die Datenanmerkungen zu praktisch jeder Art von Textdaten durchführen, von Arztbriefen bis zu Versicherungsansprüchen, sodass Sie Erkenntnisse gewinnen können, die sonst in unstrukturierten Datensätzen verborgen bleiben würden. Darüber hinaus können Sie mit unserer intuitiven, anpassbaren Cloud-Plattform Anmerkungen für hochspezifische Anwendungsfälle anpassen und domänenspezifische Einblicke für die Technologieentwicklung erhalten.
Audio:
Shaip hat eine nachgewiesene Erfolgsbilanz beim Aufbau und der Optimierung hochfunktionaler Konversations-KI, Chatbots und Voice-Bots. Dank unseres weltweiten Netzwerks qualifizierter Linguisten und eines Teams, das in der Lage ist, große Mengen an Audiodaten zu sammeln und zu kommentieren – einschließlich ungeschriebener Gespräche zwischen Ärzten und Patienten, Äußerungen und Weckwörtern, Monologen und anderen Sprachformen – können wir Ihnen beim Sprachtraining helfen -aktivierte Anwendungen schnell und effektiv.
Bild:
Unsere Bildtrainingsdatensätze werden mit einer Kombination aus chirurgisch präzisen manuellen Prozessen und modernster Technologie für Anwendungen analysiert, die auf hochentwickelte Computer-Vision- und Mustererkennungsfunktionen angewiesen sind. Und wir liefern nicht nur die Daten; Wir können Ihnen auch dabei helfen, erstklassige Algorithmen für maschinelles Lernen zu entwickeln, um Lösungen bereitzustellen, die menschliche Gesichter, Lebensmittel, Dokumente, Bilder aus medizinischen Labors, raumbezogene Bilder und andere visuelle Informationen erkennen können.
Video:
Unsere Mitarbeiter, Erfahrung und Technologie ermöglichen es uns, praktisch jede Anforderung an Videoanmerkungen zu erfüllen. Was wir am besten können, ist die Objektverfolgung: Videos Frame für Frame kommentieren, um Computern beizubringen, bestimmte Objekte durch maschinelles Lernen zu erkennen. Egal, ob Sie KI-fähige Robotergeräte zur Unterstützung von Ärzten in klinischen Umgebungen oder Anwendungen entwickeln, die die Interaktion zwischen Patienten und Pflegepersonal bei Telemedizinterminen verbessern, wir können Ihnen helfen.
Gewährleistung der Konformität
Shaip bietet lizenzierte Gesundheitsdaten, um Teams, die KI-Modelle zur Analyse textbasierter Patientenakten, CT-Scans, Röntgenbilder (und anderer visueller Diagnoseverfahren), Arztaufzeichnungen und zahlreicher weiterer Datentypen entwickeln, zu entlasten. Mit den Shaip-APIs erhalten Sie bedarfsgerechten Zugriff auf diese stetig wachsende Bibliothek anonymisierter Datensätze und qualitativ hochwertiger, kontextbezogener medizinischer Daten (darunter mehr als 10 Millionen Datensätze aus über 60 verschiedenen Regionen weltweit), die alle HIPAA- und Safe-Harbor-Standards erfüllen (einschließlich der Schwärzung aller 18 in diesen Richtlinien genannten Identifikatoren). Für Teams mit einem höheren Bedarf an umfassenden Dienstleistungen können wir die Datenanonymisierung über mehrere Rechtsordnungen hinweg skalieren.
Als Branchenführer in den Bereichen Datenanonymisierung, Datenmaskierung und Datenanonymisierung steht die Privatsphäre der Patienten im Mittelpunkt unserer Lösungen. Wir bieten Expertenzertifizierung und Auditierung der De-Identifikationsqualität und halten uns an umfassende Richtlinien zur Annotation von persönlichen Gesundheitsinformationen (PHI) in Übereinstimmung mit den Safe-Harbor-Standards. Ebenso ermöglicht Ihnen die ShaipCloud-Plattform den Zugriff auf Ihre Daten in einer sicheren Umgebung, wodurch das Risiko einer Nichteinhaltung weiter reduziert wird.
Lass uns gemeinsam vorwärts gehen
Wir bei Shaip verstehen das immense Potenzial von KI, praktisch jeden Aspekt des bestehenden Gesundheitssystems zu verbessern, und freuen uns, unser Fachwissen den Organisationen zur Verfügung zu stellen, die daran arbeiten, dieses Potenzial zu erschließen. Wir sind auch mit den einzigartigen Herausforderungen, denen sich diese Unternehmen gegenübersehen, bestens vertraut, und alle unsere Dienstleistungen sind auf diese Herausforderungen ausgerichtet.
Wenn Sie Teil eines Teams sind, das an KI- und Machine-Learning-basierten Lösungen für das Gesundheitswesen arbeitet , unterstützen wir Sie gerne bei der Weiterentwicklung Ihres Projekts. Unsere Erfahrung deckt den gesamten KI-Entwicklungszyklus ab, und wir haben bereits Projekte nahezu jeder Größenordnung realisiert – bisher war uns keines zu groß oder zu klein. Für weitere Informationen kontaktieren Sie uns noch heute.
