Der Marktwert von Künstlicher Intelligenz im Gesundheitswesen erreichte 2020 einen neuen Höchststand bei $ 6.7bn. Experten auf diesem Gebiet und Technologieveteranen verraten auch, dass die Branche bis zum Jahr 8.6 einen Wert von rund 2025 Mrd.
Wie Sie lesen, passieren weltweit unzählige Innovationen, um Gesundheitsdienste zu fördern, die Leistungserbringung zu verbessern, den Weg für eine bessere Krankheitsdiagnose zu ebnen und vieles mehr. Die Zeit ist wirklich reif für den KI-getriebenen Gesundheitssektor.
Lassen Sie uns die Vorteile von KI im Gesundheitswesen untersuchen und gleichzeitig die damit verbundenen Herausforderungen analysieren. Da wir beides verstehen, werden wir auch auf die Risiken eingehen, die für das Ökosystem von wesentlicher Bedeutung sind.
Die Vorteile von KI im Gesundheitswesen
Fangen wir zuerst mit den guten Dingen an. KI im Gesundheitswesen leistet hervorragende Arbeit. Es vollbringt auch Leistungen, die noch nie ein Mensch in der Lage war – das Auftreten von Krankheiten wie Nierenproblemen und ein paar weiteren genetischen Störungen vorherzusagen. Um Ihnen eine bessere Vorstellung zu geben, ist hier eine umfangreiche Liste:
- Google Health hat den Code geknackt, um das Auftreten von Nierenverletzungen Tage vor dem tatsächlichen Auftreten zu erkennen. Die aktuellen Diagnose- und Gesundheitsdienste können Verletzungen erst erkennen, nachdem sie eingetreten sind, aber mit Google Health können Gesundheitsdienstleister den Beginn einer Verletzung genau vorhersagen.
- Künstliche Intelligenz ist beim Wissensaustausch in Form von Training oder Assisted Learning immens hilfreich. Spezialgebiete wie Radiologie und Augenheilkunde erfordern ein intensives Fachwissen, das nur von Veteranen an Anfänger oder Einsteiger vermittelt werden kann. Mit Hilfe von KI können sich Neueinsteiger jedoch selbstständig über Diagnose- und Behandlungsabläufe informieren. KI hilft hier, Wissen zu demokratisieren.
- Gesundheitsorganisationen erledigen täglich viele redundante Aufgaben. Durch den Einsatz von KI können sie solche Aufgaben automatisieren und mehr Zeit für Aufgaben mit höherer Priorität aufwenden. Dies ist im Klinik- oder Krankenhausmanagement, der EHR-Wartung, der Patientenüberwachung und mehr von großem Vorteil.
- KI-Algorithmen reduzieren zudem die Betriebskosten und maximieren die Ausgabezeiten deutlich. Von der schnelleren Diagnose bis hin zu personalisierten Behandlungsplänen bietet KI Effizienz zu kostengünstigen Preisen.
- Mit KI-Algorithmen betriebene Roboteranwendungen werden entwickelt, um Chirurgen bei der Durchführung wichtiger Operationen zu unterstützen. Dedizierte KI-Systeme sorgen für Präzision und minimieren die Folgen oder Nebenwirkungen von Operationen.
Die Risiken und Herausforderungen von KI im Gesundheitswesen
Neben den Vorteilen von KI im Gesundheitswesen gibt es auch gewisse Mängel der KI-Implementierungen. Dies betrifft sowohl die Herausforderungen als auch die Risiken, die mit ihrem Einsatz verbunden sind. Schauen wir uns beide im Detail an.
Fehlerumfang
Wenn wir über KI sprechen, glauben wir von Natur aus, dass sie perfekt ist und keine Fehler machen kann. Während KI-Systeme durch Algorithmen und Bedingungen darauf trainiert werden, genau das zu tun, was sie sollen, kann der Fehler auf verschiedene andere Aspekte und Gründe zurückzuführen sein. Fehler aufgrund von Daten schlechter Qualität, die für Trainingszwecke verwendet werden, oder ineffiziente Algorithmen können die Fähigkeit eines KI-Moduls einschränken, genaue Ergebnisse zu liefern.
Wenn dies im Laufe der Zeit geschieht, können Prozesse und Workflows, die auf diese KI-Module angewiesen sind, durchweg schlechte Ergebnisse liefern. Zum Beispiel könnte eine Klinik oder ein Krankenhaus trotz Automatisierung ineffiziente Bettenmanagementpraktiken aufweisen, ein Chatbot könnte eine Person mit einem Problem wie Covid-19 oder schlimmer falsch diagnostizieren, die Diagnose verpassen und mehr.
Konsistente Verfügbarkeit der Daten
Wenn die Verfügbarkeit von Qualitätsdaten eine Herausforderung darstellt, so ist es auch deren konsistente Verfügbarkeit. KI-basierte Gesundheitsmodule erfordern enorme Datenmengen für Schulungszwecke, und das Gesundheitswesen ist ein Sektor, in dem Daten über Abteilungen und Abteilungen hinweg fragmentiert sind. Sie finden mehr unstrukturierte Daten als strukturierte in Form von Apothekenakten, EPAs, Daten von Wearables und Fitness-Trackern, Versicherungsunterlagen und mehr.
Das Annotieren und Taggen von Gesundheitsdaten ist also enorm, selbst wenn sie für bestimmte Anwendungsfälle verfügbar sind. Diese Fragmentierung der Daten erhöht auch die Fehlerquote.
Datenbias
KI-Module spiegeln das Gelernte und die Algorithmen dahinter wider. Wenn diese Algorithmen oder Datensätze einen Bias aufweisen, neigen die Ergebnisse zwangsläufig auch zu bestimmten Ergebnissen. Reagieren beispielsweise m-Health-Anwendungen nicht auf bestimmte Akzente, weil sie nicht darauf trainiert wurden, geht der Sinn einer barrierefreien Gesundheitsversorgung verloren. Obwohl dies nur ein Beispiel ist, gibt es entscheidende Fälle, die die Grenze zwischen Leben und Tod sein könnten.
Herausforderungen für Datenschutz und Cybersicherheit
Das Gesundheitswesen umfasst einige der vertraulichsten Informationen über Personen wie ihre persönlichen Daten, Krankheiten und Bedenken, Blutgruppe, Allergiebedingungen und mehr. Beim Einsatz von KI-Systemen werden deren Daten häufig von mehreren Flügeln im Gesundheitswesen zur präzisen Leistungserbringung genutzt und gemeinsam genutzt. Dies führt zu Datenschutzproblemen, bei denen Benutzer der Angst ausgesetzt sind, dass ihre Daten für verschiedene Zwecke verwendet werden. In Bezug auf klinische Studien sind Konzepte wie Datenanonymisierung kommen auch ins bild.
Die andere Seite der Medaille ist die Cybersicherheit, bei der die Sicherheit und Vertraulichkeit dieser Datensätze von höchster Bedeutung sind. Da Angreifer ausgeklügelte Angriffe auslösen, müssen Gesundheitsdaten vor jeglicher Form von Sicherheitsverletzungen und Kompromittierungen geschützt werden.
Fazit
Dies sind die Herausforderungen, die angegangen und behoben werden müssen, damit KI-Module so luftdicht wie möglich sind. Der ganze Sinn der KI-Implementierung besteht darin, Fälle von Angst und Skepsis aus dem Betrieb zu eliminieren, aber diese Herausforderungen ziehen derzeit die Leistung nach sich. Eine Möglichkeit, diese Herausforderungen zu meistern, ist mit hochwertige Gesundheitsdatensätze von Shaip die frei von Vorurteilen sind und sich zudem an strenge regulatorische Richtlinien halten.
