Technologie Icons transferieren Daten durch Programmiercodes – Konzept der künstlichen Intelligenz
Technologie hat seit Jahren die Gesundheitsversorgung ermöglicht. Von großen Organisationen bis hin zu kleinen Kliniken haben Anbieter in verschiedenen Teilen der Welt Apps, Datenmanagementplattformen und viele andere Systeme genutzt, um ihre Betriebsabläufe zu optimieren und bessere klinische Ergebnisse zu erzielen. Ihre Modernisierungsbemühungen sind noch im Gange, aber der strategische Fokus verlagert sich auf einen großen Trend – KI.
In einer Zeit, in der Gesundheitsdienstleister mit Personalmangel konfrontiert sind und Patienten weiterhin eine bessere Versorgungsqualität fordern, wird KI als die Lösung angesehen. Die Technologie, mit ihrer Fähigkeit, auf große Datenspeicher zuzugreifen, einschließlich patientenspezifischer Daten, kann die Versorgung personalisieren. Dies kann letztendlich umformen, wie Gesundheitsdienstleister Patienten diagnostizieren, behandeln und interagieren, was ihnen ermöglicht, sich von generischen, Einheitsgrößen-Ansätzen zu entfernen.
Wie personalisiert KI also die Versorgung?
Während KI schon seit einiger Zeit existiert, hat der meteorartige Aufstieg von ChatGPT ihre Anwendungen auf verschiedenen Ebenen des Gesundheitssystems in den Vordergrund gerückt. Eines davon ist die Diagnostik. KI-gesteuerte Systeme können riesige Mengen an Patientendaten analysieren, um personalisierte Diagnosen und Behandlungsempfehlungen zu bieten. Watson Health, eine Abteilung von IBM, die sich auf die Anwendung von KI und Datenanalytik im Gesundheitswesen konzentriert, ist in diesem Bereich führend. Ihre Technologie analysiert verschiedene Patientenparameter, einschließlich Krankengeschichte, Genetik und Krankheitssymptome, um die zugrunde liegende Erkrankung zu diagnostizieren und personalisierte Behandlungsempfehlungen zu geben.
Laut einer Studie, die im Journal of Clinical Oncology veröffentlicht wurde, erreichte das auf die Onkologie spezialisierte KI-Entscheidungssupport-System von Watson Health eine Übereinstimmungsrate von 93% mit den Behandlungsempfehlungen eines Expertentumorboards. Diese hohe Genauigkeit zeigt, wie durch KI-betriebene Personalisierung die diagnostische Präzision und die Behandlungseffektivität verbessert werden kann, was letztendlich zu besseren Patientenergebnissen führt.
Jenseits der Erkennung und Empfehlung von Behandlungen für laufende Probleme kann die durch KI-gesteuerte Personalisierung auch bei der präventiven Versorgung helfen. Im Wesentlichen können Algorithmen tägliche Patientenmetriken analysieren, wie z.B. SPO2 und BP (unter anderem), und sie mit Daten zu Lebensstil und Genetik kombinieren, um die Chancen eines Menschen, an einem bestimmten Gesundheitsproblem zu leiden, vorherzusagen – sowie die Schritte, die sie unternehmen können (stellen Sie sich spezifische Lebensstiländerungen vor), um es zu verhindern.