In den letzten Jahrzehnten war die herkömmliche künstliche Intelligenz größtenteils damit beschäftigt, das Gesundheitswesen sicherer und besser zu machen. Die Effizienz wurde jedoch erst durch ihre Nachfolgerin, die generative KI, zur Priorität. Nvidia, bekannt hauptsächlich als Hardware- und Chip-Unternehmen, arbeitet seit 15 Jahren daran, den Gesundheitssektor zu optimieren. Kimberly Powell, Vizepräsidentin für Gesundheitswesen bei Nvidia, und ihr Team entwickeln anwendungsspezifische Anwendungen für den Gesundheitssektor, einschließlich Bildgebung, Rechenleistung, Genomik und Arzneimittelforschung, unter dem Dach der “Clara”-Suite. Das Gesundheitswesen sei eine der größten Datendisziplinen, so Powell, und müsse entsprechend sorgfältig auf den Markt gebracht werden.
Dr. Josh Fessel, Direktor des Büros für translationale Medizin am National Institutes of Health, betont die Bedeutung von Translationaler Medizin, um von einer guten Idee zu einer tatsächlich hilfreichen Innovation zu gelangen. KI wird bereits eingesetzt, um den medizinischen Arbeitsaufwand zu reduzieren, Kontaktpunkte zu optimieren und medizinische Dokumente zu erstellen. Dr. Kaveh Safavi, Senior Managing Director des globalen Gesundheitswesens von Accenture, weist darauf hin, dass medizinische Fachkräfte lernen müssen, ihre Ergebnisse im Behandlungszimmer zu verbalisieren, um von der Technologie zu profitieren.
AI wird bereits eingesetzt, um den Pflegemangel zu adressieren, potenzielle Teilnehmer an klinischen Studien effizienter zuzuordnen und zeitaufwändige Aufgaben bei der Übersetzung von Dokumenten für nicht-englischsprachige Patienten zu unterstützen. Es gibt jedoch noch Herausforderungen zu bewältigen, wie die Veränderung von Ergebnissen durch prädiktive Modelle basierend auf Gesundheitsdaten. Fessel betont die Notwendigkeit eines teambasierten Ansatzes über Institutionen hinweg, um Wissenslücken zu schließen und Entwicklungen voranzutreiben.
Organisationen im Gesundheitswesen bereiten sich auf die generative KI vor und optimieren ihre Technologien, um auf cloudbasierte Tools zuzugreifen. Es ist wichtig, eine verantwortungsvolle KI-Politik zu entwickeln, die die Privatsphäre schützt und die Verwendung von Technologie für Diagnosen abschreckt. Der Mensch sollte immer die letzte Entscheidungsgewalt haben. Safavi warnt davor, dass ein Mangel an klaren Richtlinien für die Technologienutzung negative Folgen haben könnte und plädiert für eine proaktive Regulierung.