Das NHS sieht sich mit einer der herausforderndsten Landschaften seit seiner Gründung konfrontiert. Die steigende Komplexität von Krankheiten und die steigende Nachfrage nach der Pandemie stellen große Herausforderungen dar. Zudem wird die Bevölkerung immer älter, was zu einem erwarteten Anstieg der Nachfrage nach Gesundheitsdienstleistungen um 40% bis 2035 führt. Um diesen Bedarf zu decken, muss die Gesundheitsausgaben um 3,3% pro Jahr steigen.
Die Gesundheitsbranche erlebt eine Automatisierung durch KI. Besonders im Bereich der Diagnostik und medizinischen Fortschritte ist KI bereits im Einsatz. Die Transformer-Architektur, eine Art von Generative KI-Modellen, wird in der medizinischen Diagnostik genutzt. Diese Modelle könnten als Co-Piloten dienen und Ärzte und Pfleger unterstützen, um die Betreuung mehrerer Patienten zu erleichtern und bessere Ergebnisse zu erzielen.
Kommunikationsprobleme innerhalb des NHS werden durch KI-Modelle gelöst, die Informationen zusammenfassen, kategorisieren, transkribieren, übersetzen und interpretieren können. Dies ermöglicht es medizinischem Personal, schneller relevante Informationen zu erhalten und die Patientenerfahrung zu verbessern. Digitaler Austausch wird die Produktivität steigern und Patienten besser unterstützen.
Transformer-basierte LLMs werden schnell auf die große Menge an medizinischen Informationen im NHS angepasst. Sie können medizinische Notizen schnell analysieren und klinischen Teams effizientes Entscheidungsmachen ermöglichen. Diese Modelle können Beziehungen zwischen Behandlungen und vorherigen Bedingungen eines Patienten vorhersagen und damit die Patientenversorgung optimieren.
LLMs können in Zukunft als klinische Assistenten agieren, für die Verwaltung von Überweisungen, Diagnostik und Terminvereinbarungen. Korrektheit und Transparenz sind unerlässlich, um das Vertrauen in die Technologie zu gewährleisten und die Risiken für den Patienten zu minimieren. Der Einsatz transparenter und datengesteuerter KI-Modelle kann die Technologie im Gesundheitswesen stark vorantreiben und Patienten besser unterstützen.