KI könnte der Menschheit sogar dabei helfen, wieder auf den richtigen Weg zu kommen und das nachhaltige Entwicklungsziel der Vereinten Nationen einer allgemeinen Gesundheitsversorgung bis 2030 zu erreichen.
Trotz der rasanten technologischen Entwicklung liegt der Gesundheitssektor bei der Einführung von KI im Vergleich zu anderen Branchen „unterdurchschnittlich“, heißt es im Bericht des Weltwirtschaftsforums „The Future of AI-powered Healthcare: Leading the Way“.
„Bei der KI-Transformation geht es nicht nur um die Einführung neuer Tools, sondern es ist eine Neugestaltung der gesamten Art und Weise erforderlich, wie Gesundheitsversorgung bereitgestellt und darauf zugegriffen wird“, heißt es in dem Bericht.
Der Markt für generative KI im medizinischen Bereich dürfte in diesem Jahr 2,7 Milliarden US-Dollar erreichen – und bis 2034 sogar fast 17 Milliarden US-Dollar. Hier sind die Möglichkeiten, wie KI das Gesundheitswesen verändert:
KI kann Gehirnbilder analysieren
Eine neue KI-Software analysiert Gehirnscans von Schlaganfallpatienten doppelt so genau wie Experten. Zwei britische Universitäten trainierten die Software anhand von 800 Gehirnscans und testeten sie anschließend an 2.000 Patienten. Die Ergebnisse waren beeindruckend. Neben der hohen Genauigkeit konnte die Software auch den Zeitraum bestimmen, in dem ein Schlaganfall auftrat – ein entscheidender Faktor für Ärzte.
„Bei den meisten Schlaganfällen, die durch Blutgerinnsel verursacht werden, besteht Anspruch auf eine medikamentöse und chirurgische Behandlung, wenn der Patient innerhalb von 4,5 Stunden nach dem Schlaganfall eintrifft“, erklärte der Neurologe Paul Bentley gegenüber der Zeitung Health Tech. „Innerhalb von 6 Stunden kann der Patient noch operiert werden, danach wird die Entscheidung jedoch schwieriger, da viele Fälle irreversibel sind. Daher ist es wichtig, den genauen Zeitpunkt des Auftretens und die Wahrscheinlichkeit einer Genesung zu bestimmen.“
KI erkennt Knochenbrüche besser als Menschen
Der Einsatz von KI in der Erstanalyse könnte dazu beitragen, unnötige Röntgenaufnahmen zu vermeiden und das Risiko übersehener Frakturen zu verringern. Das National Institute for Health and Care Excellence (NICE) bestätigt, dass die Technologie sicher und zuverlässig ist und die Anzahl der Nachuntersuchungen reduzieren könnte.
Ermittlung des Krankenwagenbedarfs mithilfe von KI
In Großbritannien werden monatlich rund 350.000 Menschen mit dem Krankenwagen ins Krankenhaus eingeliefert. Angesichts des Bettenmangels liegt die Entscheidung darüber, wer verlegt werden muss, beim präklinischen Personal. Eine Studie in Yorkshire (Nordengland) ergab, dass KI in 80 % der Fälle genau vorhersagen konnte, welche Patienten verlegt werden müssen. Das KI-Modell wurde anhand von Faktoren wie Mobilität, Herzfrequenz, Blutsauerstoffgehalt und Brustschmerzen trainiert und zeigte bei der Datenverarbeitung keine Verzerrung.
1.000 Krankheiten früher erkennen
Ein neues maschinelles Lernmodell von AstraZeneca kann Krankheiten erkennen, bevor Symptome auftreten. Basierend auf den medizinischen Daten von 500.000 Menschen in einer britischen Gesundheitsdatenbank kann das Modell „eine Diagnose viele Jahre später mit hoher Wahrscheinlichkeit vorhersagen“.
Eine weitere Studie in Großbritannien ergab, dass ein KI-Tool 64 % der epilepsiebedingten Hirnläsionen erkennen konnte, die Radiologen übersehen hatten. Die KI wurde anhand von über 1.100 MRT-Scans von Erwachsenen und Kindern aus aller Welt trainiert und konnte die Läsionen nicht nur schneller erkennen, sondern auch sehr kleine oder versteckte Läsionen identifizieren, die für das menschliche Auge unsichtbar waren.
Medizinische Chatbots unterstützen die klinische Entscheidungsfindung
Ärzte müssen schnelle und präzise Entscheidungen treffen. KI kann diesen Prozess beschleunigen, birgt aber auch das Risiko, falsche oder verzerrte Informationen zu liefern.
Eine US-Studie ergab, dass Standard-Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT, Claude oder Gemini Ärzten keine vollständigen und wissenschaftlich fundierten Antworten liefern können. ChatRWD – ein generatives System mit verbesserter Informationsgewinnung – schnitt jedoch mit 58 % hilfreichen Antworten besser ab (im Vergleich zu 2–10 % bei herkömmlichen LLMs).
Digitale Schnittstellen werden auch zur Triage von Patienten eingesetzt. Laut dem Bericht „Digital Health Transformation Initiative 2024“ des Weltwirtschaftsforums könnte die digitale Patientenplattform Huma die Wiedereinweisungen in Krankenhäuser um 30 % reduzieren, den Zeitaufwand für die Überprüfung von Patientenakten durch Ärzte um bis zu 40 % verkürzen und „die Arbeitsbelastung des Gesundheitspersonals verringern“.
Der Bericht geht davon aus, dass solche Technologien „die Patientenerfahrung im Gesundheitswesen dramatisch verändern werden. Gesunde Menschen können Überwachungsgeräte nutzen, um ihre körperliche und geistige Gesundheit zu optimieren, während Menschen mit gesundheitlichen Problemen Zugang zu einer Reihe digitaler Lösungen haben.“
(Laut Weforum.org)
Quelle: https://vietnamnet.vn/cach-ai-dang-lam-thay-doi-nganh-y-te-2386768.html
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