Wie KI das Gesundheitswesen verändert

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.

KI hilft bei der Einschätzung der Notwendigkeit eines Krankenwageneinsatzes. Foto: Weforum.org

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 „Die Zukunft der KI-gestützten Gesundheitsversorgung: Vorreiter“.

„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 ist bei der Analyse von Gehirnbildern von Schlaganfallpatienten doppelt so genau wie Experten. Zwei Universitäten in Großbritannien trainierten die Software anhand von 800 Gehirnscans und testeten sie anschließend an 2.000 Patienten. Die Ergebnisse sind beeindruckend. Neben der hohen Genauigkeit kann die Software auch den Zeitraum bestimmen, in dem ein Schlaganfall auftritt – ein äußerst wichtiger Faktor für Ärzte.

„Bei den meisten Schlaganfällen, die durch Blutgerinnsel verursacht werden, besteht für den Patienten, sofern er innerhalb von 4,5 Stunden nach dem Schlaganfall eintrifft, Anspruch auf sowohl medikamentöse als auch chirurgische Behandlung“, sagte der Neurologe Paul Bentley gegenüber der Zeitung „Health Tech Newspaper“. Innerhalb von sechs 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 für die Erstanalyse könnte dazu beitragen, unnötige Röntgenaufnahmen zu vermeiden und das Risiko zu verringern, dass Frakturen übersehen werden. Das National Institute for Health and Care Excellence (NICE) sagt, die Technologie sei sicher, zuverlässig und könne die Zahl der Nachuntersuchungen reduzieren.

Bedarfsermittlung für Krankenwagen mithilfe von KI

In Großbritannien werden jeden Monat rund 350.000 Menschen mit dem Krankenwagen ins Krankenhaus gebracht. Die Entscheidung darüber, wer verlegt werden muss und wer nicht, liegt in den Händen des präklinischen medizinischen Personals, da immer ein Mangel an Krankenhausbetten herrscht. Eine Studie in Yorkshire (Nordengland) ergab, dass KI in 80 % der Fälle genau vorhersagen konnte, welche Patienten in ein anderes Krankenhaus verlegt werden mussten. Das KI-Modell wurde anhand von Faktoren wie Mobilität, Herzfrequenz, Blutsauerstoffgehalt und Brustschmerzen trainiert – bemerkenswerterweise zeigte die KI keine Verzerrung bei der Datenverarbeitung.

1.000 Krankheiten früher erkennen

Ein neues maschinelles Lernmodell von AstraZeneca hat das Potenzial, Krankheiten zu erkennen, bevor Menschen Symptome zeigen. Basierend auf medizinischen Daten von 500.000 Menschen in einer britischen Gesundheitsdatenbank kann das Modell „eine Krankheitsdiagnose 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 weltweit trainiert und kann nicht nur schneller erkennen, sondern auch sehr kleine oder versteckte Läsionen identifizieren, die für das menschliche Auge unsichtbar sind.

Medizinische Chatbots unterstützen die klinische Entscheidungsfindung

Ärzte müssen schnelle und präzise Entscheidungen treffen. KI kann dabei helfen, den Prozess zu beschleunigen, birgt aber auch das Risiko, falsche oder verzerrte Informationen zu liefern.

Eine Studie in den USA zeigt, 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 Informationsbeschaffung – schnitt jedoch mit 58 % nützlichen Antworten besser ab (im Vergleich zu 2–10 % bei herkömmlichen LLMs).

Darüber hinaus werden digitale Schnittstellen eingesetzt, um die Patiententriage zu unterstützen. Im Bericht der Digital Health Transformation Initiative des Weltwirtschaftsforums aus dem Jahr 2024 heißt es, dass die digitale Patientenplattform Huma die Zahl der Wiedereinweisungen in Krankenhäuser um 30 % senken, die Zeit, die Ärzte zur Überprüfung von Patientenakten benötigen, um bis zu 40 % verkürzen und „die Arbeitsbelastung des Gesundheitspersonals verringern“ könne.

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