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Gesundheitswesen-KI

Eine Gesundheitswesen-KI (auch kurz: Gesundheits-KI) wird im Bereich der gesundheitlichen Versorgung für das Erstellen von Diagnosen, für Behandlungen, medizinische Bildgebung, Verwaltung von Patientendaten, medizinische Forschung und vieles mehr eingesetzt.

Beispiele von Gesundheits-KI

Die medizinische Forschung und Entwicklung hat in den zurückliegenden hundert Jahren derartige Fortschritte gemacht, dass die Lebenserwartung an den Orten, wo Neuerungen eingesetzt wurden, signifikant gestiegen ist und sich die Lebensqualität verbessert hat. In der medizinischen Bildgebung wird eine Gesundheits-KI eingesetzt, um bei der Analyse von Röntgenbildern und anderen bildgebenden Verfahren zu unterstützen. Die KI ist dort in der Lage, Tumore oder andere Anomalien zu erkennen, wodurch die ärztliche Diagnostik präzisiert wird. Auch in der prädiktiven Analytik, also für die Patientenüberwachung, wird die Gesundheits-KI verwendet, um enorme Mengen an Patientendaten zu analysieren und Muster zu identifizieren, die auf das Risiko von Komplikationen hinweisen. Auf diese Weise intervenieren Ärzte frühzeitig, um die Gesundheit der Patienten zu erhalten. In der personalisierten Medizin analysiert die Gesundheitswesen-KI genetische Informationen, Patientenhistorien und andere klinische Daten für individualisierte Behandlungspläne. Das verbessert die Wirksamkeit von Medikamenten und minimiert unerwünschte Nebenwirkungen oder bedenkliche Kreuzreaktionen.

Die Techniken der Gesundheits-KI

Die Techniken, die für den Einsatz von künstlicher Intelligenz im Gesundheitswesen verwendet werden, variieren. Einige der gängigen Techniken und Methoden für die Entwicklung einer Gesundheits-KI sind bspw. folgende:

  • maschinelles Lernen (ML/Machine Learning): Mediziner nutzen Algorithmen, um Diagnosen zu stellen, Risiken für Patienten zu bewerten oder Behandlungspläne zu erstellen.
  • Deep Learning: Deep-Learning-Modelle werden oft in der medizinischen Bildgebung eingesetzt, um beispielsweise Tumore zu erkennen oder Organe zu segmentieren.
  • Natürliche Sprachverarbeitung (NLP): NLP-Techniken analysieren klinische Notizen, Berichte und medizinische Aufzeichnungen, um Informationen zu extrahieren oder zu codieren.
  • Big-Data-Analyse: Big-Data-Analysetechniken tragen dazu bei, Trends zu identifizieren, Patientenrisiken vorherzusagen und die Gesundheitsversorgung insgesamt zu verbessern.
  • Bayes’sches Netzwerk: Diese probabilistischen Modelle zeigen komplexe Zusammenhänge zwischen Variablen, um das Risiko von Krankheiten oder die Wirksamkeit von Behandlungen zu bewerten.
  • Expertensysteme: Regelbasierte Systeme, die auf Expertenwissen aufbauen, werden für die Entscheidungsunterstützung bei der Diagnosestellung und Behandlungsplanung eingesetzt.

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