Künstliche Intelligenz (KI) und Medizin.

Künstliche Intelligenz
und Medizin
Die nächste Grenze
Enrico Guardelli
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mechanisch, durch Fotokopieren, Aufzeichnen oder auf
andere Weise, übertragen werden.
ISBN-13: 9798323712984
4

Einleitung 6
8
KI und digitale Transformation der Gesundheit 9
Offene Gesundheits- und Daten Interoperabilität 20
Grundlagen der Künstlichen Intelligenz 25
Herausforderungen der Gesundheits Umsetzung 36
Technologie und Innovation im Gesundheitstraining 40
Wie KI das Gesundheitswesen verändert 46
Schnelle und genaue medizinische Bildgebung Diagnose 47
Kardiologie verbessert Prozesse mit AI 51
Brustkrebserkennung 54
Transformierende Schlaganfall Diagnose 57
Früherkennung von Hautkrebs 60
Symptomerkennung mit Ponta 63
KI-beschleunigte Arzneimittelsuche 67
KI-gestützte chirurgische Robotik 72
Gesundheitsüberwachung und -management 76
Klinische Datenanalyse und personalisierte Behandlungen 83
100 Startups – Praktische Anwendungen 86
SCHLUSSFOLGERUNG 269
272
5

Einführung
Künstliche Intelligenz (KI) wird von vielen
Panikmachern immer noch als Bösewicht dargestellt, der
bereit ist, die Weltherrschaft zu übernehmen, aber KI hat
sich zu einem mächtigen Verbündeten im
Gesundheitssektor entwickelt. Es revolutioniert die Art und
Weise, wie Mediziner Krankheiten diagnostizieren,
behandeln und verwalten.
Seine Fähigkeit, große und komplexe Datensätze
flexibel zu analysieren, trägt dazu bei, die Pflege zu
personalisieren, Krankenhäuser effizienter zu machen und
hat, obwohl es noch in den Kinderschuhen steckt, bereits
dazu beigetragen, Behandlungen leichter zugänglich zu
machen. Das heißt, KI hat das Potenzial, die
Gesundheitsversorgung für alle zu verbessern.
Kurz gesagt: Künstliche Intelligenz nutzt Trainings-
und Lerndaten, um ihre Fähigkeit aufzubauen und

fundierte Entscheidungen zu treffen. Von der
Interpretation bildgebender Untersuchungen bis hin zur
Patientenüberwachung in Echtzeit sind die Anwendungen
von KI im Gesundheitswesen umfangreich und vielfältig
und können beispielsweise die Diagnose- und
Behandlungsmöglichkeiten erheblich verbessern.
In der realen Welt sind Patienteninformationen in
nicht integrierten Systemen verstreut, was es schwierig
macht, einen vollständigen Überblick über den klinischen
Fall zu erhalten. Stellen Sie sich nun vor, ein KI-Modell zu
erstellen, das Röntgenbilder verdächtiger Läsionen,
Labortests und das Blut des Patienten zusammen mit
genetischen Informationen aus einer Gewebebiopsie
konsolidiert.
Durch den Einsatz von KI-Techniken wäre es
möglich, die Diagnose präziser zu stellen,
Behandlungsoptionen mit größerer
Erfolgswahrscheinlichkeit aufzuzeigen und sogar
vorherzusagen, wann der Patient entlassen wird.
7

Dieses Buch wurde geschrieben, um anhand von
Fallstudien von 100 globalen Start-ups eine
entmystifizierung Sicht auf die Anwendung künstlicher
Intelligenz (KI) in der Medizin zu bieten. Diese
Unternehmen stehen an der Spitze der Innovation und
erforschen das Potenzial von KI zur Verbesserung der
Gesundheitsversorgung auf der ganzen Welt.
Gutes Lesen!

8

KI und digitale Transformation der Gesundheit
Bevor darüber gesprochen wird, wie künstliche
Intelligenz die Zukunft gestaltet, ist es notwendig, den Kontext
zu verstehen, in dem Technologie in die Gesundheit
eingebunden wird. Die digitale Transformation im
Gesundheitswesen kann als die Einführung und Integration
fortschrittlicher digitaler Technologien zur Verbesserung und
Optimierung von Prozessen im Zusammenhang mit der
Gesundheitsversorgung, der Verwaltung klinischer Daten, der
Kommunikation zwischen medizinischem Fachpersonal und
Patienten sowie der klinischen Entscheidungsfindung definiert
werden.
Diese Transformation umfasst die Implementierung
innovativer technologischer Lösungen wie elektronische
Gesundheitsakten, Telemedizin, künstliche Intelligenz,
Big-Data-Analysen, tragbare medizinische Geräte und
Gesundheitsanwendungen mit dem Ziel, eine effektivere,
effizientere und menschenorientierte Versorgung des Patienten
zu fördern .
Die Digitalisierung des Gesundheitswesens beschränkt
sich nicht nur auf die Automatisierung traditioneller Prozesse,
9

sondern bringt auch einen grundlegenden Wandel in der
Organisationskultur und den Pflegemodellen mit sich. Beispiele
hierfür sind die Förderung der interprofessionellen
Zusammenarbeit, die Entwicklung neuer datengesteuerter
Geschäftsmodelle, die Personalisierung von Behandlungen auf
der Grundlage von Genom- und Patienten Gesundheitsdaten
sowie die aktive Einbindung von Patienten in ihre eigene Pflege.
Im Laufe der Zeit wurde die Gesundheitslandschaft nach
und nach durch technologische Fortschritte, Änderungen in der
Regulierung und eine wachsende Nachfrage nach einer
besseren Gesundheitsversorgung beeinflusst. In den 1960er
und 1970er Jahren begannen Krankenhäuser mit der
Einführung von Krankenhausinformationssystemen (KIS), um
Patientenakten, Terminplanung und Abrechnung zu verwalten.
Diese Systeme basierten auf Mainframes und hatten im
Vergleich zu aktuellen Technologien eine eingeschränkte
Funktionalität.
Die Entwicklung elektronischer Gesundheitsakten (EHR)
Mitte der 1980er Jahre ermöglichte es medizinischem
Fachpersonal, Patienteninformationen elektronisch zu speichern
und darauf zuzugreifen. Die groß angelegte Einführung dieser
10

Systeme befand sich jedoch aufgrund von Interoperabilitäts-
und Kostenproblemen noch in einem frühen Stadium.
Mit dem Wachstum des Internets und der verbesserten
Konnektivität zu Beginn des 21. Jahrhunderts ergaben sich
Möglichkeiten, Verbindungen zwischen Gesundheitssystemen
herzustellen und so die Entwicklung von E-Health-Netzwerken
und einen sicheren Datenaustausch zwischen Institutionen zu
ermöglichen.
Parallel zum technologischen Fortschritt gab es
Änderungen in den Gesundheitsvorschriften und -richtlinien, die
die Einführung digitaler Technologien im Gesundheitsbereich
gefördert haben. In den Vereinigten Staaten beispielsweise
boten der Health Information Technology Act und der Health
Economic Recovery and Reinvestment Act (HITECH Act)
finanzielle Anreize für die Einführung von EHRs und
begünstigten die Einführung von „Open Health“.
Derzeit erleben wir erhebliche Fortschritte bei digitalen
und rechnerischen Technologien, die die exponentielle
Generierung von Gesundheitsdaten durch diese Digitalisierung
in der Branche untersuchen. Künstliche Intelligenz,
Big-Data-Analyse, Cloud Computing und das Internet der Dinge
11

(IoT) sind Technologien, die neue Möglichkeiten zur
Verbesserung der Gesundheitsversorgung eröffnen und eine
fortschrittlichere Analyse, Personalisierung der Behandlung und
Überwachung fernab der Gesundheit ermöglichen.
Diese wachsende Nachfrage nach hochwertiger
Gesundheitsversorgung ist auf eine alternde Bevölkerung, die
zunehmende Prävalenz chronischer Krankheiten und die
Erwartungen der Patienten zurückzuführen. In diesem Szenario
wird künstliche Intelligenz bei der Suche nach Lösungen zur
Verbesserung der Effizienz, Qualität und Zugänglichkeit der
Pflege relevant.
Vitaldatenintegration
Daten nehmen bei der digitalen Transformation des
Gesundheitswesens eine zentrale Stellung ein und sind das
wesentliche Element, das Innovationen vorantreibt und die
Gesundheitsversorgung verbessert. In diesem Zusammenhang
spielen sie mehrere entscheidende Rollen, die jeweils zu einem
effektiveren und patientenzentrierten Ansatz beitragen.
Erstens stellen klinische Patientendaten eine wertvolle
Informationsquelle dar. Diese Daten, zu denen
12

Krankengeschichten, Untersuchungsergebnisse und Verfahren
Aufzeichnungen gehören, bieten detaillierte Einblicke in den
individuellen Gesundheitszustand jedes Patienten. Sie leiten
klinische Entscheidungen, ermöglichen die Personalisierung von
Behandlungen und helfen bei der kontinuierlichen Überwachung
des Patienten Fortschritts im Laufe der Zeit.
Darüber hinaus unterstützen Daten prädiktive und
diagnostische Analysen. Durch die Analyse großer Mengen von
Patientendaten können Ärzte Modelle entwickeln, die Muster
und Trends erkennen und es ihnen ermöglichen,
Krankheitsrisiken vorherzusagen, medizinische Zustände zu
diagnostizieren und die besten Behandlungsstrategien
auszuwählen. Sie bilden die Grundlage für klinische Studien,
helfen bei der Bewertung der Wirksamkeit bestehender
Behandlungen und tragen zur Entdeckung neuer Therapien,
Medikamente und medizinischer Geräte bei.
Im Bevölkerungs Management werden
Bevölkerungsdaten verwendet, um den Gesundheitszustand von
Patientengruppen zu überwachen und epidemiologische Muster
zu identifizieren.
13

Dies hilft bei der Umsetzung öffentlicher
Gesundheitspolitik, präventiver Interventionen und Programmen
zur Behandlung chronischer Krankheiten.
Die Patienten Einbindung wird auch durch Daten
gesteuert. Patienten haben Zugriff auf personalisierte
medizinische Informationen, Überwachungsinstrumente und
Bildungsressourcen, die es ihnen ermöglichen, ihre eigene
Gesundheit effektiver zu verwalten und sich aktiv am
Entscheidungsprozess zu beteiligen.
In der komplexen Gesundheitslandschaft liefern
vielfältige Datenquellen wertvolle Einblicke in den körperlichen
Zustand, die Krankengeschichte und das Gesundheitsverhalten
von Patienten. Elektronische Gesundheitsakten (EHRs) sind
digitale Aufbewahrungsorte, die Aufzeichnungen von Diagnosen
und Behandlungen bis hin zu Testergebnissen und
Verschreibungen enthalten und so einen schnellen und sicheren
Zugriff auf klinische Informationen ermöglichen.
In den letzten Jahren erfassen tragbare Geräte wie
Smartwatches und Fitnessarmbänder Daten zu körperlicher
Aktivität, Schlaf und Herzfrequenz in Echtzeit.
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Eine weitere wichtige Datenquelle sind Geräte wie
Blutzuckermessgeräte, Blutdruckmessgeräte und
Elektrokardiogramme Geräte, die mit dem Netzwerk verbunden
bleiben und genaue und kontinuierliche biomedizinische Daten
liefern.
Röntgenaufnahmen, MRTs und CT-Scans liefern visuelle
Informationen über die Anatomie und den Gesundheitszustand
des Patienten, und die Integration der 360-Grad-Ansicht des
Patienten zusammen mit den Ergebnissen von Labortests wie
Blut- und Urintests liefert biochemische und molekulare
Informationen über die Gesundheit des Patienten.
Auf öffentlicher Ebene helfen Aufzeichnungen über
Krankheitsausbrüche, Impfungen und demografische Daten
dabei, die Ausbreitung von Krankheiten zu überwachen,
epidemiologische Trends zu erkennen und Gesundheitspolitik zu
steuern.
Wenn diese vielfältigen Datenquellen richtig integriert
und analysiert werden, ermöglichen sie ein umfassendes
Verständnis der Patienten Gesundheit und fördern die
Bereitstellung einer effektiven, personalisierten Versorgung.
15

Daher ist die Integration von Technologie im
Gesundheitswesen aufgrund der zahlreichen Vorteile, die sie für
Patienten, medizinisches Fachpersonal und das
Gesundheitssystem insgesamt bietet, von größter Bedeutung.
Elektronische Gesundheitsakten (EHRs) ermöglichen
beispielsweise medizinischen Fachkräften einen schnellen
Zugriff auf die Krankengeschichte des Patienten, wodurch
Verschreibungsfehler reduziert, die Pflegekoordination
verbessert und sichergestellt wird, dass Patienten angemessene
und rechtzeitige Behandlungen erhalten.
Technologien wie Prozessautomatisierung, Telemedizin
und Datenanalyse tragen dazu bei, betriebliche Prozesse in
Gesundheitseinrichtungen zu optimieren.
Dies umfasst alles von der Terminplanung über die
Bestandsverwaltung bis hin zur Ressourcenzuweisung, was zu
einer effizienteren Nutzung der verfügbaren Ressourcen und
reduzierten Betriebskosten führt.
Telemedizin und digitale Gesundheit ermöglichen es
Patienten, aus der Ferne auf Gesundheitsversorgung
zuzugreifen, insbesondere in ländlichen Gebieten oder mit
begrenztem Zugang zu Gesundheitsdiensten. Dadurch wird der
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Zugang zur Gesundheitsversorgung erweitert, geografische
Barrieren abgebaut und die Zugänglichkeit für gefährdete und
benachteiligte Gruppen verbessert.
Gesundheits-Apps, Wearables und Patientenportale
ermöglichen es den Menschen, eine aktivere Rolle für ihre
eigene Gesundheit zu übernehmen. Patienten können ihren
Zustand überwachen, Symptome aufzeichnen, Termine
vereinbaren und bequem und effektiv auf
Gesundheitsinformationen zugreifen und so das
Gesundheitsmanagement und das Selbstmanagement fördern.
Technologie spielt eine entscheidende Rolle bei der
Vorbereitung und Reaktion auf Notfälle im Bereich der
öffentlichen Gesundheit, wie z. B. Pandemien. Epidemiologische
Überwachungssysteme, Kontakt Verfolgung, Krankheit
Modellierung und Echtzeitkommunikation sind unerlässlich, um
die Ausbreitung von Krankheiten zu überwachen,
Kontrollmaßnahmen umzusetzen und der Bevölkerung aktuelle
Informationen bereitzustellen.
Daher muss dieses generierte Datenvolumen
zentralisiert und strukturiert werden, um für die Analyse großer
Datenmengen, künstliche Intelligenz und prädiktive
17

Modellierung verwendet zu werden. Dies ist ein grundlegender
Schritt auf dem Weg zum potenziellen Quantensprung der KI im
Gesundheitswesen, der zu einem tieferen Verständnis von
Krankheiten und Gesundheitsmustern führen und die
Entdeckung neuer Therapien und Behandlungsansätze
erleichtern wird.
Offene Gesundheits- und Daten Interoperabilität
Im Hinblick auf die organisierte Konsolidierung von
Gesundheitsdaten für den Einsatz in Anwendungen der
künstlichen Intelligenz ist die Interoperabilität zwischen
Systemen als notwendig zu erwähnen, um den effizienten und
sicheren Austausch medizinischer Informationen zwischen
verschiedenen Leistungserbringern und Gesundheitszentren zu
gewährleisten.
Derselbe Patient verfügt über Informationen, die in Silos
von Systemen wie HIS, PACS, LIS und anderen gespeichert
sind, ohne dass die Möglichkeit einer Portabilität seiner
Informationen zwischen den Gesundheitseinrichtungen, in
denen er versorgt wird, besteht.
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Da durch die digitale Transformation eine Vielzahl von
Software und Anwendungen mit jeweils eigenen Anforderungen
und Dateiformaten entstehen, kann es eine komplexe und
herausfordernde Aufgabe sein, diese Systeme zu integrieren
und miteinander kommunizieren zu lassen. Die Integration von
Altsystemen, heterogenen Datenstandards und
Datensicherheitsproblemen kann die Konsolidierung einer
zentralen Grundlage für den Einsatz künstlicher Intelligenz
erschweren.
In diesem Sinne gewinnt der Begriff „Open Health“ in
der Gesundheits Agenda an Bedeutung. Es handelt sich um ein
revolutionäres Konzept, das darauf abzielt, unsere
Herangehensweise an die Gesundheit zu verändern und den
Weg für einen kollaborativen, transparenteren und
zugänglichen Ansatz im Gesundheitswesen zu ebnen.
Im Gegensatz zum traditionellen Modell, das oft durch
Informationssilos und mangelnde Interoperabilität zwischen
Systemen gekennzeichnet ist, schlägt Open Health eine
vollständige Integration von Gesundheitsdaten vor und fördert
so den freien und sicheren Informationsaustausch zwischen
19

Patienten, Gesundheitsfachkräften, Forschern und
Organisationen.
Eine der Säulen von Open Health ist der Einsatz neuer
Technologien wie künstliche Intelligenz, Blockchain und das
Internet der Dinge (IoT), um vernetzte, patientenzentrierte
Gesundheit Ökosysteme zu schaffen. Dies bedeutet, dass
Patienten eine aktive Rolle bei der Verwaltung ihrer eigenen
Gesundheit spielen, einfach auf ihre Krankenakten zugreifen,
ihre Vitalfunktionen in Echtzeit überwachen und direkt mit ihren
Ärzten bei der Entscheidungsfindung zusammenarbeiten
können.
Open Health kann der künstlichen Intelligenz (KI) in
mehreren Aspekten erhebliche Vorteile bringen. Der Zugang zu
breiten, offenen Daten kann beispielsweise das Training von
KI-Algorithmen mit einem repräsentativen Spektrum klinischer
Fälle erleichtern, was die Genauigkeit und Verallgemeinerung
von KI-Modellen, beispielsweise bei der Krankheits Vorhersage,
verbessern könnte.
Eine weitere Anwendung könnte die Verwendung von
Algorithmen für maschinelles Lernen sein, um spezifische
Gesundheitsrisiken für jeden Patienten auf der Grundlage seiner
20

Krankengeschichte, seines Lebensstils und genetischer Faktoren
vorherzusagen.
Open Health kann die Analyse großer Gesundheits
Datensätze mithilfe von KI-Techniken wie maschinellem Lernen
und Big-Data-Analysen erleichtern.
Als Vorteile können wir die Generierung tieferer
Einblicke in die Gesundheitsmuster der Bevölkerung, die
Identifizierung neu auftretender Krankheit Trends und die
Entdeckung neuer Biomarker für Diagnose und Prognose
erwähnen.
KI-Systeme können in Gesundheitssysteme integriert
werden, um klinische Entscheidungsunterstützung in Echtzeit
bereitzustellen. Beispielsweise können KI-Algorithmen Ärzten
dabei helfen, medizinische Untersuchungen zu interpretieren,
Differenzialdiagnosen vorzuschlagen, evidenzbasierte
Behandlungsprotokolle zu empfehlen und vor möglichen
Arzneimittelwechselwirkungen zu warnen.
Mit dem Internet der Dinge (IoT) verbundene
Gesundheits Überwachungsgeräte können Echtzeitdaten über
die Vitalfunktionen von Patienten sammeln. KI-Algorithmen
21

können verwendet werden, um diese Daten zu analysieren und
abnormale Muster zu erkennen, die auf Gesundheitsprobleme
hinweisen können, was ein frühzeitiges Eingreifen und die
Vermeidung von Komplikationen ermöglicht.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Open Health
ein förderliches Umfeld für die Anwendung und Entwicklung
künstlicher Intelligenz im Gesundheitsbereich bietet, den
Zugang zu umfassenderen und vielfältigen Daten ermöglicht,
die Personalisierung der medizinischen Versorgung fördert, die
Analyse großer Datenmengen erleichtert und die Unterstützung
der klinischen Entscheidungsfindung verbessert
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Künstliche Intelligenz und
Medizin: Die nächste Grenze
Kindle Edition
by Enrico Guardelli (Autor) Format: Kindle Edition
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Die künstliche Intelligenz (KI) hat sich als mächtiger Verbündeter
im Gesundheitswesen etabliert und revolutioniert die Art und
Weise, wie medizinische Fachkräfte Krankheiten diagnostizieren,
behandeln und verwalten. Durch die Integration fortschrittlicher
maschineller Lernalgorithmen und der natürlichen
Sprachverarbeitung hat KI ihre Fähigkeit unter Beweis gestellt,
schnell und genau umfangreiche medizinische Datensätze zu
analysieren und wertvolle Einblicke zu liefern, die zu präziseren
Diagnosen und wirksameren Behandlungen führen können.
Von der Interpretation medizinischer Bilder bis zur
Echtzeitüberwachung von Patienten sind die Anwendungen von KI
im Gesundheitswesen vielfältig und facettenreich und
versprechen, die Qualität der medizinischen Versorgung signifikant
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