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Künstliche Intelligenz
und Medizin
Die nächste Grenze
Enrico Guardelli
1
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3
Copyright © 2024 MedTechBiz
Alle Rechte vorbehalten
Kein Teil dieses Buches darf ohne die ausdrückliche
schriftliche Genehmigung des Herausgebers reproduziert,
in einem Abrufsystem gespeichert oder in irgendeiner
Form oder mit irgendwelchen Mitteln, sei es elektronisch,
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.
14
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
16
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.
18
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
22
Künstliche Intelligenz und
Medizin: Die nächste Grenze
Kindle Edition
by Enrico Guardelli (Autor) Format: Kindle Edition
See all formats and editions
23
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
zu verbessern und letztendlich Leben zu retten.
In diesem Buch erhalten Sie einen umfassenden Überblick
darüber, wie "MedTechs" die Anwendung künstlicher Intelligenz
(KI) im Gesundheitswesen vorantreiben. Diese Unternehmen sind
führend in der Innovation und erforschen das Potenzial von KI, die
Gesundheitsversorgung weltweit zu verbessern.
24
Durch die Untersuchung dieser "Medtech" können wir viel über
das Potenzial von KI im Gesundheitswesen und darüber lernen,
wie sie die Zukunft der Branche gestaltet. Durch kontinuierliche
Forschungs- und Entwicklungs Bemühungen tragen diese
Unternehmen dazu bei, den Weg für eine effektivere, zugängliche
und personalisierte Gesundheitsversorgung für alle zu ebnen.
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  • 4. 3
  • 5. Copyright © 2024 MedTechBiz Alle Rechte vorbehalten Kein Teil dieses Buches darf ohne die ausdrückliche schriftliche Genehmigung des Herausgebers reproduziert, in einem Abrufsystem gespeichert oder in irgendeiner Form oder mit irgendwelchen Mitteln, sei es elektronisch, mechanisch, durch Fotokopieren, Aufzeichnen oder auf andere Weise, übertragen werden. ISBN-13: 9798323712984 4
  • 6. 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
  • 7. ​ 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
  • 8. 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
  • 9. 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
  • 10. 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
  • 11. 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
  • 12. 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
  • 13. (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
  • 14. 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
  • 15. 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. 14
  • 16. 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
  • 17. 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 16
  • 18. 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
  • 19. 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. 18
  • 20. 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
  • 21. 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
  • 22. 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
  • 23. 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 22
  • 24. Künstliche Intelligenz und Medizin: Die nächste Grenze Kindle Edition by Enrico Guardelli (Autor) Format: Kindle Edition See all formats and editions 23
  • 25. 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 zu verbessern und letztendlich Leben zu retten. In diesem Buch erhalten Sie einen umfassenden Überblick darüber, wie "MedTechs" die Anwendung künstlicher Intelligenz (KI) im Gesundheitswesen vorantreiben. Diese Unternehmen sind führend in der Innovation und erforschen das Potenzial von KI, die Gesundheitsversorgung weltweit zu verbessern. 24
  • 26. Durch die Untersuchung dieser "Medtech" können wir viel über das Potenzial von KI im Gesundheitswesen und darüber lernen, wie sie die Zukunft der Branche gestaltet. Durch kontinuierliche Forschungs- und Entwicklungs Bemühungen tragen diese Unternehmen dazu bei, den Weg für eine effektivere, zugängliche und personalisierte Gesundheitsversorgung für alle zu ebnen. EBOOK AMAZON https://www.amazon.de/dp/B0D2YWZXB2 BOOK AMAZON https://www.amazon.de/-/en/dp/B0D2ZPKK4R/ref=tmm_pap _swatch_0?_encoding=UTF8&qid=&sr= 25