Maschinelles Lernen im Gesundheitswesen: Anwendungsfälle, Beispiele und Algorithmen
13. Februar 2025
Überblick über den Markt für maschinelles Lernen im Gesundheitswesen
Nach Angaben der WHO werden bis 2030 10 Millionen zusätzliche medizinische Fachkräfte benötigt. Der Mangel an qualifizierten medizinischen Fachkräften kann jedoch teilweise durch auf künstlicher Intelligenz basierende maschinelle Lerntechnologien gemildert werden, die die Effizienz der Pflege verbessern und den Fachkräften im Gesundheitswesen mehr Zeit für eine individuellere Behandlung jedes einzelnen Patienten geben können. Hier sind einige weitere relevante Statistiken über maschinelles Lernen im Gesundheitswesen:
Anteil nach Anwendung, 2022 (%)
Titel des Themas: Globaler Markt für KI/ML-Technologie im Gesundheitswesen
Datenquelle: grandviewresearch.com - KI im Gesundheitswesen Markt, 2024-2030
37.5%
CAGR des globalen KI/ML-Marktes im Gesundheitswesen von 2023-2030
Grand View Research
102,7 Mrd. $
Erwartete Größe des Marktes für KI im Gesundheitswesen bis 2028
Research and Markets
17%
mehr Zeit, die Ärzte dank der KI-Implementierung den Patienten widmen können
Statista
9 Anwendungsfälle des maschinellen Lernens für das Gesundheitswesen
Es gibt zahlreiche Anwendungsfelder für maschinelles Lernen im Gesundheitswesen, von Patienten-Apps, E-Triage-Tools und Online-Symptom-Checkern bis hin zu virtuellen Agenten und einer bionischen Bauchspeicheldrüse für Diabetes-Patienten. Lassen Sie uns einige populäre ML-Anwendungsbereiche und Beispiele aus der Praxis näher beleuchten, damit Sie den potenziellen Wert für Ihre eigene Praxis im Gesundheitswesen besser verstehen können.
Vorhersage von Krankheitsausbrüchen
Heutzutage können Satelliten große Datenmengen sammeln, darunter Echtzeit- und historische Daten. Die Methoden der Predictive-Analytics helfen dabei, diese Daten zu aggregieren und mögliche Krankheitsausbrüche vorherzusagen. Ein Beispiel ist die Vorhersage des Ausbruchs von Malaria durch die Analyse von monatlichen Niederschlägen, Temperaturen und ähnlichen Parametern. Dies kann besonders in Ländern der Dritten Welt von Bedeutung sein, in denen es an medizinischer Infrastruktur und der notwendigen Ausbildung zur Bekämpfung dieser Krankheiten fehlt. Wenn die Regierungen über solche kritischen Ausbrüche im Voraus Bescheid wissen, können sie Vorsichtsmaßnahmen treffen, um die negativen Auswirkungen zu minimieren und Leben zu retten.
Beispiel: ProMED meldet Krankheitsausbrüche online
ProMED (Program for Monitoring Emerging Diseases - Programm zur Überwachung neu auftretender Krankheiten) bietet ein Online-Echtzeit-Datenanalyse- und Meldesystem, das Ausbrüche von Infektionskrankheiten weltweit und jegliche Exposition gegenüber Toxinen, die die Gesundheit von Mensch und Tier beeinträchtigen, anzeigt. ProMED sammelt Daten aus verschiedenen Quellen, darunter Berichte von Behörden, Medien und Teilnehmern. Ein Expertenteam prüft diese Berichte, bevor sie in das System aufgenommen werden. Die von ProMED bereitgestellten Daten werden in einer HealthMap zusammengefasst, um die Krankheitsausbrüche in jedem Land zu visualisieren.
Änderung des Patientenverhaltens
Viele weit verbreitete Krankheiten sind beherrschbar oder sogar vermeidbar. So können beispielsweise Typ-2-Diabetes, Fettleibigkeit und Herzkrankheiten in einigen Fällen frühzeitig erkannt oder durch einen gesünderen Lebensstil vermieden werden. Die Anpassung des Lebensstils erfordert jedoch eine Verhaltensänderung mit Hilfe von ständigen Erinnerungen und Nachuntersuchungen. Zu diesem Zweck können Machine-Learning-Algorithmen Gesundheitsdaten, die von vernetzten medizinischen Geräten und Sensoren der Patienten eingehen, zusammenfassen, um Erkenntnisse über ihr Verhalten zu gewinnen und sie auf diesem Weg der Veränderung zu begleiten.
Beispiel: Änderung der Rauchgewohnheiten mit SmokeBeat
SmokeBeat ist eine App zur Raucherentwöhnung, die passiv Daten über das Rauchverhalten des Nutzers sammelt. Die Anwendung nutzt einen Beschleunigungsmesser auf einer Smartwatch oder einem Smartband, um Hand-zu-Mund-Gesten zu erkennen. SmokeBeat verarbeitet diese Daten und bietet in Echtzeit Anreize zur kognitiven Verhaltenstherapie. Die Reaktionen der Nutzer auf diese Anreize werden ständig gemessen und aufgezeichnet, um die Wirksamkeit zu verbessern. Darüber hinaus vergleicht SmokeBeat die Raucherdaten der Nutzer mit denen von Gleichgesinnten ihrer Wahl und schafft so ein unterstützendes soziales Netzwerk.
Virtuelle Krankenpflege
Gesundheitseinrichtungen setzen virtuelle Krankenpfleger ein, um verschiedene Prozesse zu optimieren, z. B. Terminplanung und -erinnerungen, Verwaltung von Medikamenten und chronischen Krankheiten, Pflege nach der Entlassung, Gesundheitsalarme und Notfallmaßnahmen. Virtuelle Krankenpfleger sind computergenerierte Avatare, die sozial, einfühlsam und informativ sind und mit Patienten interagieren können. Sie stehen rund um die Uhr zur Verfügung und können Fragen der Patienten zwischen den Arztbesuchen schnell beantworten.
Beispiel: Rationalisierung der Fernbetreuung mit Molly
Ein Beispiel für eine virtuelle Krankenschwester ist Molly. Dieser weibliche Avatar kann den Gesundheitszustand aus der Ferne überwachen und empfängt Daten wie Blutdruck und Gewicht von den über Bluetooth verbundenen Überwachungsgeräten der Patienten. Diese Geräte befinden sich in den Wohnungen der Patienten, so dass sie bei Bedarf bequem Messungen vornehmen können. Molly kann Sprache erkennen und Patientenanfragen verbal beantworten. Außerdem bietet sie einen Chatbot für private Gespräche.
Medizinische Bildgebung
Selbst bei allen Fortschritten in den Technologien des Gesundheitswesens und der Datenwissenschaft, auch Data Science genannt, ist die medizinische Bildanalyse eine mühsame Aufgabe, die für menschliche Fehler anfällig ist, da sie viel Liebe zum Detail erfordert. Maschinelles Lernen wiederum kann selbst die kleinsten Veränderungen in Röntgenbildern, CT- oder MRT-Aufnahmen erkennen und in der Radiologie bei der Erkennung und Diagnose von Krankheiten helfen.
Beispiel: Verbesserung der Bildqualität mit SubtleMR
SubtleMR, entwickelt von Subtle Medical, ist beispielsweise eine auf maschinellem Lernen basierende Softwarelösung, die die Qualität von MRT-Protokollen verbessert. Mit Hilfe von Rauschunterdrückung und Auflösungsverbesserung verbessert SubtleMR die Bildqualität und die Schärfe eines jeden MRT-Scanners. So konnte beispielsweise RadNet, ein in den USA führendes Unternehmen für ambulante Bildgebung mit 335 Zentren landesweit, seine Protokolle nach der Einführung der SubtleMR-Technologie um 33-45 % beschleunigen.
Präzise Diagnostik & Identifizierung von Hochrisikopatienten
Im Gesundheitswesen können sich ungenaue oder unvollständige Befundung nachteilig auf die Ergebnisse der Patienten auswirken und im schlimmsten Fall sogar zum Tod führen. Um eine der größten Herausforderungen im Gesundheitswesen zu bewältigen, setzen viele Unternehmen auf maschinelles Lernen, um die medizinische Diagnostik genauer zu machen. Durch die Kombination von maschinellem Lernen, Mustererkennung und Automatisierung können Kliniker die Zeit, die sie für die Identifizierung von Risikopatienten benötigen, erheblich verkürzen. ML-Systeme können PHI verarbeiten und sie auf der Grundlage der erkannten Risikostufen in verschiedene Risikogruppen einteilen.
Beispiel 1: Vorhersage von Syndromen mit Face2Gene
Die Präzisionsmedizin-App Face2Gene nutzt eine durch maschinelles Lernen unterstützte Gesichtserkennungstechnologie, die Klinikern hilft, seltene Krankheiten genauer zu diagnostizieren. Mithilfe von maschinellem Lernen kann Face2Gene Phänotypen erkennen, relevante Gesichtsmerkmale aufdecken und die Wahrscheinlichkeit bewerten, dass ein Patient ein bestimmtes Syndrom hat.
Beispiel 2: Erkennung von Hochrisikopatienten mit UiPath und Amitech
Eine Kombination aus optischer Zeichenerkennung und natürlicher Sprachverarbeitung hilft bei der Strukturierung und Organisation von Patientenakten. Anschließend speist ein RPA-Bot diese Daten in ein maschinelles Lernsystem ein, das die Risiken der Patienten bewertet, einen maßgeschneiderten Gesundheitsplan für sie erstellt und die zuständigen Ärzte und Pflegemanager über Risikopatienten informiert, damit diese sofort Maßnahmen ergreifen können. Neben einer deutlichen Verbesserung der Patientenergebnisse dauert der Prozess nun nur noch Minuten statt Tage oder Wochen.
Roboter-gestützte Chirurgie
Der Einsatz von Robotern im Gesundheitswesen ist kein neuer Trend. ML-gestützte Assistenzroboter für die Chirurgie verbessern die Präzision, ermöglichen den Zugang zu verschiedenen Teilen des menschlichen Körpers mit minimalen Eingriffen und verkürzen die Dauer bestimmter Operationen, wodurch der Druck auf die menschlichen Chirurgen verringert wird. Roboter können bei der Durchführung komplexer Operationen helfen, das Trauma des Patienten und die Genesungszeit minimieren und sind in der Mikrochirurgie unverzichtbar.
Beispiel: Verbesserung der chirurgischen Ergebnisse mit dem Senhance Surgical System
Senhance ist ein konsolenbasiertes, mehrarmiges chirurgisches System, das von Chirurgen aus der Ferne gesteuert werden kann. Das System stützt sich stark auf Machine-Learning- und Deep-Learning-Modelle, um die anspruchsvollsten Ideen im Gesundheitswesen in die Realität umzusetzen. So können Chirurgen in der präoperativen Phase mithilfe einer machine-learning-gestützten Datenbank ein Simulationstraining absolvieren. Während der Operation kann die Intelligent Surgical Unit des Systems dann auf der Grundlage der Daten der Eye-Tracking-Kamera die Kameraansicht automatisch anpassen und vorhersagen, wann ein Chirurg die Bilder in Echtzeit vergrößern oder verbessern muss.
Arzneimittelforschung
Die Arzneimittelforschung ist ein teurer und langwieriger Prozess. Forscher testen Tausende von Elementen und deren Kombinationen, bis eines davon zu einem brauchbaren Medikament wird. Algorithmen für maschinelles Lernen werden im Prozess der Arzneimittelforschung für folgende Zwecke eingesetzt:
- Minimierung der Dauer klinischer Studien durch Vorhersage der Leistungsfähigkeit potenzieller Arzneimittel
- Identifizierung von Kombinationen bestehender Medikamente, die eine neue Behandlung bilden können
- Entdeckung neuer Arzneimittel auf der Grundlage von Substanztests
- Neue Verwendungszwecke für bereits getestete Stoffe finden
Beispiel: Beschleunigung der Onkologieforschung mit IBM Watson
Das Pharmaunternehmen Pfizer nutzt IBM Watson für seine Forschung im Bereich Immunonkologie. Während ein menschlicher Forscher etwa 300 Artikel pro Jahr lesen kann, verarbeitet Watson eine Million Zeitschriftenartikel und Daten zu vier Millionen Patenten. Die durch Machine-Learning gewonnenen Erkenntnisse ermöglichen es Pfizer-Mitarbeitern, nicht offensichtliche Zusammenhänge zu erkennen und bei der Erstellung von Behandlungsplänen aus Medikamentenkombinationen zu helfen.
Beispiel: Mit Google's Deep Mind Heilmittel für Krankheiten finden
Ein weiteres Beispiel ist AlphaFold, ein auf maschinelles Lernen gestütztes System, das von Googles DeepMind entwickelt wurde und automatisch Proteinstrukturen vorhersagen kann. Die zuverlässige Vorhersage, wie verschiedene Proteine miteinander interagieren, ist ein enormer biologischer Durchbruch, da sie das Screening und die Entwicklung von Medikamenten erheblich beschleunigen kann. Im Jahr 2021 gründete Google außerdem Isomorphic Labs, ein Unternehmen, das die Technologie von AlphaFold nutzen wird, um Heilmittel für weit verbreitete Krankheiten zu finden.
Krankenhausmanagement-Optimierung
Mit der ständig wachsenden Nachfrage nach Dienstleistungen im Gesundheitswesen werden die Unternehmensmanagementsysteme von Krankenhäusern immer chaotischer. Sorgfältig abgestimmte, auf maschinellem Lernen basierende Systeme können jedoch die Verarbeitung von Verwaltungsdaten beherrschen und die meisten leitenden Funktionen von Krankenhäusern erleichtern, einschließlich Personaleinsatzplanung, Lieferketten- und Bestandsmanagement, Ressourcenzuweisung, Verwaltung von Krankenakten und Überwachung der Einhaltung von Vorschriften.
Beispiel: Optimierung der Personalbesetzung mit Globus.ai
Das norwegische Unternehmen Globus.ai hat ein System entwickelt, das Einrichtungen des Gesundheitswesens dabei helfen soll, den Personaleinsatz zu rationalisieren. Mithilfe von natürlicher Sprachverarbeitung und maschinellem Lernen kann das System Mitarbeiter des Gesundheitswesens auf der Grundlage ihrer Fähigkeiten bestimmten Aufgaben zuordnen, wodurch die Aufgabenplanung wesentlich effizienter wird. Wichtig ist, dass das System von Globus.ai bei seinen Entscheidungen über die Personaleinsatzplanung auch rechtliche Anforderungen berücksichtigt. In einigen Fällen ist beispielsweise die Anzahl der Arbeitsstunden gesetzlich begrenzt oder es muss eine Fachkraft mit bestimmten Fachkenntnissen während eines bestimmten Verfahrens anwesend sein.
Krankenversicherungen
Die Krankenversicherung ist ein wesentlicher Bestandteil des Gesundheitssystems und entscheidend für den Zugang zur Gesundheitsversorgung. Die Prozesse in der Krankenversicherung, die größtenteils manuell durchgeführt werden, sind jedoch verbesserungswürdig. Beispielsweise können Algorithmen zur Mustererkennung, die auf maschinellem Lernen basieren, bei der Früherkennung von Betrug helfen. Die regelbasierten Betrugserkennungssysteme, die derzeit von den meisten Krankenversicherern eingesetzt werden, können zu viele Anträge als potenziell betrügerisch einstufen. Systeme, die auf maschinellem Lernen basieren, lernen dagegen und reduzieren die Wahrscheinlichkeit von Fehlalarmen schrittweise. Maschinelles Lernen kann auch dazu beitragen, verschiedene Krankenversicherungsprozesse zu automatisieren, darunter die Bonitätsprüfung, die Risikobewertung, die Bearbeitung von Ansprüchen und die Kundenbetreuung.
Beispiel: Optimierung von Krankenversicherungen mit Maya Intelligence
Das Temple University Health System (TUHS), ein landesweit anerkanntes akademisches Gesundheitssystem in Philadelphia, hat sich beispielsweise mit Accolade zusammengetan, einem Anbieter der Maya-Intelligence-Plattform, der Patienten bei der Auswahl der am besten geeigneten Option für das Gesundheitssystem unterstützt. Das System nutzt maschinelles Lernen, um medizinische Ansprüche, Laborergebnisse und andere relevante Patienteninformationen zu analysieren, um den Patienten maßgeschneiderte Gesundheitspläne anzubieten. Durch die Implementierung konnte das TUHS mehr als 2 Millionen US-Dollar an Kosten für Gesundheitsleistungen einsparen und das Engagement der Mitarbeiter um 50 % steigern.
Verbessern Sie Ihre Gesundheitsdienste mit Machine-Learning
5 Unternehmen, die maschinelles Lernen im Gesundheitswesen einsetzen
Zahlreiche Unternehmen weltweit setzen maschinelles Lernen ein, um die Qualität, Zugänglichkeit und Interoperabilität von Gesundheitssystemen zu verbessern, mit dem Ziel, die Gesundheit der Patienten zu verbessern.
Das Tool Viz.ai nutzt Machine-Learning-Algorithmen, um die Koordination der Pflege zu optimieren und die Kommunikation zwischen den Fachkräften im Gesundheitswesen zu verbessern. Viz.ai strafft die Versorgung durch die schnelle Verbindung von Gesundheitsdienstleistern an der Front mit Spezialisten, was zu einer schnelleren Falllösung und besseren Patientenergebnissen führt.
Die auf künstlicher Intelligenz basierende Plattform von Deep Genomics beschleunigt Forschungsprojekte, indem sie Fachleuten im Gesundheitsbereich hilft, schnell Kandidaten für die Entwicklung von Medikamenten gegen bestimmte Krankheiten zu finden. Das Unternehmen setzt maschinelles Lernen ein, um potenzielle Ursachen für genetische Krankheiten zu identifizieren und aufzuspüren. Das System kann herausfinden, wie die Mutation eines Menschen seine DNA verändert und eine Krankheit auslöst. Noch besser: Die ML-basierte Lösung kann innerhalb weniger Stunden Millionen potenzieller Medikamente analysieren und den Forschern sagen, welche die besten Erfolgsaussichten haben.
Intuitive Surgical ist der Entwickler des meistgenutzten, auf maschinellem Lernen basierenden Operationssystems namens Da Vinci. Das Da Vinci-Operationssystem ermöglicht es Chirurgen, robotergestützte, minimalinvasive Operationen durchzuführen, die die Operationsergebnisse erheblich verbessern.
Oncora Medical ist ein in Philadelphia ansässiges Startup, das die Krebsforschung und -behandlung rationalisiert. Durch die Sammlung großer Datenmengen (Big Data) aus Krankenakten, elektronischen Patientenakten, Krebsregistern und anderen Softwaresystemen kann die Plattform von Oncora die Qualität der Versorgung bewerten und bessere Behandlungsmethoden vorschlagen. Oncora geht bei der Entwicklung von maschinellen Lernmodellen vor wie ein biopharmazeutisches Unternehmen bei der Entwicklung von Medikamenten. Jedes ML-Modell durchläuft eine gründliche Bewertung, die aus mehreren Phasen besteht.
PathAI nutzt maschinelles Lernen, um Pathologen zu helfen, fundiertere Diagnoseentscheidungen zu treffen. Das Unternehmen liefert Algorithmen für klinische Studien und entwickelt ML-Modelle, die die Analyse von Patientengewebeproben optimieren können. PathAI arbeitet mit renommierten Arzneimittelentwicklern und Organisationen des Gesundheitswesens zusammen, um die Reichweite von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen im Gesundheitswesen zu erweitern.
7 Vorteile von Machine-Learning im Gesundheitswesen
Hier sind einige der Vorteile, die Organisationen im Gesundheitswesen durch den Einsatz von maschinellem Lernen erzielen:
Automatisierung von Routineaufgaben
Von der Rationalisierung von EHR-Prozessen bis hin zur virtuellen Krankenpflege kann maschinelles Lernen Fachpersonal im Gesundheitswesen helfen, viele Routine- und wiederholbare Aufgaben zu automatisieren und die Betriebskosten zu senken.
Verbesserte Entscheidungsfindung
Durch die Erkennung von Mustern in riesigen Datensätzen des Gesundheitswesens hilft das maschinelle Lernen Klinikern, die Diagnostik zu rationalisieren und die Entscheidungsfindung zu verbessern und damit die Ergebnisse für die Patienten zu verbessern.
Verbesserte Patientenerfahrung
Mithilfe von Chatbots und virtuellen Assistenten können Organisationen des Gesundheitswesens die Patientenerfahrung verbessern, indem sie den Zugang zu grundlegenden Gesundheitsdienstleistungen vereinfachen.
Beschleunigte Innovation
Durch die Optimierung der Arzneimittelentdeckung und -entwicklung hilft das maschinelle Lernen den Pharmaunternehmen, die Markteinführungszeit und die Forschungskosten zu senken.
Erweiterter Zugang zum Gesundheitswesen
Dank der durch maschinelles Lernen erzielten Effizienzsteigerungen können Unternehmen mehr Patienten helfen, ohne die Qualität der Versorgung zu beeinträchtigen.
Geringere Risiken
Die Einführung von ML ermöglicht die Früherkennung schwerer Krankheiten, die Verringerung der Risiken bei robotergestützten Operationen und die schnelle Identifizierung von Risikopatienten.
Verfeinerte Datenverwaltung
Algorithmen für maschinelles Lernen können Gesundheitsorganisationen dabei helfen, Unstimmigkeiten in unterschiedlichen Gesundheitsdatensätzen zu erkennen, Daten zu bereinigen und ihre Integrität zu überprüfen.
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Herausforderungen mit Machine-Learning im Gesundheitswesen
Das maschinelle Lernen hat zwar ein immenses Potenzial zur Umgestaltung des Gesundheitswesens, es ist jedoch wichtig, die mit seiner Umsetzung verbundenen Herausforderungen und Risiken zu berücksichtigen.
Herausforderung
Lösung
1Mangel an Daten
Der Mangel an sauberen, strukturierten Daten ist ein übergreifendes Problem für Unternehmen in allen Branchen. Die Schulung und der Einsatz von wertschöpfenden Machine-Learning-Modellen erfordert jedoch, dass Unternehmen ihre Ansätze zur Datenverwaltung neu überdenken. Da die Datensätze einer einzigen Organisation selten als Trainingsdaten für das Modell ausreichen, beschaffen sich Ingenieure Patientendaten von anderen Gesundheitsorganisationen. Das Problem ist, dass die meisten dieser Datensätze untereinander nicht kompatibel sind.
Die Durchsetzung von branchenweiten Data-Governance-Rahmenwerken ist an dieser Stelle von größter Bedeutung. Die Standardisierung medizinischer Daten erfordert gleichermaßen Anstrengungen von staatlichen Stellen und Akteuren der Branche. So hat beispielsweise das vom Weißen Haus geleitete Team der National AI Research Resource (NAIRR) im Jahr 2022 einen umfassenden Zwischenbericht veröffentlicht, der Empfehlungen zur Datenerfassung enthält und darauf abzielt, den Zugang zu medizinischen Daten für mehr KI-Unternehmen und Forscher zu erweitern.
2Verzerrungseffekte (Bias)
Zwar können alle Machine-Learning-Anwendungen mit Verzerrungen behaftet sein, doch sind die Auswirkungen im Gesundheitsbereich im besorgniserregendsten. Da Menschen für das Training von Machine-Learning-Modellen verantwortlich sind, beeinflussen unsere inhärenten Vorurteile zwangsläufig den Prozess. Darüber hinaus stützen ML-Modelle diese Vorurteile nicht nur, sondern verstärken sie oft noch.
Die Bedeutung unvoreingenommener und gerechter Daten wird auch auf Regierungsebene anerkannt. Im Jahr 2021 gründete die Regierung Biden die Equitable Data Working Group, um sicherzustellen, dass historisch unterversorgte Gemeinschaften gleichberechtigten Zugang zum Gesundheitswesen erhalten. Ein wichtiger Punkt auf der Agenda der Gruppe ist die Durchsetzung robuster Standards, um verschiedene Datensätze interoperabel zu machen. Sowohl die Initiativen der NAIRR als auch der Equitable Working Group tragen dazu bei, die Effektivität des maschinellen Lernens zu maximieren und die Wahrscheinlichkeit von Verzerrungen zu verringern.
3Fehlen einer Strategie
In den meisten Fällen bringt das maschinelle Lernen greifbare langfristige Vorteile, wenn alle Teile der Organisation seine Einführung unterstützen. Da sich maschinelles Lernen jedoch viel drastischer auf die herkömmlichen Arbeitsabläufe im Gesundheitswesen auswirkt als die meisten anderen Technologien, kann es einige Änderungen der üblichen Prozesse erfordern.
Es ist verständlich, dass viele Unternehmen zögern, erhebliche Veränderungen vorzunehmen, um die Technologie einzuführen. Sie sollten sich jedoch bemühen, die Teamrollen neu zu definieren, in Veränderungsmanagement zu investieren und Programme zur Umschulung der Mitarbeiter zu starten. Laut einer kürzlich durchgeführten Deloitte-Umfrage ist die Mehrheit der Branchenführer außerdem der Meinung, dass sich diese Initiativen auf lange Sicht unweigerlich auszahlen werden.
4Begrenztes internes Fachwissen
Die Integration einer so komplexen Technologie wie Machine-Learning in die komplizierten Arbeitsabläufe im Gesundheitswesen erfordert sowohl hervorragende technische Fähigkeiten als auch ein tiefes Verständnis der medizinischen Wissenschaft. Auf der einen Seite versäumen es viele ambitionierte KI-Start-ups, klinische Expertise in die frühen Phasen der Entwicklung einzubeziehen, während auf der anderen Seite viele glaubwürdige und erfahrene Kliniker das maschinelle Lernen nicht ausreichend verstehen, um einen konkreten Beitrag leisten zu können.
Aus diesem Grund sollten KI-Start-ups, die in den Gesundheitssektor einsteigen, ein vielseitiges Team zusammenstellen. Es ist nicht nur wichtig, herausragende Talente aus verschiedenen Bereichen zu rekrutieren, sondern auch sicherzustellen, dass Datenwissenschaftler, Ingenieure für maschinelles Lernen, Ärzte, Juristen und andere Experten zusammenarbeiten können.
Entfesseln Sie die Kraft von ML
Während die Vorteile des maschinellen Lernens im Gesundheitswesen offensichtlich und unbestreitbar sind, erfordert die Umsetzung erhebliche Ressourcen und betriebliche Veränderungen innerhalb medizinischer Organisationen, was nicht über Nacht geschehen kann. Da die Nachfrage nach Dienstleistungen im Gesundheitswesen steigt, ist der Einsatz von KI-Technologie nach wie vor die beste Lösung. Damit maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz die Herausforderungen des Gesundheitswesens lösen können, müssen medizinische Einrichtungen von Tests und Pilotprojekten zu voll funktionsfähigen ML- bzw. KI-Anwendungen übergehen. Und die ML-Experten von Itransition sind hier, um Ihnen dabei zu helfen.
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