Wie wird maschinelles Lernen zu einem Game-Changer in der Gesundheitsbranche?

Maschinelles Lernen treibt massive Verbesserungen und Innovationen in der Gesundheitsbranche voran. Es beschleunigt Fortschritte in den Bereichen klinischer Betrieb, Arzneimittelentwicklung, Chirurgie und Datenmanagement.

Die Covid-19-Pandemie hat den Gesundheitssektor weiter dazu gedrängt, diese moderne Technologie aktiv zu übernehmen.

Noch wichtiger ist, dass die Patienten am meisten davon profitieren werden, da die Technologie ihre Gesundheitsergebnisse verbessern kann, indem sie die besten Behandlungspläne für sie analysiert. ML ist in der Lage, Krankheiten in einem frühen Stadium genauer zu erkennen und hilft, die Zahl der Wiedereinweisungen in Krankenhäuser und Kliniken zu reduzieren.

In diesem Artikel werden wir die wichtigsten Anwendungen des maschinellen Lernens im Gesundheitswesen herausfinden und erfahren, wie diese Technologie die Branche mit ihren außergewöhnlichen Vorteilen neu definiert.

Lass uns anfangen!

Wichtige Anwendungen des maschinellen Lernens im Gesundheitswesen

Von der Maximierung der Krankenhauseffizienz bis hin zur Erstellung einer genauen Diagnose haben sich ML-Technologien als Segen für die Gesundheitsbranche erwiesen. Hier sind einige wichtige Anwendungen für maschinelles Lernen in der Gesundheitsbranche, um besser mit Benutzern in Kontakt zu treten und mehr Umsatz zu generieren.

Personalisierende Behandlung

Das Angebot personalisierter Behandlungen ist einer der wichtigsten Anwendungsfälle für maschinelles Lernen im Gesundheitswesen. Es ermöglicht Organisationen im Gesundheitswesen eine personalisierte Patientenversorgung durch die Analyse der Krankengeschichte, Symptome und Tests der Patienten. Mithilfe von ML in der Medizin und im Gesundheitswesen können Ärzte maßgeschneiderte Behandlungen entwickeln und Medikamente verschreiben, die auf bestimmte Krankheiten bei einzelnen Patienten abzielen.

Mit ML können Gesundheitsorganisationen auch auf die Analyse basierend auf elektronischen Gesundheitsakten für den Patienten zugreifen. Dies hilft Ärzten dabei, schneller Entscheidungen darüber zu treffen, welche Art von Behandlung für den Patienten am besten geeignet ist.

Darüber hinaus kann maschinelles Lernen im Gesundheitswesen Ärzte dabei unterstützen, herauszufinden, ob der Patient für notwendige Änderungen der Medikation bereit ist. Dies hilft, von Anfang an die richtige Behandlung einzuleiten.

Betrug erkennen

Nach Angaben des Justizministeriums der USA sind 3 % der Gesundheitsansprüche im Land betrügerisch. Dies wandelt sich in einen jährlichen Verlust von hundert Milliarden Dollar um. Mithilfe von Modellen für maschinelles Lernen kann die Gesundheitsbranche ungültige Anträge erkennen, bevor sie bezahlt werden, und die Genehmigung, Bearbeitung und Zahlung gültiger Anträge beschleunigen. Neben der Aufdeckung von Versicherungsbetrug verhindert ML auch den Diebstahl von Patientendaten.

Führende Gesundheitsorganisationen wie Harvard Pilgrim Health setzen KI- und ML-Technologien ein, um Betrug im Gesundheitswesen auszurotten. Sie verwenden ML-basierte Betrugserkennungssysteme , um Ansprüche zu identifizieren und verdächtiges Verhalten zu erkennen.

Krankheiten im Frühstadium erkennen

Es gibt viele Krankheiten, die Sie in den frühen Stadien erkennen müssen, um den Behandlungsplan festzulegen und den Patienten zu helfen, eine gute Lebensweise zu sichern.

Eine Kombination aus überwachten und unüberwachten Algorithmen unter maschinellem Lernen unterstützt Ärzte besser bei der Früherkennung von Krankheiten. ML vergleicht neue Daten mit den alten Daten zu einer bestimmten Krankheit, und wenn die Symptome eine rote Flagge zeigen, können die Ärzte entsprechend handeln.

Roboterassistierte Chirurgie

ML-betriebene Operationsroboter haben Operationen in Bezug auf Genauigkeit und Geschwindigkeit revolutioniert. Diese Systeme können komplizierte chirurgische Eingriffe mit reduziertem Blutverlust, Nebenwirkungen oder Schmerzrisiken durchführen. Darüber hinaus ist die postoperative Genesung viel schneller und einfacher.

Das Maastricht University Medical Center ist eines der besten Beispiele für maschinelles Lernen im Gesundheitswesen. Es hat einen ML-betriebenen Operationsroboter verwendet, um kleine Blutgefäße zu nähen, die nicht dicker als 0,03 Millimeter sind.

Durch die Verwendung von ML in Medizin und Gesundheitswesen erhalten Fachleute und Chirurgen Zugriff auf Echtzeitinformationen und Einblicke in den aktuellen Gesundheitszustand eines Patienten. Dies wiederum ermöglicht es Gesundheitsdienstleistern, vor, während und nach dem Eingriff intelligente Entscheidungen zu treffen, um die besten Ergebnisse zu erzielen. Lesen Sie hier, wie Roboter die Zukunft der Arbeit gestalten werden .

Analysieren von Fehlern in Rezepten

Allein in den USA sterben jährlich 5.000 bis 7.000 Menschen an Rezeptfehlern. Diese Fehler sind oft auf fehlerhafte EHR-Schnittstellen zurückzuführen – Ärzte wählen die falschen Medikamente aus einem Dropdown-Menü oder geraten in Dosierungseinheiten durcheinander. In solchen Fällen können ML-Technologien ein Retter sein.

ML-Modelle analysieren historische EHR-Daten und vergleichen neue Rezepte damit. Verschreibungen, die von typischen Mustern abweichen, werden gekennzeichnet, damit Ärzte sie überprüfen und anpassen können.

Beispielsweise verwendet das Brigham and Women's Hospital ein ML-gestütztes System, um Verschreibungsfehler zu lokalisieren. Im Laufe eines Jahres identifizierte das System 10.668 potenzielle Fehler, von denen 79 % klinisch wertvoll waren, sodass das Krankenhaus 1,3 Millionen US-Dollar an gesundheitsbezogenen Kosten einsparen konnte.

Neben Kosteneinsparungen erhöht ein ML-gestütztes Fehlererkennungssystem die Qualität der Versorgung, indem es eine Überdosierung von Medikamenten und Gesundheitsrisiken verhindert.

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Unterstützung bei klinischen Forschungen und Studien

Klinische Forschung und Studien sind kostspielige und langwierige Prozesse. Dafür gibt es einen guten Grund – neue Medikamente und medizinische Verfahren sollten sich als sicher erweisen, bevor sie breit eingesetzt werden. Es gibt jedoch Fälle, in denen die Lösung so schnell wie möglich freigegeben werden muss – wie bei den Impfstoffen gegen COVID-19.

Glücklicherweise können maschinelle Lernalgorithmen den Prozess verkürzen. Diese Algorithmen können dabei helfen, die beste Stichprobe für die Studie zu bestimmen, mehr Datenpunkte zu sammeln, die laufenden Daten der Studienteilnehmer zu analysieren und datenbasierte Fehler zu reduzieren.

Arzneimittelentdeckung und -herstellung

Dies ist einer der Hauptvorteile des maschinellen Lernens im Gesundheitswesen . ML ist in der Lage, neue Medikamente zu entdecken, die einen großen wirtschaftlichen Wert für Pharmazeutika, Krankenhäuser und neue Behandlungswege für Patienten bieten. Es macht auch den Prozess der Arzneimittelherstellung schneller und äußerst kostengünstig.

Atomwise ist ein solches Pharmaunternehmen, das Supercomputer einsetzt, die die Therapie aus den Datenbanken der Molekularstruktur ausrotten. Im Jahr 2015 nutzte Atomwise seine Deep-Learning-Technologie, um die aktuellen Medikamente auf dem Markt zu ermitteln, die zur Behandlung des Ebola-Virus umgestaltet werden könnten. Sie fanden erfolgreich zwei Medikamente, die helfen könnten, die Risiken der Epidemie zu verringern.

Die Analyse, die mehrere Jahre gedauert hätte, geschah an einem Tag durch Atomwise ML-basierte Technologie.

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Bilddiagnose automatisieren

Krankenhäuser und Kliniken verwenden ML, um Anomalien in verschiedenen Arten von medizinischen Bildern wie MRT- oder Radiologiescans zu erkennen. Die Bilderkennung unterstützt Ärzte bei der Diagnose von Leber- und Niereninfektionen, Tumoren, der Verbesserung der Krebsprognose und mehr.

Das beste Beispiel für ML-gestützte visuelle Wahrnehmung ist das vom UVA-Universitätskrankenhaus verwendete Tool. Mithilfe von ML-Algorithmen analysiert das Tool Biopsiebilder von Kindern, um zwischen Zöliakie und umweltbedingter Enteropathie zu unterscheiden, und tut dies so zuverlässig wie Ärzte.

Nachdem wir uns nun mit den wichtigsten maschinellen Lernanwendungen und Anwendungsfällen des maschinellen Lernens in der Gesundheitsbranche befasst haben, lassen Sie uns auf die Herausforderungen bei der Implementierung von ML-Technologien eingehen, die für die Gesundheitsbranche relevant sind.

Herausforderungen bei der Einführung von ML im Gesundheitswesen

Die breite Implementierung innovativer Technologien wie KI und ML bringt mehrere Herausforderungen mit sich. Vom Mangel an qualitativ hochwertigen Daten bis hin zur Patientensicherheit gibt es eine Reihe von Hindernissen für die Gesundheitsbranche bei der Nutzung von ML-basierter Software und Technologien.

Schauen wir sie uns also an:

Patientensicherheit

Die Entscheidungen, die von maschinellen Lernalgorithmen getroffen werden, stützen sich vollständig auf die Daten, auf denen sie gelernt wurden. Wenn die Eingabe unzuverlässig oder falsch ist, ist auch das Ergebnis falsch. Die fehlerhafte Entscheidung kann dem Patienten schaden oder sogar seinen Tod verursachen.

Mangel an qualitativ hochwertigen Daten

Die Ergebnisse, die Sie von maschinellen Lernalgorithmen erhalten, hängen von der Qualität der Daten ab, die in sie eingegeben werden. Leider sind medizinische Daten nicht immer so genau und standardisiert, wie es oft sein muss. Es gibt Lücken in den Aufzeichnungen, Ungenauigkeiten in den Profilen und andere Schwierigkeiten. Bevor Sie also ein Tool für maschinelles Lernen anwenden, müssen Sie Zeit damit verbringen , Daten für ihre Zwecke zu sammeln, zu bereinigen, zu validieren und zu strukturieren .

Datenschutzbedenken

Eine weitere zentrale Herausforderung bei der Implementierung von KI und maschinellem Lernen im Gesundheitswesen liegt in der Menge der gesammelten Daten, die sensible oder vertrauliche Informationen enthalten. Dies wiederum erfordert die Umsetzung zusätzlicher Sicherheitsmaßnahmen. Daher ist es entscheidend, nach dem richtigen ML-Softwareentwicklungsunternehmen zu suchen , das eine Reihe von Sicherheitsoptionen anbieten kann, um sicherzustellen, dass Ihre Kundendaten angemessen behandelt werden.

Die Zukunft von ML im Gesundheitswesen

Die Zukunft von ML im Gesundheitswesen sieht rosig aus. Trotz einiger Herausforderungen verbessert ML bereits die Patientenerfahrung, die medizinische Praxis von Klinikern und den Betrieb der pharmazeutischen Industrie. Und die Reise hat gerade erst begonnen. Laut Grand View Research wird erwartet, dass die globale KI und ML im Gesundheitsmarkt von 2022 bis 2030 mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 38,4 % wachsen werden.

Die wachsenden Datensätze mit gesundheitsbezogenen digitalen Patienteninformationen, die steigende Nachfrage nach personalisierter Medizin und die steigende Nachfrage nach reduzierten Pflegekosten sind einige der wichtigsten Triebkräfte des Marktwachstums.

Darüber hinaus könnte es in den kommenden Jahren programmierte Roboter geben, die Ärzte im Operationssaal unterstützen. ML-gestützte Technologien im Gesundheitswesen können es Ärzten ermöglichen, das Risiko während Operationen zu minimieren, indem sie bis ins kleinste Detail der Behandlung gehen.

Machine Learning im Gesundheitswesen ermöglicht auch „virtuelle Biopsien“ und treibt das innovative Feld der Radiomics voran. Durch die Nutzung von maschinellem Lernen und KI-Tools zur Gewinnung von Erkenntnissen können Gesundheitsdienstleister schnellere und genauere Warnungen erhalten.

KI und maschinelles Lernen im Gesundheitswesen können auch früher vor Erkrankungen wie Krampfanfällen oder Sepsis warnen, die oft eine intensive Analyse hochkomplexer Datensätze erfordern.

Die Nutzung von ML für die Risikobewertung, die Unterstützung klinischer Entscheidungen und die Frühwarnung sind einige der wichtigsten Entwicklungsbereiche für diesen revolutionären Ansatz.

Maschinelles Lernen wird seine Basis im Gesundheitswesen in den kommenden Jahren sicherlich erweitern. Daher müssen Angehörige der Gesundheitsberufe und Kliniker damit beginnen, maschinelles Lernen zu ihren Gunsten einzusetzen.

Wie kann Appinventiv Ihrem Unternehmen bei der Einführung von maschinellem Lernen helfen?

Bei Appinventiv kann unser Expertenteam bei der Entwicklung benutzerdefinierter, auf maschinellem Lernen basierender Softwarelösungen unter Berücksichtigung Ihrer Geschäftsziele im Gesundheitswesen helfen. Unser technisches Wissen und unsere Erfahrung in der Branche können Ihnen helfen, Ihre Vision zum Leben zu erwecken.

Eines unserer erfolgreichen Projekte in diesem Bereich ist die YouCOMM-App, die entwickelt wurde, um Patienten im Krankenhaus mit Pflegekräften für medizinische Hilfe in Echtzeit zu verbinden. Das System ermöglicht es Patienten, das Personal durch die Verwendung von Kopfbewegungen oder Sprachbefehlen anzurufen/benachrichtigen.

Seit der Einführung der App nutzen mehr als 5 Krankenhausketten in den USA die YouCOMM-Lösung.

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