Integration von KI in Softwarelösungen für das Gesundheitswesen: Vorteile und Anwendungsfälle

Künstliche Intelligenz dringt langsam, aber stetig in fast alle Bereiche der Gesundheitsbranche vor. Heutzutage besteht kein Zweifel daran, dass diese Technologien bahnbrechend sind: KI im Gesundheitswesen hilft dabei, neue Medikamente zu entdecken und zu testen, Anzeichen von Krankheiten zu erkennen, die für den Menschen unbemerkt bleiben, und macht sogar das Unmögliche möglich, wie etwa die Möglichkeit von Fernoperationen.

Darüber hinaus ist KI ein wesentlicher Bestandteil, um die täglichen Aufgaben im Gesundheitswesen zu rationalisieren und so das Leben von medizinischem Fachpersonal ein wenig einfacher zu machen. Die Frage ist: Wie können Gesundheitsorganisationen diese Macht nutzen und KI in ihren Betrieb integrieren? Darum geht es in diesem Artikel.

Hier erkunden wir die Vorteile, Anwendungsfälle und inspirierenden Beispiele medizinischer KI-Lösungen, führen Sie durch den Integrationsprozess und geben Tipps zur Arbeit mit künstlicher Intelligenz basierend auf unseren eigenen Erfahrungen.

Vorteile der Integration von KI in Gesundheitssoftware

[Quelle: Statista]

Laut Daten von Statista würde der globale KI-Markt im Gesundheitswesen bis 2030 einen Wert von fast 188 Milliarden US-Dollar haben und von 2022 bis 2030 mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 37 Prozent wachsen. Kommen wir nun zu den Vorteilen der KI im Gesundheitswesen, die zu solch erstaunlichen Zahlen geführt haben.

Verbesserte Diagnose- und Behandlungsgenauigkeit

Einer der größten Vorteile von KI-gestützten Algorithmen besteht darin, dass sie dabei helfen können, große Mengen medizinischer Daten wie Patientenakten, medizinische Bilder und Testergebnisse schnell und genau in Echtzeit zu analysieren. Dies führt zur Erkennung von Mustern und Anomalien, die entweder von Menschen viel mehr Zeit in Anspruch nehmen oder ohne den Einsatz von KI völlig unbemerkt bleiben.

Künstliche Intelligenz hilft medizinischen Fachkräften (HCPs), einen proaktiven Ansatz zu verfolgen und ihren Patienten eine zeitnahe und genaue Behandlung zu bieten, Notfälle vorherzusagen und zu verhindern sowie Fälle von Fehldiagnosen zu reduzieren.

Mediziner sind hinsichtlich der Technologie recht optimistisch. In einer Umfrage der European Society of Radiology aus dem Jahr 2022 wurden beispielsweise 185 Radiologen befragt, die mit KI-basierten Algorithmen zur Diagnose von Patienten arbeiten. Die Mehrheit (75,7 %) von ihnen stimmte der allgemeinen Zuverlässigkeit der Algorithmen zu.

Personalisierte Patientenbetreuung

Idealerweise sollte jeder Patient unter Berücksichtigung seiner individuellen Krankengeschichte, Erfahrung, genetischen Daten, seines Lebensstils und anderer Informationen behandelt werden.

KI kann in Kombination mit anderen Technologien diese Daten in Echtzeit analysieren. Dadurch ermöglicht es einen personalisierten Pflegeansatz und hilft dabei, die bestmöglichen Diagnose- und Behandlungslösungen für bestimmte Patienten zu finden. Dies führt zu besseren Patientenergebnissen und verringert die Wahrscheinlichkeit einer Wiederaufnahme.

Während Patienten dem Einsatz von KI durch medizinisches Fachpersonal immer noch vorsichtig gegenüberstehen, glauben viele von ihnen, dass diese Technologie bestimmte Probleme in der Branche lösen kann. Beispielsweise ergab die Umfrage des Pew Research Center aus dem Jahr 2023, dass 51 % der Erwachsenen in den USA, die ethnische Vorurteile im Gesundheitswesen als Problem betrachten, glauben, dass KI diese verringern wird. Dieselbe Untersuchung ergab, dass 65 % der Erwachsenen in den USA den Einsatz von KI bei ihrer Krebsvorsorge wünschen.

Lesen Sie mehr: Wie die KI-Integration die Patientenversorgung verbessern kann

Einsparmaßnahmen

Während komplexe Entscheidungen ausschließlich auf medizinisches Fachpersonal angewiesen sind, kann KI sie von bestimmten routinemäßigen, sich wiederholenden Aufgaben entlasten. Dazu gehören Verwaltungsarbeiten wie Terminplanung, Patientenregistrierung, Bearbeitung von Rechnungen und anderem Papierkram usw. Die Automatisierung dieser Vorgänge hilft Gesundheitsorganisationen, Verwaltungs- und Betriebskosten zu senken.

Darüber hinaus wird dadurch den HCPs mehr Zeit für die Patientenbetreuung verschafft. Jüngsten Untersuchungen zufolge wurde in Europa beispielsweise geschätzt, dass nur 50 % der Arbeitszeit eines Arztes für die Behandlung von Patienten aufgewendet wurden und die anderen 50 % für Verwaltungsaufgaben aufgewendet wurden. Es wird prognostiziert, dass die Implementierung von KI im Gesundheitswesen die Zeit, die mit Patienten verbracht wird, um 20 % erhöhen wird. Dies kann natürlich zu einer höheren Patientenzufriedenheit und damit zu höheren Einnahmen führen.

Darüber hinaus können KI-gestützte Analysen und prädiktive Modellierungslösungen die Ressourcenallokation in Gesundheitsorganisationen optimieren. KI-Algorithmen sind beispielsweise in der Lage, historische Daten und Echtzeitdaten zu analysieren, um die Personalplanung und den Patientenfluss zu optimieren, die Bedarfsprognose zu verbessern und die Bestandsverwaltung zu rationalisieren.

Anwendungsfälle künstlicher Intelligenz in Gesundheitssoftware

Während es zahlreiche Fälle gibt, in denen künstliche Intelligenz zum Nutzen der Branche eingesetzt werden kann, lassen sich die meisten KI-Anwendungen im Gesundheitswesen grob in vier Kategorien einteilen. Dies sind Patientenversorgung, Diagnostik und medizinische Bildgebung, Forschung und Entwicklung sowie Management. Lassen Sie uns auf jede dieser Anwendungsfallgruppen eingehen.

Diagnostik und medizinische Bildgebung

Künstliche Intelligenz prägt derzeit die Zukunft der Diagnostik und medizinischen Bildgebung und erweitert die menschlichen Fähigkeiten durch fortschrittliche Algorithmen. KI in Gesundheitssoftware hilft Ärzten, komplexe Daten schnell und genau zu interpretieren und so effizientere medizinische Entscheidungen zu treffen und medizinische Fehler zu reduzieren.

Hier ist eine Liste typischerKI-Technologien, die für Diagnostik und medizinische Bildgebung verwendet werden :

• Maschinelles Lernen zur Analyse großer Datensätze und zur Identifizierung komplexer Beziehungen zwischen klinischen Daten, Symptomen und Krankheitsergebnissen, was dabei hilft, Vorhersagen zu treffen und die diagnostische Entscheidungsfindung zu verbessern
• Deep Learning , das neuronale Netze nutzt und Ärzten bei Aufgaben wie der Analyse medizinischer Bilder, einschließlich Röntgenaufnahmen, CT-Scans und MRTs, hilft
• NLP-Techniken zur Interpretation der menschlichen Sprache und zur Analyse von Krankenakten, klinischen Notizen, Forschungsarbeiten usw., um relevante Informationen zu extrahieren
• Expertensysteme zur Simulation menschlichen Fachwissens in bestimmten Bereichen, indem sie Gesundheitsdienstleistern relevantes medizinisches Wissen und klinische Richtlinien zur Verfügung stellen
• Techniken des probabilistischen Denkens zur Berechnung von Wahrscheinlichkeiten und zur Beurteilung der Wahrscheinlichkeit verschiedener Diagnosen
• KI-gestützte Entscheidungsunterstützungssysteme zur Unterstützung von Ärzten bei der Diagnoseentscheidung auf der Grundlage von Echtzeitdaten wie Patientengeschichte, Symptomen, Testergebnissen und medizinischer Forschung

Es ist wichtig zu beachten, dass KI den Menschen wahrscheinlich nicht ersetzen wird und die endgültigen Entscheidungen weiterhin in der Verantwortung der medizinischen Fachkräfte liegen. Allerdings führt der Einsatz von KI durch medizinische Fachkräfte zu schnelleren und genaueren Diagnosen. In einem unserer Artikel erzählten wir beispielsweise, wie ungarische Kliniken KI-Systeme einführten, um bei der Suche nach Anzeichen von Brustkrebs zu helfen, die von Ärzten möglicherweise übersehen wurden.

Patientenversorgung

Wenn es um die Patientenversorgung geht, werden KI-Technologien vor allem dazu eingesetzt, die Bereitstellung von Gesundheitsdienstleistungen und die Pflegekoordination zu verbessern sowie das Patientenerlebnis zu verbessern. Sie helfen Gesundheitsdienstleistern auch dabei, einen proaktiveren und patientenzentrierteren Ansatz zu verfolgen.

Zu den gängigen KI-gesteuerten Softwarelösungen für die Patientenversorgung gehören :

• Auf KI und NLP basierende virtuelle Gesundheitsassistenten , die Patienten personalisierte Unterstützung und Beratung im Gesundheitswesen bieten.Typischerweise können sie Fragen beantworten, Symptombeurteilungen durchführen, Medikamentenerinnerungen anbieten und Benutzer mit HCPs verbinden
• Lösungen zur Fernüberwachung von Patienten , die ML-Algorithmen verwenden und es Ärzten ermöglichen, die Vitalfunktionen, Symptome und Medikamenteneinhaltung der Patienten aus der Ferne zu verfolgen und bei Bedarf einzugreifen
• Software zur Medikamentenverwaltung, die den Medikamentenabgleich, die Einhaltungsüberwachung und personalisierte Medikamentenempfehlungen unterstützen soll
• Lösungen zur Sturzerkennung und -prävention , die in Kombination mit Sensoren, Wearables oder kamerabasierten Technologien eingesetzt werden, um Stürze oder Veränderungen in Bewegungsmustern zu erkennen.Diese Systeme werden häufig von Pflegekräften oder Rettungsdiensten übernommen
• Plattformen für das Management chronischer Krankheiten, die entwickelt wurden, um Patienten mit chronischen Erkrankungen durch die Bereitstellung personalisierter Pflegepläne, Symptomüberwachung und Selbstmanagement-Tools zu unterstützen

Durch die Nutzung der Leistungsfähigkeit von KI-Technologien können Gesundheitsdienstleister eine proaktive, patientenzentrierte Pflege bieten, die zu besseren Ergebnissen und einem verbesserten allgemeinen Wohlbefinden der Patienten führt.

Erfahren Sie mehr: So verbessern Sie Ihre Gesundheitsdienste mit KI und maschinellem Lernen

Management

Die Automatisierung administrativer und anderer sich wiederholender Aufgaben ist für eine Gesundheitsorganisation eine der einfachsten Möglichkeiten, eine KI-Integrationsreise zu beginnen. Diese Lösungen beziehen sich in der Regel eher auf betriebliche Prozesse als auf die Patientenversorgung. Dennoch können sie dazu beitragen, Geld zu sparen und die Qualität der Dienstleistungen zu verbessern.

Zu den am weitesten verbreitetenKI-gestützten Softwarelösungen für das Gesundheitsmanagement gehören :

• Revenue-Cycle-Management-Plattformen , die dabei helfen, die Abrechnung, Kodierung und Schadensbearbeitung zu automatisieren und zu optimieren und potenzielle Umsatzverluste zu erkennen
• Supply-Chain-Management-Lösungen zielen darauf ab, die Lagerbestände zu optimieren, Kosten zu senken und die rechtzeitige Verfügbarkeit kritischer Lieferungen sicherzustellen.Dabei analysieren KI-Algorithmen historische Daten und Nachfragemuster, prognostizieren den Versorgungsbedarf und automatisieren Beschaffungsprozesse
• Dienste zur Betrugserkennung und -prävention , die KI-Algorithmen nutzen, um Muster und Anomalien in Schadensdaten, Anbieterverhalten und Abrechnungspraktiken zu analysieren und verdächtige Aktivitäten zu kennzeichnen
• Lösungen zur Workflow-Optimierung , die dabei helfen, Routineaufgaben zu automatisieren und Prozesse zu rationalisieren, hauptsächlich durch Robotic Process Automation (RPA).Diese Technologie kann die Terminplanung, die Dokumentationsverarbeitung usw. abdecken.
• Prädiktive Personal- und Ressourcenzuweisungsplattformen, die KI-Algorithmen verwenden, um historische Patientendaten, Aufnahmeraten und Personalplanungsmuster zu analysieren, um zukünftige Patientenzahlen vorherzusagen, den Personalbestand zu optimieren und Ressourcen effizient zu verwalten

Forschung und Entwicklung

Da KI-Algorithmen große Mengen medizinischer Daten analysieren können, werden sie natürlich nicht nur von Gesundheitseinrichtungen, sondern auch von Forschern genutzt. KI-gestützte Tools ermöglichen es Wissenschaftlern, schnell riesige Datensätze zu durchsuchen und Muster zu identifizieren, die medizinische Entdeckungen beschleunigen. KI-Technologien helfen bei folgenden forschungsbezogenen Aufgaben :

• Datengewinnung und -analyse , wobei KI zur Verarbeitung von Gesundheitsdaten wie EHR, Genomdaten, klinischen Studien und wissenschaftlicher Literatur eingesetzt wird.Dies hilft Forschern, Krankheitsmechanismen besser zu verstehen und viel schneller Lösungen zu finden
• Genomanalyse , bei der KI- und ML-Algorithmen verwendet werden, um DNA-Sequenzen zu analysieren und zu interpretieren, Krankheitsrisiken vorherzusagen und die personalisierte Medizin zu verbessern
• Die Entdeckung und Entwicklung von Arzneimitteln ist einfacher geworden, da KI- und ML-Algorithmen Daten zu molekularen Strukturen analysieren, Arzneimittel-Ziel-Wechselwirkungen vorhersagen und Verbindungen mit gewünschten Eigenschaften identifizieren
• Optimierung klinischer Studien , wobei KI bei der Optimierung des Designs und der Durchführung klinischer Studien hilft.Genauer gesagt können ML-Algorithmen geeignete Studienteilnehmer identifizieren, Patientenreaktionen vorhersagen und Studienprotokolle optimieren

Der Einsatz von KI für diese Zwecke trägt zur Weiterentwicklung der evidenzbasierten Medizin, der personalisierten Versorgung und der allgemeinen Weiterentwicklung der Gesundheitssysteme bei.

Beispiele für KI in Gesundheitssoftware

Wie das alles funktioniert, lässt sich viel einfacher anhand realer Fälle nachvollziehen. Deshalb haben wir für jede Kategorie ein Beispiel ausgewählt, wie Gesundheitstechnologieunternehmen und Gesundheitsorganisationen KI in Gesundheitssoftware einsetzen.

Medizinische Bildgebung: Butterfly Network

Wie Sie wahrscheinlich wissen, ist die Ultraschallbildgebung ein sicheres, nicht-invasives und nicht strahlendes Diagnoseinstrument, mit dem medizinische Fachkräfte mithilfe von Schallwellen Bilder vom Inneren des Körpers erhalten können. Allerdings sind die Ultraschallgeräte in der Regel sehr teuer und zu groß, um außerhalb von Gesundheitseinrichtungen eingesetzt zu werden.

Aus diesem Grund hat das Medizinunternehmen Butterfly Network den Butterfly iQ entwickelt, einen tragbaren Ganzkörperbildgeber, den medizinische Fachkräfte fast so leicht tragen können wie Stethoskope.

Der Butterfly iQ basiert auf einem halbleiterbasierten Ultraschallwandler. Das Gerät verfügt über Tausende winziger Ultraschallsensoren, wodurch es hochauflösende Echtzeitbilder erstellen und diese direkt an ein angeschlossenes Smartphone oder Tablet senden kann.

Was die KI-Komponente der Technologie betrifft, ist der Butterfly iQ mit KI-Algorithmen ausgestattet, die die Bildqualität verbessern, Einstellungen optimieren und bei der Bildinterpretation und der Erkennung von Anomalien helfen. Darüber hinaus nutzt das Produkt Cloud Computing, das die Datenspeicherung, Zusammenarbeit und Analyse ermöglicht.

Patientenbetreuung: Wellframe

Eine der Aufgaben, denen sich das moderne Gesundheitswesen stellen muss, ist die Stärkung der Patientenrechte. Das bedeutet, dass das System den von ihm betreuten Patienten ermöglichen muss, eine aktive Rolle bei der Verwaltung ihrer Gesundheit zu übernehmen. Wellframe ist ein Dienst, der genau das zum Ziel hat.

Diese digitale Gesundheitsmanagementplattform unterstützt medizinisches Fachpersonal dabei, ihren Patienten eine personalisierte, interaktive und datengesteuerte Versorgung zu bieten. Um dies zu erreichen, kombinierten die Entwickler mobile Apps, KI und Pflegemanagementdienste.

Die mobile Wellframe-App für Patienten ist im Grunde ein digitaler Gesundheitsbegleiter mit Funktionen, die Unterstützung und Anleitung ermöglichen. Die Funktionalität umfasst personalisierte Pflegepläne, Erinnerungen an die Medikamenteneinnahme, Symptomverfolgung, Bildungsinhalte, Telegesundheitsdienste, sichere Nachrichtenübermittlung an medizinische Fachkräfte und deren Benachrichtigung bei Hochrisikosituationen.

Das Wellframe-Team nutzt KI auch für die Entwicklung von Gesundheitssoftware. Hier werden KI-Algorithmen eingesetzt, um Patientendaten wie Gesundheitsakten zu analysieren und personalisierte Pflegepläne zu erstellen. Sie helfen auch dabei, Muster, potenzielle Risiken und Mängel in der Behandlung zu erkennen und bieten Patienten und Ärzten Echtzeit-Einblicke und Empfehlungen.

Erfahren Sie mehr: Wie KI Gesundheitsfachkräften dabei helfen kann, bessere Leistungen zu erbringen: Vorteile und Erfolgsgeschichten

Management: Episch

Das letzte Beispiel hier ist den meisten Menschen in der Gesundheitsbranche bekannt. Epic ist ein elektronisches Gesundheitsaktensystem (EHR), das häufig zur Verwaltung von Patienteninformationen und zur Optimierung von Arbeitsabläufen in Gesundheitsorganisationen eingesetzt wird.

Die Funktionalität von Epic ermöglicht es HCPs, problemlos mit der Patientenregistrierung, Dokumentation und Diagrammerstellung zu arbeiten, Bestellungen für Tests und Medikamente aufzugeben, die Pflege zu koordinieren und vieles mehr.

Welche Rolle spielt also KI bei der Entwicklung von Gesundheitssoftware durch Epic? Die Plattform nutzt künstliche Intelligenz für prädiktive Analysen, um Muster in großen Mengen an Patientendaten zu erkennen. Auf diese Weise können KI-Algorithmen die Ergebnisse für Patienten vorhersagen, Risiken und Komplikationen erkennen und es Ärzten ermöglichen, bei Bedarf proaktiv einzugreifen.

Epic nutzt außerdem die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und die Spracherkennung, um unstrukturierte Daten wie klinische Notizen und Dokumentationen zu analysieren und wertvolle Erkenntnisse und Muster zu extrahieren, die für die Entscheidungsfindung erforderlich sind. Gesundheitsdienstleister, die Epic nutzen, sind nicht nur in der Lage, einzelne Patienten zu betreuen, sondern auch Initiativen zum Gesundheitsmanagement der Bevölkerung zu unterstützen.

Auch das Team von Mind Studios findet Epic unglaublich hilfreich: Tatsächlich verwenden wir es beider Entwicklung HIPAA-konformer Lösungen für unsere Gesundheitsprojekte, einschließlich solcher, die KI-Technologie beinhalten.

Arzneimittelentdeckung: AlphaFold

Laut Bloomberg hat die Markteinführung eines neuen Medikaments in der Regel fast 3 Milliarden US-Dollar gekostet, wobei etwa 90 % der experimentellen Medikamente fehlschlugen. AlphaFold, ein von DeepMind entwickeltes KI-Modell, hat den Prozess erheblich beschleunigt und vereinfacht, indem es die 3D-Struktur von Proteinen vorhersagt, was wichtig ist, um zu verstehen, wie sie mit dem menschlichen Körper interagieren werden.

Vereinfacht ausgedrückt werden viele Krankheiten durch Proteine ​​ausgelöst, die sich abnormal verhalten. Die Vorhersage der 3D-Struktur von Proteinen hilft Forschern, potenzielle Angriffspunkte für Medikamente zu bestimmen, Moleküle einzugrenzen, die mit den Proteinen interagieren könnten, und Medikamente zur Bekämpfung von Krankheiten zu entwickeln.

So funktioniert es. Erstens wird AlphaFold mit großen Datenmengen zu Proteinen aus verfügbaren Datenbanken, wissenschaftlicher Forschung und anderen Quellen trainiert. DeepMind trainiert das Modell mithilfe von Deep-Learning-Techniken, insbesondere neuronalen Netzen.

Das Modell wird dann verwendet, um die 3D-Struktur des Proteins vorherzusagen und mithilfe komplexer Algorithmen und Rechenmethoden zu bestimmen, wie es sich faltet. Sein iterativer Verfeinerungsprozess trägt dazu bei, die Genauigkeit der Vorhersagen zu erhöhen.

Eine weitere wichtige Rolle von AlphaFold im Gesundheitswesen besteht darin, dass es zur Erstellung einer umfassenden Proteinstrukturdatenbank beiträgt, die nicht nur die Entdeckung von Arzneimitteln vorantreiben, sondern auch unser Wissen über Krankheiten und die Biologie im Allgemeinen erweitern kann.

So integrieren Sie KI-Lösungen in Gesundheitssoftware

Wenn Sie eine Gesundheitsorganisation sind, die bereits über bestehende Software verfügt, kann es finanziell sinnvoller sein, in die Integration einer vorgefertigten KI-Lösung zu investieren, anstatt ein neues Produkt von Grund auf zu entwickeln. Genau darauf wollen wir uns in diesem Abschnitt konzentrieren.

Der KI-Integrationsprozess ist in jedem Bereich komplex. Allerdings kann die Zusammenführung von KI und Gesundheitssoftware aufgrund zahlreicher Datenschutz- und Sicherheitsvorschriften, die berücksichtigt werden müssen, eine besondere Herausforderung darstellen. Diese sechs Schritte helfen Ihnen dabei, besser zu verstehen, wie Sie dies am effizientesten tun.

Schritt 1: Definieren Sie die Bedürfnisse Ihrer Gesundheitsorganisation

Wenn Sie sich entschieden haben, die Möglichkeiten der KI-Integration zu prüfen, müssen Sie zunächst die Ziele dieses Projekts ermitteln. Was wollen Sie mit KI-Lösungen erreichen? Welche Prozesse möchten Sie automatisieren und verbessern? Welchen Nutzen bringt es Ihrer Organisation? Und welches Budget können Sie für das Projekt bereitstellen?

Durch die Beantwortung dieser Fragen können Sie sicherstellen, dass die Idee gültig ist, und am Ende erhalten Sie eine Liste mit Anforderungen an die KI-Lösungen selbst und das Team, das sie umsetzt.

Schritt 2. Finden Sie vertrauenswürdige Entwickler, die die Lösung implementieren

Einschlägige Erfahrung und Fachwissen sind von entscheidender Bedeutung bei der Suche nach einem Partner für die Integration von KI-Lösungen in den Betrieb einer Gesundheitsorganisation.

Anbieter von Hardware- und Softwarediensten müssen die Vorschriften, Standards und besonderen Herausforderungen der Gesundheitsbranche verstehen. Scheuen Sie sich daher nicht, das Fachwissen Ihrer potenziellen Partner in technischen Interviews zu bewerten und kontaktieren Sie deren frühere Kunden, um mehr über deren Erfahrungen und Arbeitsansatz zu erfahren.

Schritt 3. Wählen Sie die richtige KI-Lösung

Es gibt zahlreiche Optionen für KI-Tools und -Technologien. Die Wahl hängt hier von der Art der Daten ab, die Sie verarbeiten möchten und deren Verfügbarkeit, den technischen Anforderungen der KI-Lösung, deren Einhaltung von Vorschriften und den Kosten.

Unabhängig davon, ob Sie planen, eine Lösung für künstliche Intelligenz von Grund auf neu zu entwickeln oder eine gebrauchsfertige Lösung mit wenigen Anpassungen zu integrieren, empfehlen wir Ihnen, die Entscheidung mit Ihrem erfahrenen KI-Implementierungspartner zu treffen.

Schritt 4. Planen Sie die Integration

Der Erfolg Ihres KI-Projekts hängt direkt von der Qualität und Quantität der Daten ab, auf denen Sie die KI-Algorithmen trainieren. Einer der entscheidenden Schritte bei der Vorbereitung der Integration ist daher das Sammeln und Analysieren der Daten.

Abhängig von dem Problem, das der Algorithmus lösen soll, können die Daten medizinische Bilder, medizinische Transkriptionen, EHRs, Daten von tragbaren Geräten usw. umfassen.

Es ist außerdem wichtig sicherzustellen, dass die ausgewählte KI-Lösung den gesetzlichen Anforderungen und Standards wie HIPAA und DSGVO entspricht.

Schritt 5: Trainieren, testen und implementieren Sie die Lösung

Sobald die Daten bereit sind, können Sie mit dem Training der KI-Lösung beginnen und testen, wie genau die Ergebnisse sind, die sie generiert. Während die Ingenieure die wichtigsten Mitwirkenden an diesem Prozess sind, stellen Sie sicher, dass Sie auch medizinische Fachkräfte einbeziehen, die in Zukunft mit der Lösung arbeiten werden, da sie diejenigen sind, die die Wirksamkeit des Algorithmus validieren müssen.

Nachdem das KI-Modell validiert wurde, kann das Team es bereitstellen und Ihr internes Team kann mit der Integration in den Arbeitsablauf der Organisation beginnen.

Schritt 6. Überwachen und verfeinern Sie Ihr KI-System im Gesundheitswesen

Das Projekt ist mit der Bereitstellung der Lösung noch nicht abgeschlossen: Projekte im Bereich der künstlichen Intelligenz, insbesondere im Gesundheitswesen, erfordern eine ständige Überwachung und Verbesserung.

Dieser Prozess umfasst das Sammeln von Feedback von Benutzern (in diesem Fall hauptsächlich von medizinischen Fachkräften und Patienten), das Analysieren der Auswirkungen der Lösungen auf die Leistung der Gesundheitsorganisation und das Verfeinern der KI, um die gewünschten Ergebnisse sicherzustellen.

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Tipps von Mind Studios zur Implementierung von KI-Technologie im Gesundheitswesen

Der oben beschriebene Prozess scheint ziemlich einfach zu sein. Allerdings bringt die Umsetzung von KI-Projekten im Gesundheitswesen gewisse Herausforderungen mit sich und verläuft nicht immer wie geplant, einfach aufgrund der Komplexität sowohl der Technologie als auch der Branche. Hier sind ein paar Tipps von unserem Team, die Ihnen helfen können, den Erfolg Ihrer Idee sicherzustellen.

Seien Sie sich der KI-Herausforderungen bewusst

Obwohl künstliche Intelligenz das Potenzial hat, die Gesundheitsbranche zu revolutionieren, ist es für jeden, der die Technologie einsetzt, von entscheidender Bedeutung, sich ihrer Nachteile und Herausforderungen bewusst zu sein und diese anzugehen. Während KI-Modelle das Risiko menschlicher Fehler verringern, wurden sie anhand von Menschen erstellter Daten trainiert und können daher häufigvoreingenommen sein.

Stellen Sie sich zum Beispiel vor, die historischen Daten einer Klinik zeigen, dass eine bestimmte ethnische Gruppe weniger wahrscheinlich eine medizinische Versorgung in Anspruch nimmt. Da ein KI-Algorithmus anhand dieser Daten trainiert wird, kann es weniger wahrscheinlich sein, dass er Patienten aus dieser Gruppe eine Folgebehandlung empfiehlt, selbst wenn die Pflege erforderlich ist.

Eine weitere große Sorge der Gesundheitsfachkräfte ist die mangelnde Transparenz, da oft unklar ist, wie KI-Algorithmen zu bestimmten Schlussfolgerungen gelangen , was es schwierig macht, Vorurteile zu erkennen und zu beseitigen.

Sicherlich bedeuten diese Herausforderungen nicht, dass Sie keine künstliche Intelligenz einsetzen sollten. Bedenken Sie jedoch, dass KI-Lösungen insbesondere bei der Behandlung von Patienten unter ständiger menschlicher Aufsicht eingesetzt werden sollten.

Wählen Sie einen zuverlässigen und langfristigen Partner

Die Entwicklung und Integration von KI-Projekten kann Jahre dauern : Denken Sie nur an das Sepsis Watch-Tool, das erstmals 2018 veröffentlicht wurde und noch getestet wird.Doch selbst wenn das KI-Modell in den Arbeitsablauf einer Gesundheitseinrichtung integriert wird, wird es nicht zum Allheilmittel: Solche Lösungen erfordern eine kontinuierliche Überwachung, Schulung und Verbesserung.

Wir empfehlen Ihnen daher, einen technischen Partner zu wählen, der wirklich am Erfolg Ihres Projekts interessiert ist und bereit ist, über einen langen Zeitraum daran zu arbeiten und nach der Einführung der Lösung Wartungs- und Supportdienste bereitzustellen.

Als Softwareentwicklungsunternehmen konzentriert sich Mind Studios vor allem auf eine langfristige Zusammenarbeit, um den endgültigen Erfolg des Projekts langfristig sicherzustellen. Dadurch verlassen sich 70 % unserer Kunden auch drei Jahre nach Projektstart auf unsere Wartungs- und Supportleistungen.

Arbeiten Sie Seite an Seite mit medizinischem Fachpersonal

KI-Projekte für Gesundheitsorganisationen können nicht ohne die Zusammenarbeit mit den Gesundheitsfachkräften als Hauptnutzern dieser Lösungen entwickelt werden, zumindest wenn man nicht möchte, dass sie scheitern.

Neben der Lösung spezifischer Probleme müssen KI-Tools über benutzerfreundliche und intuitive Schnittstellen verfügen und sich in einer realen Gesundheitsumgebung als effizient erweisen. Darüber hinaus sind es Ärzte und Pflegekräfte, die prüfen, ob die Lösungen genau, vorurteilsfrei und sicher sind und auf die Bedürfnisse der Patienten eingehen.

Schließlich erhöht die Einbindung von Gesundheitspersonal in den Entwicklungsprozess die Chancen, dass die Lösungen in Zukunft akzeptiert und übernommen werden, was sich auch direkt auf den Erfolg des Projekts auswirkt.

Abschluss

Die Einführung der KI-Technologie im Gesundheitswesen läutete für die Branche eine neue Ära ein und verbesserte die Erfahrung bei der Erbringung und Inanspruchnahme von Pflege. Während diese neuen Lösungen dazu beitragen, Vorgänge im Zusammenhang mit Datenanalyse, Diagnose und Verwaltungsaufgaben zu automatisieren, können sich medizinische Fachkräfte direkt auf die Behandlung ihrer Patienten konzentrieren und diesen das Gefühl geben, dass sie Priorität haben.

Sicherlich kann die Investition in komplexe KI-gestützte Hardwaretechnologie für kleine Gesundheitsorganisationen mit begrenzten Mitteln zu teuer sein. Es gibt jedoch viele kostengünstige Möglichkeiten, KI zu nutzen und sie sogar zur langfristigen Kostensenkung zu nutzen, indem Gesundheitssoftware und KI kombiniert werden, um Arbeitsabläufe im Gesundheitswesen zu optimieren.

Da das Gesundheitswesen eine unserer Schwerpunktbranchen ist, hilft Ihnen Mind Studios gerne dabei, eine effiziente Softwarelösung zu entwickeln oder eine bestehende Lösung mit KI-Technologie zu erweitern. Nehmen Sie jederzeit Kontakt zu uns auf, und unser Geschäftsentwicklungsteam unterstützt Sie bei der Entwicklung einer Strategie, die sowohl Ihren Anforderungen als auch Ihrem Budget entspricht.

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