Diagnose – Digitalisierung, Online-Marketing, Arztpraxen, Apotheken, Robotic, Automation, Jobs

Künstliche Intelligenz (KI) hat das Potenzial, das Gesundheitswesen und die Medizin in vielen Bereichen zu verändern.

Hier sind einige Beispiele dafür, wie KI bereits eingesetzt wird oder in Zukunft eingesetzt werden könnte:

Diagnose: KI kann bei der Diagnose von Krankheiten helfen, indem sie Muster in medizinischen Bildern oder Laborergebnissen erkennt. Zum Beispiel kann KI eingesetzt werden, um Mammographien auf Anzeichen von Brustkrebs zu untersuchen oder um CT-Scans auf Anzeichen von Lungenkrebs zu untersuchen.
Personalisierte Medizin: KI kann dazu beitragen, die Behandlung von Patienten individueller zu gestalten, indem sie die genetischen, klinischen und umweltbezogenen Daten von Patienten analysiert. Dies könnte zu maßgeschneiderten Behandlungsplänen führen, die auf die Bedürfnisse jedes einzelnen Patienten zugeschnitten sind.
Medikamentenentwicklung: KI kann in der Medikamentenentwicklung eingesetzt werden, indem sie Millionen von chemischen Verbindungen auf ihre Wirksamkeit gegen bestimmte Krankheiten untersucht. KI kann auch helfen, klinische Studien zu optimieren, indem sie die Patientenpopulationen identifiziert, die am ehesten von einer bestimmten Behandlung profitieren würden.
Patientenmonitoring: KI kann Patienten in Echtzeit überwachen und Alarme auslösen, wenn Abweichungen von normalen Parametern festgestellt werden. Dies kann dazu beitragen, frühe Warnzeichen für Probleme zu erkennen und die Behandlung entsprechend anzupassen.
Verwaltung von Krankenhausressourcen: KI kann bei der Optimierung der Ressourcenverteilung in Krankenhäusern helfen, indem sie vorhersagt, welche Patienten am ehesten in Zukunft zusätzliche Pflege benötigen werden. Dies kann dazu beitragen, die Effizienz der Ressourcenverteilung zu verbessern und die Wartezeiten für Patienten zu verkürzen.
Steuerung von Operationssystemen und Robotern: KI gestützte Operationssysteme wie DaVinci – und Serviceroboter können mittels KI Aufgaben übernehmen. Sie ermüden nicht und sind weniger fehleranfällig als Menschen.

Einige konkrete Anwendungsbeispiele, in denen KI bereits eingesetzt wird, sind:

Chatbots und virtuelle Assistenten, die Patienten bei der Vorabklärung von Symptomen und der Terminvereinbarung unterstützen.
Bildanalyse-Software, die MRT-, CT- oder Röntgenbilder auf Anomalien untersucht und medizinische Fachkräfte dabei unterstützt, z.B. Radiologen, dabei unterstützen Diagnosen zu stellen.
Wearables, die Vitaldaten messen und in Echtzeit an die Ärzte übermitteln, um Krankheitsbilder zu überwachen und Patientenrisiken zu minimieren.
Service- Reinigungs- und Desinfektionsroboter können das Personal entlasten und autonom z.B. Hol- und Bringedienste durchführen. KI und „Machinelearning“ sind die Grundlage von Robotertechnologien. Roboter sind effektiv und unterstützen bei der Erledigung von einfachen Aufgaben, machen die Arbeitsplätze durch Entfall dieser Arbeiten attraktiver.

Es ist zu erwarten, dass KI in Zukunft noch häufiger und breiter eingesetzt wird, um das Gesundheitswesen und die Medizin zu verbessern. Allerdings müssen dabei auch Herausforderungen wie Datenschutz und Ethik berücksichtigt werden. Spätesten seit der Markteinführung von Chat-GPT hat ein regelrechter „Run“ auf KI-Tools, ChatBots stattgefunden. Tatsächlich bietet sich die Chance für Gesundheitsunternehmen, diese Technologie in verschiedenen Bereichen, der Information, der Bildung, der Forschung und der interdisziplinären Interaktion zu nutzen.

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Maschinen lernen, mittels Algorithmen, künstlicher Intelligenz-KI aus verschiedenen Datenquellen Krankheiten zu diagnostizieren. Der Ursprung sind erfasste Daten, Dokumente und Bilder, die zuvor digitalisiert wurden.

Um Krankheiten richtig zu diagnostizieren bedarf es jahrelange medizinische Ausbildung und praktische Erfahrungen. Auch dann ist die Diagnose häufig ein mühsamer und zeitraubender Prozess. Häufig ist eine schnelle Diagnose und Behandlung aber lebensrettend. Die Nachfrage nach Ärztinnen und Ärzten Fachärztinnen und Fachärzten ist weitaus größer als das Angebot.

KI gesteuerte Algorithmen können lernen Muster zu erkennen, ähnlich wie Ärzte sie sehen. Ein wesentlicher Unterschied besteht darin, dass Algorithmen viele konkrete Beispiele – viele tausend – brauchen, um zu lernen. Die entsprechenden Informationen, Diagnosen, Fallbeispiele und Bilder müssen den Algorithmen in digitalisierter Form zur Verfügung gestellt werden.

Das sog. Machine Learning ist also besonders hilfreich in Bereichen, in denen die diagnostischen Informationen, die ein Arzt untersucht, bereits digitalisiert worden sind.

Beispiele in denen KI und maschinelles Lernen in der Medizin heute schon Anwendung finden.

Erkennung von Lungenkrebs oder Schlaganfällen anhand von CT-Scans.
Beurteilung des Risikos eines plötzlichen Herztods oder anderer Herzerkrankungen anhand von Elektrokardiogrammen, kardialen MRT-Bildern
Klassifizieren von Hautläsionen in Hautbildern
Hinweise auf Diabetis – Retinopathien in Augenbildern finden.

Es gibt zahlreiche weitere Beispiele und es werden stetig mehr. KI und maschinelles Lernen sind die Zukunft in der Medizin, bei der Diagnose und Behandlung. Die Algorithmen werden dadurch genauso gut wie die Experten. Nur der Algorithmus, die KI kann in Sekundenbruchteilen Rückschlüsse ziehen, Behandlungswege aufzeigen und ist weltweit kostengünstig reproduzierbar. Bald könnte jeder überall Zugang zu der gleichen Qualität von Spitzen Experten z.B in der Radiologie Diagnostik haben, und das zu deutlich niedrigen Kosten.

Das Metaversum – Metaverse ist die Zukunft des Internets, der digitalen Behandlung, der medizinischen Ausbildung, von operativen Eingriffen und stellt die Gesundheitsbranche insgesamt vor neue Aufgaben, Möglichkeiten und Herausforderungen.

Sie werden mit der Schaffung des Metaverse geschehen, einer virtuellen Welt, die von vielen als die nächste Revolution des Internets angesehen wird. Im Metaverse werden Benutzer, Operateure, Forscher, medizinisches Personal mithilfe von Avataren, digitalen Zwillingen in digitalen Räumen gemeinsam agieren. Grundlage sind große Datenmengen aus CT und MRT Scans, digitale Fotos, 3d-Modelle der Anantomie, Expertenwissen und bereits gemachten Erfahrungen.

green: Durch den Wegfall von persönlichen Konsultationen bei Fachärzten, Spezialisten können unnötige Reisen, Krafstoffe und Energie eingespart werden. Das hilft der Umwelt und dem Klima. Umweltschutz und Nachhaltigkeit als herausragende Aufgabe der Menschheit wird gefördert

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