Künstliche Intelligenz KI-AI. Die Möglichkeiten und Chancen für das Gesundheitswesen.

Künstliche Intelligenz – AI/KI – ist in aller Munde. Über die Risiken und Gefahren wird aktuell häufig diskutiert und hingewiesen. Wir benutzen Künstliche Intelligenz schon lange ohne es uns wirklich bewußt zu machen. Die Gefahren sind unbestritten.

Hier geht es nur um die Chancen für Gesundheitsunternehmen bei der Diagnose und Behandlung von Patientinnen und Patienten. Künstliche Intelligenz (KI/AI) hat das Potenzial, die Diagnose von Erkrankungen im Gesundheitswesen, einschließlich der Radiologie und anderer Bereiche, erheblich zu beschleunigen und zu verbessern.

Hier ist eine Liste von Möglichkeiten, wie KI bei der Beschleunigung der Diagnose von Erkrankungen helfen kann:

Bilderkennung: KI kann Bilder von Röntgenaufnahmen, CT-Scans, MRT-Scans und anderen medizinischen Bildern analysieren und Anomalien oder verdächtige Bereiche identifizieren. Dies kann die Erkennung von Tumoren, Frakturen, Blutungen und anderen Krankheitszeichen beschleunigen.
Automatisierte Befundung: KI kann bei der automatisierten Erstellung von Befunden unterstützen, indem sie aus den medizinischen Bildern relevante Informationen extrahiert und in strukturierten Berichten zusammenfasst. Dies ermöglicht eine schnellere und effizientere Befundung.
Früherkennung von Krankheiten: KI kann Algorithmen entwickeln, die bestimmte Krankheiten oder Risikofaktoren frühzeitig erkennen können. Zum Beispiel können Muster in den Patientendaten analysiert werden, um das Risiko von Herzerkrankungen, Krebs oder anderen Erkrankungen vorherzusagen. Dies ermöglicht eine frühzeitige Intervention und Behandlung.
Unterstützung bei der Entscheidungsfindung: KI-Systeme können Ärzte und Radiologen bei der Interpretation von komplexen medizinischen Daten unterstützen. Sie können Empfehlungen für die beste Vorgehensweise geben, Behandlungsoptionen vorschlagen und auf relevante Forschungsergebnisse zugreifen.
Verbesserung der Genauigkeit: Durch die Analyse großer Datenmengen und den Einsatz von maschinellem Lernen kann KI die Genauigkeit der Diagnose verbessern. KI-Systeme können aus vergangenen Fällen lernen und bei der Identifizierung von Krankheitsmustern oder seltenen Erkrankungen helfen, die für Ärzte möglicherweise schwer zu erkennen sind.
Effizientere Arbeitsabläufe: Durch die Automatisierung bestimmter Aufgaben kann KI den Arbeitsablauf in der Radiologie und anderen Bereichen des Gesundheitswesens beschleunigen. KI kann beispielsweise dabei helfen, Bilder schneller zu analysieren, Patientendaten zu überprüfen oder Behandlungspläne zu erstellen.

Es ist wichtig anzumerken, dass KI in der Medizin immer noch in der Entwicklung ist und nicht als Ersatz für menschliche Expertise, z.B. eines(r) Radiologen einer Radiologin betrachtet werden sollte. Die Zusammenarbeit zwischen KI-Systemen und medizinischen Fachkräften kann jedoch die Effizienz, Genauigkeit und Patientenversorgung verbessern und damit auch die Geschwindigkeit der Diagnose, was häufig lebenswichtige Zeit spart, wie z.B. bei einem Schlaganfall oder Herzinfarkt.

weitere Links zum Thema Digitalisierung:

Gematik: Digitale Anwendungen – Apps – Digitalisierung im Gesundheitswesen
Bundesministerium der Gesundheit (BMG):Digitalisierungsstategie
Förderprogramme des Bundesamtes für Soziale-Sicherheit:Förderprogramme für die Digitalisierung
Robotic: Roboter im Gesundheitswesen
Digitale Gesundheitsanwendungen: Medidoc
WDR Beitrag: Pflegenotstand – Kann künstliche Intelligenz helfen?

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02.04.2022

Das nächste “große Ding”, das Metaversum (engl. Metaverse)

Die Möglichkeiten, die das Metaversum, das virtuelle Universum der Medizin, dem Gesundheitswesen bringen wird.

Das Metaversum ist eine Reihe von miteinander verbundenen Online-Räumen. In diesen Räumen können Aktivitäten wie Einkaufen, Veranstaltungen, Spielen – Fortnite ist wohl das bekannteste Online Spiel im Metaverse – über virtuelle Avatare, virtuelle Zwillinge nachgegangen werden. Das Metaversum ist die Verschmelzung verschiedener Technologien wie VR-Virtual Reality, AR-Augmented Reality, MR-Mixed Reality, KI Künstliche Intelligenz. Man kann sich vorstellen, dass die Anwendungen in der Medizin, der Medizintechnik, der Ausbildung… zahlreiche neue Möglichkeiten eröffnen, Krankheiten zu heilen, cooperative Operationen und Konsile durchzuführen.

Head-Mounted-Displays, wie z.B. Datenbrillen, sog. Smart Glasses werden heute schon in der Medizin, der medizinischen Ausbildung eingesetzt.

Was viele vielleicht aus Science Fiction Serien kennen, wird zunehmend Realität. Die Möglichkeiten sind schier unerschöpflich. Die technischen Möglichkeiten sind bereits vorhanden. Anwendungen im Metaverse werden in der Medizin, der Forschung bereits eingesetzt.

Die Ausbildung und Schulung für medizinisches Personal wird im virtuellen Raum, mit Hilfe virtueller 3-D Aufnahmen,Videos durchgeführt. Mehrere Universitäten implementieren Virutal-Reality VR und AR Augmented Reality in die Ausbildung für Ärztinnen und Ärzte. – Eine Reise durch den menschlichen Körper wird im Metaverse möglich.
Maschinelles Lernen (machine learning), die durch KI – künstliche Intelligenz gesteuerte Diagnose auf Grundlage existierender Daten, MRT und CT Bilder, Videos und die Vernetzung unterschiedlicher Gesundheitsdienstleister werden das Gesundheitswesen, die Ausbildung, Diagnose, Operationen, die Entwicklungen von Impfstoffen und Medikamenten insgesamt revolutionieren. Avatare – digitale Zwillinge werden anhand persönlicher Gesundheitsdaten erstellt, helfen Krankheiten zu diagnostizieren.
Dank einer riesigen, gemeinsamen Datenbank mit Fallbeispielen wird die Behandlung und Heilung von seltenen Krankheiten wesentlich effektiver möglich.

Operationen werden mittels Datenbrillen mit Datenquellen, wie MRT und CT Aufnahmen durchgeführt, punktgenau und effizient. Experten können im virtuellen Raum bei Operationen aktiv beraten.
Die Laserbestrahlung von Tumorzellen wird punktgenau ermöglicht (Krebsbehandlung). Hier spielen auch Assistenz-Roboter eine immer größere Rolle.
VR Technologie wird in den USA von Psychiatern bei der Behandlung von posttraumatischen Stress (Kriegsveteranen) eingesetzt.

Technische Voraussetzungen für das Metaverse.

Um die Möglichkeiten und Anwendungen, die Vorteile des Metaversums tatsächlich nutzen zu können ist der 5G Mobilfunkstandard, der Netzausbau, neue Funkmasten und der Glasfaserausbau dringend flächendeckend erforderlich. Cloud-Lösungen für die IT mit entsprechenden Speicherkapazitäten sind Voraussetzung. Die Implementierung der Telematik-Infrastruktur (TI) in Unternehmen der Gesundheitsbranche nimmt zunehmend an Fahrt auf.

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02.04.2022

Wie maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz (KI) Artificial Intelligence (AI) helfen können Krankheiten zu diagnostizieren.

Um Krankheiten richtig zu diagnostizieren bedarf es jahrelanger medizinischee Ausbildung und praktischer Erfahrungen. Auch dann ist die Diagnose häufig ein mühsamer und zeitraubender Prozess. Häufig ist eine schnelle Diagnose und Behandlung aber lebensrettend. Die Nachfrage nach Fachärztinnen und Fachärzten ist weitaus größer als das Angebot, gerade im ländlichen Umfeld.

Maschinen lernen, mittels Algorithmen Krankheiten zu diagnostizieren. Der Ursprung sind erfasste Daten, Dokumente und Bilder, die zuvor digitalisiert wurden.

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 zur Verfügung gestellt werden.

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

Einige Beispiele:

Erkennung von Lungenkrebs oder Schlaganfällen anhand von CT-Scans.
Beurteilung des Risikos eines plötzlichen Herztods oder anderer Herzerkrankungen anhand von Elektrokardiogrammen und kardialen MRT-Bildern
MRT-Aufnahmen – Cloud-basierte, KI-gestützte Radiologie. Die Vergleichs-Analyse von MRT-Bildern – Visualisierungs-, Quantifizierungs- und Vergleichsaufgaben, Präzisionsdiagnostik in der Radiologie.
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 (AI Machine Learing) 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 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 einem niedrigen Preis.

Die Entwicklungen von KI im Gesundheitsbereich, der Diagnostik von Krankheiten nehmen rasant an Fahrt auf.

Die Anwendung des maschinellen Lernens, von KI – im Gesundheitsbereich, der Medizin stehen noch am Anfang – ehrgeizigere Systeme beinhalten die Kombination mehrerer Datenquellen (CT, MRT, Genomik und Proteomik, Patientendaten und handschriftliche Dokumente) zur Beurteilung einer Krankheit oder ihres Fortschreitens.

Zukunftstechnologien, virtuelle Welten wie z.B. das Metaverse, beruhen auf künstlicher Intelligenz und werden die schnelle Diagnose und die Behandlung von Krankheiten ermöglichen. Die Datenbasis von Datenbrillen, AR und VR beruhen auf KI – Künstlicher Intelligenz. Die Untersuchung, die Operationen, Pflege und Rehabilitation werden durch KI auf ein neues Level gehoben.

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28.03.2022

Wie maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz- KI – Artificial Intelligence – AI helfen kann Krankheiten zu diagnostizieren.

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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