Welche Auswirkungen hat die künstliche Intelligenz auf die Gesundheitsbranche?

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Zahlreiche Branchen ernten die Früchte der künstlichen Intelligenz, so auch in der Medizin. Heutzutage sind Krankheiten zwar tödlich, aber dank der Verbesserung der KI-Technologie heilbar. Ob es sich nun um ein chronisches Leiden in Form von Krebs oder um eine Herzerkrankung handelt, diese Technologie ist bei der Diagnose, dem Pflegeprozess, der Behandlung und bei den Endergebnissen nach der Heilung gleichermaßen wirksam. Um es kurz zu machen: Die oben erwähnte Technologie hat das Gesundheitswesen in mehrfacher Hinsicht revolutioniert. All diese Aspekte können im Folgenden erörtert werden.

Künstliche Intelligenz kann die wichtigsten Krankheiten frühzeitig diagnostizieren

Schwere Krankheiten wie Krebs, Herzfunktionsstörungen und neurologische Störungen haben die höchste Tendenz, zur Todesursache zu werden. Die Erkennung dieser schweren Krankheiten im Frühstadium kann jedoch hilfreich sein, um ein Leben zu retten. In diesem Zusammenhang kann die KI helfen, sie frühzeitig zu erkennen. So wurden beispielsweise Patienten mit akuter Schlaganfallgefahr mit Hilfe von KI-Berechnungen in Abhängigkeit von ihren angekündigten Indikationen und erblichen Merkmalen erkannt; diese Stufe war entwicklungsbasiert, wobei jede abnorme tatsächliche Entwicklung des Patienten erfasst wurde und eine Warnung auslöste. Auch die Erkennung von Krebs im Frühstadium kann mit Hilfe von künstlicher Intelligenz möglich sein. Ein Beispiel dafür ist Lungenkrebs, die tödlichste Krankheit, an der fast 75 % der Patienten innerhalb von fünf Jahren nach ihrer Entdeckung sterben. Etemadi, ein Forscher der Feinberg School of Medicine der Universität Chicago, sagt: “Wir haben den Lungenkrebs dieses Mannes ein oder zwei Jahre früher entdeckt, als wir es sonst getan hätten.” Das bedeutet, dass die Algorithmen den Krebs früher erkennen können als CT-Scans und andere Tests dieser Art.

KI und maschinelles Lernen können riesige Mengen an medizinischen Daten sortieren

Die Analyse medizinischer Daten ist eine mühsame Aufgabe, vor allem wenn sie umfangreich genug ist. Ein großes Dankeschön geht jedoch an KI und maschinelles Lernen, da beide den medizinischen Bereich erleichtert haben. Es gibt zwei Arten von Daten: strukturierte und unstrukturierte. Für strukturierte Daten gibt es drei Möglichkeiten: modernes Deep Learning, maschinelle Lerntechniken und neuronale Netze. NLP (Natural Learning Processing) ist auf unstrukturierte Daten anwendbar. Analytische Algorithmen des maschinellen Lernens ermöglichen die Analyse der Symptome eines Patienten, des Untersuchungsberichts, des Krankheitsstadiums, der Metrikdaten der Erkrankung, der Genexpression und einer Vielzahl anderer Informationen, die den Ärzten und dem medizinischen Personal bei der Heilung eines Patienten helfen können. Laut Forschung wurde das Neuronale Netzwerk verwendet, um 6.567 Gene auszuwählen und sie mit Oberflächendaten von Mammographien der Patienten in einer Technik zur Erkennung von Brustkrebswachstum zu koordinieren.

Das überwachte Lernen, eine Art des maschinellen Lernens, wird auch im medizinischen Bereich eingesetzt, um die Merkmale der Krankheit eines Patienten zu erfassen, was wertvolle Ergebnisse liefert. Mithilfe dieser Techniken können Ärzte bessere Prognosen für ihre Patienten erstellen. Kurz gesagt, künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen können viele Daten im Zusammenhang mit der medizinischen Industrie effektiv und mit den zuverlässigsten Ergebnissen sortieren.

Neurologische Erkrankungen sind jetzt heilbar

Viele neurologische Erkrankungen können die Bewegungsfähigkeit einschränken, und die Patienten können sogar nicht sprechen. Glücklicherweise hat die KI-Technologie in Verbindung mit Computern diese Art von Patienten in die Lage versetzt, zu sprechen und sich zu bewegen. In diesem Zusammenhang sagt Leigh Hochberg, der Direktor des Zentrums für Neurotechnologie und Neurogenesung am MGH: “Wenn ich montags auf der neurologischen Intensivstation bin und jemanden sehe, der plötzlich die Fähigkeit verloren hat, sich zu bewegen oder zu sprechen, dann wollen wir diese Kommunikationsfähigkeit bis Dienstag wiederherstellen”. Diese Aussage spricht Bände über die Bedeutung der KI in der Medizin.

Künstliche Intelligenz anstelle von Antibiotika

Der übermäßige Einsatz von Antibiotika ist schädlich, da diese Medikamente nach einer gewissen Zeit nicht mehr richtig auf Krankheiten ansprechen würden. In diesem Zusammenhang sagt Erica Shoney, die stellvertretende Leiterin der Infektionskontrolle: “KI-Tools können die Erwartungen an die Infektionskontrolle und Antibiotikaresistenz erfüllen”.

Quellen :

https://healthitanalytics.com/news/top-12-ways-artificial-intelligence-will-impact-healthcare

https://www.nature.com/articles/d41586-020-03157-9

Last modified: 11. Januar 2022

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