Die Entwicklung der künstlichen Intelligenz

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) im Gesundheitswesen schreitet schnell voran. Neue Entwicklungen in der Computertechnologie, kombiniert mit dem Cloud-Zugang zu immensen Datenmengen, haben große Fortschritte bei der Nutzung von KI zur Verbesserung von Diagnosen, klinischen Ergebnissen und der Gesamteffizienz angestoßen. Und die Zukunft verspricht noch mehr.

Unified Communications & Collaboration (UCC) macht dies möglich, indem es einen einfachen Zugang zur Cloud schafft, der es medizinischen Fachkräften, Patienten und Forschern ermöglicht, zusammenzuarbeiten und zu kommunizieren.

Die Entwicklung der künstlichen Intelligenz

Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz werden oft austauschbar verwendet. Tatsächlich gibt es aber einige signifikante Unterschiede. Maschinelles Lernen ist regelbasiert, d. h. die Software wird angewiesen, bei der Entscheidungsfindung bestimmten Regeln zu folgen. Im Gesundheitswesen wurde maschinelles Lernen eingesetzt, um medizinische Bilder zu verbessern, Patienten auf Intensivstationen zu überwachen, die Gensequenzierung zu beschleunigen und die Beschaffung, Terminplanung und Medikamentenbestellung zu automatisieren. Obwohl es für Routineaufgaben nützlich ist, hat das maschinelle Lernen seine Grenzen.

KI hingegen nutzt ausgefeilte Algorithmen, um Daten zu analysieren und zu eindeutigen Entscheidungen zu kommen. Im Bereich der künstlichen Intelligenz wird dies als "Deep Learning" bezeichnet. Diese Algorithmen können immense Datenmengen durchforsten und Muster erkennen, die Menschen möglicherweise übersehen. Durch die Einbeziehung historischer Daten und aktueller Informationen entsteht in Verbindung mit der richtigen Unified-Communications-Technologie ein leistungsfähiges Werkzeug für die prädiktive Analyse, das Fachkräfte im Gesundheitswesen bei ihren täglichen Entscheidungen unterstützt.

Wie KI das Gesundheitswesen verbessert

Künstliche Intelligenz beeinflusst das Gesundheitswesen auf drei wichtige Arten:

Verbesserung der Diagnose

Einer der größten Anwendungsbereiche von KI sind bildintensive Bereiche wie Radiologie, Dermatologie, Pathologie, Augenheilkunde und bildgesteuerte Chirurgie. Dr. C. David Naylor schreibt im Journal of the American Medical Association, dass "in vielen Fällen die Interpretation von Bildern durch Deep-Learning-Systeme die von einzelnen Klinikern übertroffen hat, wenn sie mit einem Konsens von Experten oder Goldstandards wie pathologischen Befunden verglichen wurde." Bedeutet dies, dass KI Ärzte ersetzen wird? Nein. Sie hat jedoch großes Potenzial, die Diagnose zu verbessern und die Behandlung zu personalisieren, was Zeit spart und die klinischen Ergebnisse verbessert.

Befähigung der Patienten

Mit der zunehmenden Nutzung von Wearables und Gesundheits-Apps haben Patienten Zugang zu einer wachsenden Menge an Daten. Sie können sich mit ihren elektronischen Akten verbinden, persönliche Gesundheitsinformationen hochladen - wie Vitalwerte, Schlafmuster und Zuckerwerte - und auf die Welt des medizinischen Wissens zugreifen, das über das Internet verfügbar ist. KI vermischt all diese Informationen, um personalisierte Medizin anzubieten. So gibt es zum Beispiel Apps, die den Zustand eines Patienten im Laufe der Zeit bewerten und diese Daten in Echtzeit mit denen anderer Patienten zusammenführen. Viele interaktive Apps coachen Patienten, senden Erinnerungen und passen sich an die Gewohnheiten des Einzelnen an, um so eine effektivere Behandlung zu ermöglichen.

Verbesserung der betrieblichen Effizienz. 

KI wird auch eingesetzt, um Kosten zu kontrollieren und klinische Ergebnisse zu verbessern. Sie kann zum Beispiel die Entlassungspläne von Patienten personalisieren, indem sie neben medizinischen Daten auch sozioökonomische Informationen berücksichtigt. Patienten, die ein höheres Risiko einer Wiederaufnahme haben, werden selektiert und nach der Entlassung genauer beobachtet. Krankenhäuser nutzen auch KI-gesteuerte Programme für das Finanzinkasso, die Patientenplanung und die Anlagenverwaltung. 

Wie Unified Communications & Collaboration die KI im Gesundheitswesen vorantreibt

Nichts von alledem wäre möglich ohne die massiven Speichermöglichkeiten der Cloud und den einfachen Zugriff auf die Daten über UCC. Es ist manchmal schwer zu glauben, dass das, was wir heute als normal ansehen - diese hochentwickelten KI-Programme und ultraschnelle Hardware - erst im letzten Jahrzehnt entstanden ist. 

UCC hat eine effektivere Zusammenarbeit zwischen medizinischen Fachkräften, Patienten und akademischen Forschern ermöglicht, die alle wichtige Daten beisteuern, die die KI für den praktischen Einsatz interpretieren kann. Da sich die Technologie in der Cloud befindet, können Benutzer auf die aktuellsten Programme zugreifen, ohne dass ständig Kosten für die Aufrüstung der Geräte anfallen. Mit UCC können Fachkräfte im Gesundheitswesen problemlos datenintensive Dateien wie Videos, Bilder und Audiodateien austauschen – dies weltweit.

Über Unified Communications & Collaboration haben Patienten nun die Möglichkeit, auf ihre eigenen Gesundheitsinformationen und auf den größeren Datenbestand im Internet zuzugreifen. Dabei können sie jedes beliebige Gerät verwenden, einschließlich Wearables, Smartphones, Tablets oder Desktop-Computer. Vielen ist vielleicht gar nicht bewusst, dass KI die Programme antreibt, die sie täglich zur Verwaltung ihrer Gesundheit nutzen.
Der Einsatz von künstlicher Intelligenz in der medizinischen Diagnostik, Behandlung und Forschung wird weiter rasant zunehmen. In einer Umfrage unter 50 Führungskräften von Gesundheitsunternehmen gaben über 50 Prozent an, dass sie glauben, dass KI bis 2025 in diesem Bereich allgegenwärtig sein wird. In Kombination mit UCC wird KI zukunftsorientierte Unternehmen im Gesundheitswesen von der Konkurrenz abheben.


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