Wie KI die Patientenversorgung verbessert

Wie kann KI die Patientenversorgung verbessern?

In den letzten Jahren sind im gesamten Gesundheitswesen KI-Anwendungen aufgetaucht, die Prozesse rationalisieren und die Ergebnisse für Patienten verbessern. Fortschrittliche Chatbots helfen Notärzten, einen Herzinfarkt zu erkennen. KI-gesteuerte Operationsroboter führen minimalinvasive Eingriffe durch. Und KI-basierte Softwareplattformen automatisieren die sich am häufigsten wiederholenden Aufgaben im Gesundheitswesen und sparen so wertvolle Zeit für vielbeschäftigte Administratoren.

Der explodierende KI-Gesundheitsmarkt (der Software, Hardware & Dienstleistungen, Algorithmen, Anwendungen und Endnutzer umfasst) wird bis 2026 voraussichtlich $44,5 Milliarden erreichen, mit einer prognostizierten durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von über 46% (MarketWatch Bericht, 3. Januar 2022 “Healthcare Artificial Intelligence (AI) Market 2022 Industry Scenario, Strategies, Growth Factors and Forecast to 2026″).

Bei Artefact haben wir drei Schlüsselbereiche identifiziert, in denen KI die Patientenversorgung erheblich verbessern kann: Selbstdiagnose, Arzneimittelentwicklung und -überwachung sowie personalisierte Gesundheit.

Wir alle kennen die tragbaren Geräte, die die KI der Welt beschert hat, wie Fitness-Tracker, Smartwatches und sogar Hörgeräte, die Hintergrundgeräusche unterdrücken. Sie helfen, die Menschen in Form zu halten, Kalorien zu zählen und das allgemeine Wohlbefinden zu verbessern.

Aber die KI-Technologie bietet auch Selbstdiagnosetools, die Patienten helfen können, unnötige Arztbesuche zu vermeiden. Virtuelle Pflegeassistenten können sich mit Patienten einfühlsam über ihren Zustand unterhalten, ihnen Vorschläge machen und sie bei Bedarf an die effektivste Pflegestation verweisen und bei Problemen die Leistungserbringer alarmieren.

Viele Pharmaunternehmen gehen Partnerschaften mit Technologieunternehmen ein, um neue Gesundheitsanwendungen zu entwickeln. Im Jahr 2020 hat sich Sanofi mit dem britischen Unternehmen Babylon zusammengetan, um dessen Online-Symptom-Checker zur Unterstützung von Patienten mit Verdauungsproblemen einzusetzen.

KI kann zur Überwachung der Wirksamkeit und Sicherheit von Arzneimitteln und ihrer unerwünschten Wirkungen eingesetzt werden. Diese Praxis, die als Pharmakovigilanz (PV) bezeichnet wird, ist ein wesentlicher Bestandteil der Aufgaben von Pharmaunternehmen. Mithilfe von KI-basierten Erkenntnissen können unerwünschte Wirkungen analysiert werden, um aufkommende Trends schnell zu erkennen. Diese Trends können dann dazu beitragen, herauszufinden, welche Bevölkerungsgruppen am besten von einer bestimmten Behandlung profitieren (oder diese vermeiden) und den Weg zu neuen Behandlungen und Heilmitteln weisen.

Der Pharmakonzern Bayer arbeitet mit seinen Partnern daran, den Einsatz von KI-Technologien zur Unterstützung dezentraler (virtueller) klinischer Studien zu erforschen, die durch Telemedizin, die Lieferung von klinischem Material nach Hause, die elektronische Einwilligung, den Einsatz von Wearables und die 24/7 data-Live-Überwachung ermöglicht werden.

KI ist auch sehr vielversprechend für die Beschleunigung der Entdeckung und Entwicklung von Medikamenten: Im April 2021 kündigten das Pharmazieunternehmen Exscientia und der Biotechnologie-Experte Evotec eine Phase-I-Studie für das erste von KI entwickelte Medikament zur Behandlung fortgeschrittener Tumore an. Der traditionelle Entdeckungsprozess hätte bis zu fünf Jahre gedauert, aber dank der KI wurde der Wirkstoffkandidat in nur acht Monaten gefunden. Exscientia arbeitet nun mit anderen Pharmaunternehmen, darunter Sanofi, an der Entwicklung von Medikamenten für die Onkologie und Immunologie.

Der dritte Forschungsbereich, der untersucht wird, ist die Frage, wie KI das Gesundheitsverhalten der Menschen verbessern kann, z. B. indem sie ihnen hilft, ihre Ernährung zu verbessern.

Mithilfe der data-basierten Ernährungsplanung könnte die KI Ernährungsprogramme personalisieren und Mahlzeitenpläne für den spezifischen Stoffwechsel und das Verdauungssystem einer Person erstellen. Die erste Anwendung, die einem in den Sinn kommt, ist die Gewichtskontrolle. Aber Programme wie diese könnten potenziell Millionen von Leben retten, indem sie Diabetes, Herzkrankheiten und andere durch falsche Ernährung verursachte Krankheiten verhindern.

Potenzielle Systeme könnten mit intelligenten Wearables integriert werden, um leichter erreichbare Ergebnisse und nachhaltige gesundheitliche Vorteile zu erzielen.

Während KI verspricht, die Effizienz der Gesundheitsversorgung und die Qualität der Patientenbetreuung zu verbessern, müssen die ethischen Risiken der KI-Implementierung minimiert werden. Dazu gehören mögliche Bedrohungen der Privatsphäre und Vertraulichkeit, der informierten Zustimmung und der Patientenautonomie.

Dies sind wichtige Fragen. Aber bei KI und maschinellem Lernen gibt es keinen einzelnen Erbauer des Endprodukts. Am Leben eines Algorithmus ist eine ganze Gemeinschaft von Menschen beteiligt, von data-Wissenschaftlern und anderen, die eventuelle Verbesserungen vornehmen, bis hin zum Softwareunternehmen, das ihn verkauft, und den Endbenutzern. Folglich stellt sich die Frage der Verantwortlichkeit.

“Es gibt zwar keine einfache Lösung, aber Transparenz ist immer die beste Politik. Das bedeutet, dass wir immer die Zustimmung zur Verwendung von data einholen, persönliche Daten anonymisieren und Wege finden, die Vertraulichkeit von data für Patienten zu gewährleisten”, erklärt Vincent.

“Sogar die medizinische Ausbildung müsste neu ausgerichtet werden, und zwar nicht mehr auf die Vermittlung von Wissen, sondern auf die Ausbildung künftiger Ärzte für die Interaktion mit und den Umgang mit KI-gesteuerten Maschinen”, fügt er hinzu. Diese Neuausrichtung würde auch ein sorgfältiges Augenmerk auf die ethischen und klinischen Komplexitäten erfordern, die zwischen Patienten, Pflegepersonal und Maschinen entstehen könnten.

Das Gesundheitswesen eröffnet zwar eine Welt potenzieller neuer Einsatzmöglichkeiten für data und KI, aber es gibt auch Hindernisse für ihren Erfolg: geschlechtsspezifische Verzerrungen bei der Analyse von Anwendungsfällen sind eines davon. Die Symptome eines Herzinfarkts bei einem Mann sind ganz anders als bei einer Frau, und wenn diese Unterschiede nicht berücksichtigt werden, wird jede Analyse fehlerhaft sein. Vorurteile in Bezug auf Ethnie, Religion oder Religion sind ebenfalls möglich. Um diese zu vermeiden, sollte das Konzept der “inklusiven KI” ein Grundsatz bei der Entwicklung jeder KI-Anwendung sein.

Die Data-Governance ist von größter Bedeutung: Es müssen Richtlinien festgelegt und bewährte Verfahren definiert und konsequent befolgt werden. Im Jahr 2020 hat AstraZeneca Experten innerhalb und außerhalb des Unternehmens damit beauftragt, ein Data-Governance-Rahmenwerk zu entwickeln, das auf den Prinzipien Fairness, Verantwortlichkeit, Datenschutz und Sicherheit, Erklärbarkeit und Transparenz basiert. Der Data-Governance-Rahmen wird Teil des globalen Ethik-Kodex sein.

Andere betroffene Unternehmen auf der ganzen Welt unternehmen neue Anstrengungen, um eine faire und ethische Nutzung von KI sicherzustellen. Am 13. Januar 2022 gaben Microsoft und führende öffentliche, private, Bildungs- und Forschungsorganisationen aus dem US-amerikanischen Gesundheitswesen und den Biowissenschaften die Gründung der Artificial Intelligence Industry Innovation Coalition (AI3C) bekannt, deren Ziel es ist, die Technologie zu maximieren, um Empfehlungen, Werkzeuge und bewährte Verfahren für KI im Gesundheitswesen bereitzustellen.

Vielen Dank, dass Sie unseren Artikel über “Wie KI die Patientenversorgung verbessert” gelesen haben! Wenn Sie zur Entwicklung des Pakets beitragen möchten oder Verbesserungsvorschläge haben, können Sie sich gerne an uns wenden. In der Zwischenzeit können Sie die Artefact Blog für weitere Informationen über unsere data Projekte.