Wie AI die Patientenversorgung verbessert

Wie verbessert AI die Patientenversorgung?

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

Der explodierende Gesundheitsmarkt AI (der Software, Hardware und Dienstleistungen, Algorithmen, Anwendungen und Endnutzer umfasst) wird bis 2026 voraussichtlich 44,5 Mrd. USD 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″).

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

Wir alle kennen die tragbaren Geräte, die AI der Welt geschenkt 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.

Die Technologie von AI bietet aber auch Selbstdiagnoseinstrumente, die Patienten helfen können, unnötige Arztbesuche zu vermeiden. Virtuelle Pflegeassistenten können sich mit den Patienten einfühlsam über ihren Zustand unterhalten, ihnen Vorschläge machen und sie bei Bedarf an die effektivste Pflegestation verweisen und bei Problemen die Pflegekräfte alarmieren.

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

AI können zur Überwachung der Wirksamkeit und Sicherheit von Arzneimitteln und ihrer unerwünschten Wirkungen eingesetzt werden. Diese Praxis, die als Pharmakovigilanz (PV) bezeichnet wird, ist ein integraler Bestandteil der Aufgaben von Pharmaunternehmen. Auf der Grundlage von AI können unerwünschte Wirkungen analysiert werden, um sich abzeichnende Trends schnell zu erkennen. Diese Trends können dann dazu beitragen, zu ermitteln, welche Bevölkerungsgruppen am besten von einer bestimmten Behandlung profitieren (oder diese vermeiden) und den Weg zu neuen Behandlungen und Heilmitteln ebnen können.

Der führende Pharmakonzern Bayer arbeitet mit seinen Partnern an der Erforschung des Einsatzes der Technologie AI zur Unterstützung dezentraler (virtueller) klinischer Studien, die durch Telemedizin, die Lieferung klinischer Produkte nach Hause, die elektronische Einwilligung, den Einsatz von Wearables und die 24/7-Live-Überwachung data ermöglicht werden.

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

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

Mithilfe der auf data basierenden Ernährungsplanung könnte AI Ernährungsprogramme personalisieren und Mahlzeitenpläne für den spezifischen Stoffwechsel und das Verdauungssystem einer Person erstellen. Auch wenn die erste Anwendung, die einem in den Sinn kommt, die Gewichtskontrolle ist, könnten solche Programme 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.

AI verspricht zwar, die Effizienz der Gesundheitsversorgung und die Qualität der Patientenbetreuung zu verbessern, doch müssen die ethischen Risiken der Umsetzung von AI minimiert werden, zu denen mögliche Bedrohungen der Privatsphäre und der Vertraulichkeit, der Einwilligung nach Aufklärung und der Patientenautonomie gehören können.

Dies sind entscheidende Fragen. Allerdings gibt es bei AI und beim maschinellen Lernen keinen einzelnen Ersteller des Endprodukts. Am Leben eines Algorithmus ist eine ganze Gemeinschaft von Menschen beteiligt, von data Wissenschaftlern und anderen, die eventuelle Verbesserungen daran vornehmen, bis hin zum Softwareunternehmen, das ihn verkauft, und den Endnutzern. Folglich stellt sich die Frage der Verantwortlichkeit.

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

"Sogar die medizinische Ausbildung müsste neu ausgerichtet werden, und zwar nicht mehr auf den Abruf von Wissen, sondern auf die Ausbildung künftiger Ärzte für den Umgang mit und die Verwaltung von AI-gesteuerten Maschinen", fügt er hinzu. Diese Neuausrichtung würde auch eine sorgfältige Beachtung der ethischen und klinischen Komplexität erfordern, die zwischen Patienten, Pflegepersonal und Maschinen entstehen könnte.

Während das Gesundheitswesen eine Welt voller potenzieller neuer Anwendungen für data und AI eröffnet, gibt es auch Hindernisse für den Erfolg: eines davon ist die geschlechtsspezifische Voreingenommenheit bei der Analyse von Anwendungsfällen. 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 bei der Entwicklung jeder Anwendung von AI das Konzept der "Inklusion" ( AI) als Grundsatz gelten.

Data Governance ist von größter Bedeutung: Es müssen Richtlinien festgelegt, bewährte Verfahren definiert und konsequent befolgt werden. Im Jahr 2020 beauftragte AstraZeneca Experten innerhalb und außerhalb des Unternehmens mit der Entwicklung eines Data Governance Framework, das auf den Grundsätzen Fairness, Verantwortlichkeit, Datenschutz und Sicherheit, Erklärbarkeit und Transparenz basiert. Das Data Governance Framework wird Teil des globalen Ethik-Kodex sein.

Andere betroffene Unternehmen auf der ganzen Welt unternehmen neue Anstrengungen, um eine faire und ethische Nutzung von AI zu gewährleisten. 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 optimieren, um Empfehlungen, Werkzeuge und bewährte Verfahren für AI im Gesundheitswesen bereitzustellen.

Vielen Dank für die Lektüre unseres Artikels über "Wie AI die Patientenversorgung verbessert"! Wenn Sie zur Entwicklung des Pakets beitragen möchten oder Verbesserungsvorschläge haben, können Sie sich gerne an uns wenden. In der Zwischenzeit können Sie den Artefact Blog besuchen, um weitere Informationen über unsere data Projekte zu erhalten.