![](\"https:\/\/www.artefact.com\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/ext.jpg\" "\\"data-driven\\"")
<\/span><\/div><\/div><\/div>NACHRICHTEN \/ KI-TECHNOLOGIE<\/p>\n<\/div>
Fantasien sind allt\u00e4glich, wenn es um KI geht. Es ist jedoch notwendig, das richtige Umfeld f\u00fcr die Implementierung zu finden, um KI im Gesundheitswesen vollst\u00e4ndig zu verankern.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>
<\/h3>\nZun\u00e4chst wird eine allumfassende Umgebung ben\u00f6tigt.<\/span><\/strong><\/h3>\nIn der Vergangenheit hat das Expertensystem MYCIN<\/strong>, das 1974 entwickelt wurde, gilt als die allererste Anwendung von artificial intelligence im Gesundheitswesen. Sein Zweck war es, \u00c4rzte bei der Diagnose und Behandlung verschiedener Blutkrankheiten zu unterst\u00fctzen. Durch den Versuch, die kognitiven Mechanismen von Experten in einem bestimmten Bereich durch Schlussfolgerungen auf der Grundlage von Fakten und Regeln (etwa 700 Regeln) zu reproduzieren, hat diese Software zu \u00fcberzeugenderen Ergebnissen gef\u00fchrt als menschliche Versuche. 1979 nahm das System an einem Wettbewerb mit 8 \u00c4rzten teil, um seine Effektivit\u00e4t zu messen: 10 F\u00e4lle wurden eingereicht - und MYCIN belegte jedes Mal den ersten Platz.<\/p>\nDie Versprechen der Anwendung von KI im Gesundheitssektor sind vielf\u00e4ltig<\/strong>: Insbesondere aufgrund der besseren diagnostischen Genauigkeit w\u00fcrde es die Betriebskosten f\u00fcr medizinische Einrichtungen senken und zu zunehmend personalisierten Behandlungspl\u00e4nen f\u00fcr Patienten f\u00fchren.<\/p>\nFantasien sind allt\u00e4glich, wenn es um KI geht. Es ist jedoch notwendig, das richtige Umfeld f\u00fcr die Implementierung zu finden, um KI im Gesundheitswesen vollst\u00e4ndig zu verankern.<\/strong><\/p>\nInteroperabilit\u00e4t ebnet den Weg f\u00fcr Pr\u00e4zisionsmedizin<\/span><\/strong><\/h3>\n<\/h3>\n
Interoperabilit\u00e4t<\/strong>, ist eine inh\u00e4rente Einschr\u00e4nkung im Gesundheitsbereich, die die Integration von KI behindert. Sie bezieht sich auf die F\u00e4higkeit, data zwischen verschiedenen Beteiligten auszutauschen. Zentrale medizinische data-Datenbanken oder Standard-Speicherformate sind sehr selten. Meistens werden Dokumente handgeschrieben und dann gefaxt, so dass jede Art von data-Extraktion f\u00fcr Maschinen nicht interpretierbar ist.<\/p>\nUm ein f\u00f6rderliches Umfeld f\u00fcr KI im Gesundheitswesen zu schaffen,\u00a0ist es von gr\u00f6\u00dfter Wichtigkeit, den Zugang zu medizinischen data<\/strong>. Dies ist von gr\u00f6\u00dfter Bedeutung, um Modelle f\u00fcr maschinelles Lernen zu f\u00fcttern und zu verbessern.<\/p>\nMehrere Faktoren k\u00f6nnen einen Einfluss darauf haben, wie z.B.:<\/p>\n
\n- Das Volumen der medizinischen data erh\u00f6hen<\/strong> entweder durch die Vermehrung von Wearables oder durch die genomische Sequenzierung von data-Basen.<\/li>\n
- Data Verf\u00fcgbarkeit<\/strong> durch den weit verbreiteten Einsatz elektronischer Krankenakten erleichtert. Sie erm\u00f6glichen jetzt einen einfachen Zugriff auf eine data-Historie, die mehr als 10 Jahre zur\u00fcckreicht.<\/li>\n<\/ul>\n
Das franz\u00f6sische Start-up-Unternehmen Lifen zum Beispiel konzentriert sich jetzt vor allem auf die Interoperabilit\u00e4t im Gesundheitssektor. Es hat eine sichere Austauschplattform f\u00fcr \u00c4rzte und medizinische Einrichtungen entwickelt, die auf artificial intelligence-Algorithmen basiert. Ihre L\u00f6sung bietet ihnen nicht nur das vollst\u00e4ndigste Verzeichnis von Angeh\u00f6rigen der Gesundheitsberufe in Frankreich, sondern ist auch mit 100% medizinischer Praxissoftware kompatibel: Das verwendete data-Format behindert nicht mehr die gemeinsame Nutzung medizinischer data, und die Patientendaten sind nicht mehr \u00fcber mehrere Softwares verstreut.<\/p>\n
Das Aufkommen der Telemedizin ist ein perfektes Beispiel f\u00fcr die Demokratisierung des medizinischen data Zugangs.<\/strong><\/p>\nHeutzutage bietet das Mobiltelefon eine neue Quelle f\u00fcr data und stellt ein leistungsstarkes Diagnoseinstrument dar. Die immer st\u00e4rkere Nutzung von Mobiltelefonen in Verbindung mit einer geringeren Fehlerquote bei visuellen Erkennungsalgorithmen hat die Gr\u00fcnder von SkinVision dazu veranlasst, eine Anwendung zu entwickeln, die die Kamera des Telefons zur \u00dcberwachung von Hautl\u00e4sionen und zur Bewertung von Hautkrebsrisiken nutzt. Dieser \u201ctelemedizinische\u201d Ansatz erm\u00f6glicht es \u00c4rzten, das Verhalten und den Lebensstil ihrer Patienten besser zu verstehen und medizinische Behandlungspl\u00e4ne zu entwickeln, die eher pr\u00e4ventiv als kurativ sind.<\/p>\n
Dank der Kombination von Big Data, pr\u00e4diktiver Analyse und artificial intelligence sind Diagnose und Behandlung personalisiert, was zu einem v\u00f6llig kundenorientierten Ansatz f\u00fchrt.\u00a0\u00a0die heute als Pr\u00e4zisionsmedizin bezeichnet wird.<\/strong><\/p>\nF\u00fcr eine schnelle Umsetzung von KI-Anwendungen im Gesundheitsbereich sind sowohl eine flexible Regulierung als auch staatliche Unterst\u00fctzung erforderlich<\/span><\/strong><\/h3>\n<\/h3>\n
Das rasante Tempo der Upgrades von maschinellem Lernen und Deep-Learning-Systemen gibt den Ton an und eine gelockerte Regulierung ist notwendig, damit KI-Implementierungen im Gesundheitswesen mithalten k\u00f6nnen.<\/p>\n
Zum Beispiel in den Vereinigten Staaten,\u00a0die FDA (Food and Drug Administration) hat das Zulassungsverfahren f\u00fcr KI-Diagnose-Software beschleunigt<\/strong>\u00a0und die Verwendung von Computer Vision in der medizinischen Bildgebung seit 2018. Im April 2018 hat die Organisation KI-Algorithmen zur Diagnose von Augenkrankheiten wie der diabetischen Retinopathie ohne die zweite Meinung eines Arztes zugelassen.<\/p>\n\u00c4hnlich,\u00a0gro\u00dfe Technologieunternehmen in China werden von der Regierung stark unterst\u00fctzt<\/strong>, insbesondere bei der Zentralisierung von data und der Automatisierung von medizinischen Prozessen. Das chinesische Ministerium f\u00fcr Wissenschaft und Technologie k\u00fcndigte 2017 an, dass es sich bei der Einf\u00fchrung einer Open-Source-KI-Plattform f\u00fcr medizinische Bildgebung und Diagnostik auf Tencent verlassen w\u00fcrde. In der Zwischenzeit breitet sich die Nutzung von Tencents Netzwerkplattform WeChat f\u00fcr die Buchung von Online-Terminen und die Bezahlung von Geb\u00fchren in medizinischen Einrichtungen immer weiter aus. Die Strategie scheint sich auszuzahlen, wie im ersten Halbjahr 2018,\u00a0China hat das Vereinigte K\u00f6nigreich \u00fcberholt und ist nun das zweitaktivste Land bei der Anwendung von KI im Gesundheitssektor.<\/strong><\/p>\nDie Entwicklung von Synergien zwischen Technologieunternehmen und medizinischen Einrichtungen ist eine Voraussetzung f\u00fcr die Integration von KI in den Gesundheitssektor<\/span><\/strong><\/h3>\n<\/h3>\n
Tech-Giganten erleichtern den data-Zugang und stellen kontinuierlich optimierte technologische Hilfsmittel f\u00fcr medizinische Einrichtungen bereit.<\/strong><\/p>\nApple zum Beispiel tr\u00e4gt dazu bei, indem es ein \u00d6kosystem aufbaut, das klinische Studien beg\u00fcnstigt. Die Prozesse rund um klinische Studien k\u00f6nnen sich als besonders langwierig und kostspielig erweisen. Indem Forscher einen kontinuierlichen data-Datenstrom von tragbaren Ger\u00e4ten wie der Apple Watch erhalten, k\u00f6nnen sie von Echtzeitinformationen \u00fcber den Gesundheitszustand der Patienten, die an ihren Studien teilnehmen, profitieren. Der amerikanische Tech-Gigant hat 2015 auch zwei Open-Source-Frameworks auf den Markt gebracht, ResearchKit und CareKit, die die optimale Abstimmung zwischen Patient und klinischer Studie erleichtern und dabei helfen, den Fortschritt der Patienten w\u00e4hrend der begonnenen Studie zu \u00fcberwachen. Diese Initiative ist nur eines von Dutzenden Beispielen, die Apple seit 2015 unternommen hat, um sich als f\u00fchrendes Unternehmen in diesem Bereich zu positionieren.<\/p>\n
Interoperabilit\u00e4t, staatliche Unterst\u00fctzung und flexible Regulierung sowie die Schaffung von Synergien zwischen Technologieunternehmen und medizinischen Einrichtungen sind also die miteinander verkn\u00fcpften Umgebungsvariablen, die den fruchtbaren Boden f\u00fcr die volle Nutzung des Potenzials der KI in der Gesundheitsbranche bilden k\u00f6nnen.<\/p>\n
Erfahren Sie mehr dar\u00fcber, wie KI den Gesundheitssektor verbessern wird, indem Sie an der European AI Night teilnehmen!<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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Durch den Versuch, die kognitiven Mechanismen von Experten in einem bestimmten Bereich durch Schlussfolgerungen auf der Grundlage von Fakten und Regeln (etwa 700 Regeln) zu reproduzieren, hat diese Software zu \u00fcberzeugenderen Ergebnissen gef\u00fchrt als menschliche Versuche. 1979 nahm das System an einem Wettbewerb mit 8 \u00c4rzten teil, um seine Effektivit\u00e4t zu messen: 10 F\u00e4lle wurden eingereicht - und MYCIN belegte jedes Mal den ersten Platz.<\/p>\n Die Versprechen der Anwendung von KI im Gesundheitssektor sind vielf\u00e4ltig<\/strong>: Insbesondere aufgrund der besseren diagnostischen Genauigkeit w\u00fcrde es die Betriebskosten f\u00fcr medizinische Einrichtungen senken und zu zunehmend personalisierten Behandlungspl\u00e4nen f\u00fcr Patienten f\u00fchren.<\/p>\n Fantasien sind allt\u00e4glich, wenn es um KI geht. Es ist jedoch notwendig, das richtige Umfeld f\u00fcr die Implementierung zu finden, um KI im Gesundheitswesen vollst\u00e4ndig zu verankern.<\/strong><\/p>\n Interoperabilit\u00e4t<\/strong>, ist eine inh\u00e4rente Einschr\u00e4nkung im Gesundheitsbereich, die die Integration von KI behindert. Sie bezieht sich auf die F\u00e4higkeit, data zwischen verschiedenen Beteiligten auszutauschen. Zentrale medizinische data-Datenbanken oder Standard-Speicherformate sind sehr selten. Meistens werden Dokumente handgeschrieben und dann gefaxt, so dass jede Art von data-Extraktion f\u00fcr Maschinen nicht interpretierbar ist.<\/p>\n Um ein f\u00f6rderliches Umfeld f\u00fcr KI im Gesundheitswesen zu schaffen,\u00a0ist es von gr\u00f6\u00dfter Wichtigkeit, den Zugang zu medizinischen data<\/strong>. Dies ist von gr\u00f6\u00dfter Bedeutung, um Modelle f\u00fcr maschinelles Lernen zu f\u00fcttern und zu verbessern.<\/p>\n Mehrere Faktoren k\u00f6nnen einen Einfluss darauf haben, wie z.B.:<\/p>\n Das franz\u00f6sische Start-up-Unternehmen Lifen zum Beispiel konzentriert sich jetzt vor allem auf die Interoperabilit\u00e4t im Gesundheitssektor. Es hat eine sichere Austauschplattform f\u00fcr \u00c4rzte und medizinische Einrichtungen entwickelt, die auf artificial intelligence-Algorithmen basiert. Ihre L\u00f6sung bietet ihnen nicht nur das vollst\u00e4ndigste Verzeichnis von Angeh\u00f6rigen der Gesundheitsberufe in Frankreich, sondern ist auch mit 100% medizinischer Praxissoftware kompatibel: Das verwendete data-Format behindert nicht mehr die gemeinsame Nutzung medizinischer data, und die Patientendaten sind nicht mehr \u00fcber mehrere Softwares verstreut.<\/p>\n Das Aufkommen der Telemedizin ist ein perfektes Beispiel f\u00fcr die Demokratisierung des medizinischen data Zugangs.<\/strong><\/p>\n Heutzutage bietet das Mobiltelefon eine neue Quelle f\u00fcr data und stellt ein leistungsstarkes Diagnoseinstrument dar. Die immer st\u00e4rkere Nutzung von Mobiltelefonen in Verbindung mit einer geringeren Fehlerquote bei visuellen Erkennungsalgorithmen hat die Gr\u00fcnder von SkinVision dazu veranlasst, eine Anwendung zu entwickeln, die die Kamera des Telefons zur \u00dcberwachung von Hautl\u00e4sionen und zur Bewertung von Hautkrebsrisiken nutzt. Dieser \u201ctelemedizinische\u201d Ansatz erm\u00f6glicht es \u00c4rzten, das Verhalten und den Lebensstil ihrer Patienten besser zu verstehen und medizinische Behandlungspl\u00e4ne zu entwickeln, die eher pr\u00e4ventiv als kurativ sind.<\/p>\n Dank der Kombination von Big Data, pr\u00e4diktiver Analyse und artificial intelligence sind Diagnose und Behandlung personalisiert, was zu einem v\u00f6llig kundenorientierten Ansatz f\u00fchrt.\u00a0\u00a0die heute als Pr\u00e4zisionsmedizin bezeichnet wird.<\/strong><\/p>\n Das rasante Tempo der Upgrades von maschinellem Lernen und Deep-Learning-Systemen gibt den Ton an und eine gelockerte Regulierung ist notwendig, damit KI-Implementierungen im Gesundheitswesen mithalten k\u00f6nnen.<\/p>\n Zum Beispiel in den Vereinigten Staaten,\u00a0die FDA (Food and Drug Administration) hat das Zulassungsverfahren f\u00fcr KI-Diagnose-Software beschleunigt<\/strong>\u00a0und die Verwendung von Computer Vision in der medizinischen Bildgebung seit 2018. Im April 2018 hat die Organisation KI-Algorithmen zur Diagnose von Augenkrankheiten wie der diabetischen Retinopathie ohne die zweite Meinung eines Arztes zugelassen.<\/p>\n \u00c4hnlich,\u00a0gro\u00dfe Technologieunternehmen in China werden von der Regierung stark unterst\u00fctzt<\/strong>, insbesondere bei der Zentralisierung von data und der Automatisierung von medizinischen Prozessen. Das chinesische Ministerium f\u00fcr Wissenschaft und Technologie k\u00fcndigte 2017 an, dass es sich bei der Einf\u00fchrung einer Open-Source-KI-Plattform f\u00fcr medizinische Bildgebung und Diagnostik auf Tencent verlassen w\u00fcrde. In der Zwischenzeit breitet sich die Nutzung von Tencents Netzwerkplattform WeChat f\u00fcr die Buchung von Online-Terminen und die Bezahlung von Geb\u00fchren in medizinischen Einrichtungen immer weiter aus. Die Strategie scheint sich auszuzahlen, wie im ersten Halbjahr 2018,\u00a0China hat das Vereinigte K\u00f6nigreich \u00fcberholt und ist nun das zweitaktivste Land bei der Anwendung von KI im Gesundheitssektor.<\/strong><\/p>\n Tech-Giganten erleichtern den data-Zugang und stellen kontinuierlich optimierte technologische Hilfsmittel f\u00fcr medizinische Einrichtungen bereit.<\/strong><\/p>\n Apple zum Beispiel tr\u00e4gt dazu bei, indem es ein \u00d6kosystem aufbaut, das klinische Studien beg\u00fcnstigt. Die Prozesse rund um klinische Studien k\u00f6nnen sich als besonders langwierig und kostspielig erweisen. Indem Forscher einen kontinuierlichen data-Datenstrom von tragbaren Ger\u00e4ten wie der Apple Watch erhalten, k\u00f6nnen sie von Echtzeitinformationen \u00fcber den Gesundheitszustand der Patienten, die an ihren Studien teilnehmen, profitieren. Der amerikanische Tech-Gigant hat 2015 auch zwei Open-Source-Frameworks auf den Markt gebracht, ResearchKit und CareKit, die die optimale Abstimmung zwischen Patient und klinischer Studie erleichtern und dabei helfen, den Fortschritt der Patienten w\u00e4hrend der begonnenen Studie zu \u00fcberwachen. Diese Initiative ist nur eines von Dutzenden Beispielen, die Apple seit 2015 unternommen hat, um sich als f\u00fchrendes Unternehmen in diesem Bereich zu positionieren.<\/p>\n Interoperabilit\u00e4t, staatliche Unterst\u00fctzung und flexible Regulierung sowie die Schaffung von Synergien zwischen Technologieunternehmen und medizinischen Einrichtungen sind also die miteinander verkn\u00fcpften Umgebungsvariablen, die den fruchtbaren Boden f\u00fcr die volle Nutzung des Potenzials der KI in der Gesundheitsbranche bilden k\u00f6nnen.<\/p>\n Erfahren Sie mehr dar\u00fcber, wie KI den Gesundheitssektor verbessern wird, indem Sie an der European AI Night teilnehmen!<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Fantasien sind allt\u00e4glich, wenn es um KI geht. 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