5 reale Anwendungen von KI in der Medizin (mit Beispielen)

Es lässt sich nicht leugnen, dass künstliche Intelligenz (KI) allgegenwärtig geworden ist. Es wird immer ausgefeilter darin, das zu tun, was Menschen effizient tun – lernen, argumentieren und Logik anwenden.

Wie in vielen anderen Geschäftsbereichen hat KI ein enormes Potenzial, die Medizinbranche zu verbessern.

Möglicherweise verwenden Sie bereits einige KI-fähige Wearables, um Ihre Gesundheit im Auge zu behalten – FitBit, Smartwatch oder einen Smart Belt.

Wer genau hinschaut, findet viele tolle Beispiele für KI in der Medizin. Es wird allmählich Teil unseres Ökosystems im Gesundheitswesen.

In diesem Blog diskutieren wir die reale Anwendung und Anwendungsfälle von KI im medizinischen Bereich.

KI in der Medizin:Die Markttrends

Künstliche Intelligenz wird in Medizin und Gesundheitswesen eine herausragende Rolle spielen.

Dafür gibt es viele Gründe, wie zum Beispiel:

• Fortschritte bei der Rechenleistung,
• Lernende Algorithmen,
• Verfügbarkeit umfangreicher Daten aus Krankenakten und
• Tragbare Gesundheitsgeräte.

Der Gesundheitsmarkt für Künstliche Intelligenz wächst von Tag zu Tag und die Markttrends sehen alles andere als vielversprechend aus.

Marktwert

Berichten zufolge soll der Wert von KI im globalen Gesundheitsmarkt von 3,14 Milliarden US-Dollar im Jahr 2019 auf 23,85 Milliarden US-Dollar im Jahr 2025 steigen.

Es wird erwartet, dass es im Prognosezeitraum von 2020 bis 2025 mit einer CAGR (Compound Annual Growth Rate) von 40,15 % wachsen wird.

Einblicke in die Endnutzung

Das Segment Werbung und Medien war 2019 führend auf dem KI-Markt und machte mehr als 20 % des weltweiten Umsatzes aus. Der Gesundheitssektor wird voraussichtlich bis zum Jahr 2027 einen führenden Anteil am KI-Markt einnehmen. (Quelle)

Reale Anwendungen von KI in der Medizin

Mit einem großen Volumen an verfügbaren Daten ist KI bereit, der Motor zu sein, der die Transformation im gesamten Medizinsektor vorantreibt.

Mit künstlicher Intelligenz werden Lernalgorithmen genauer und präziser, da sie uns Menschen ermöglichen, Einblicke in Diagnose-, Behandlungs- und Pflegeprozesse zu gewinnen.

Hier sind einige reale Anwendungen der künstlichen Intelligenz in der Medizin, von denen sowohl Patienten als auch Ärzte profitieren können.

1. Krankheitsdiagnose

Die richtige Diagnose ist der Schlüssel zu einer erfolgreichen Behandlung. Bei einer Fehldiagnose kann viel schief gehen. Daher ist es äußerst wichtig, es richtig zu machen, aber es ist nicht immer einfach.

Die Anwendung künstlicher Intelligenz bei der Diagnose im Gesundheitswesen bietet der medizinischen Industrie viele Vorteile.

KI-basierte Software kann beurteilen, ob ein Patient an einer bestimmten Krankheit leidet, noch bevor viele offensichtliche Symptome auftreten. Und in den meisten Fällen sind diese Vorhersagen richtig.

KI macht Diagnosen billiger und zugänglicher.

Maschinelles Lernen – insbesondere Deep-Learning-Algorithmen werden heutzutage häufig bei der automatischen Diagnose von Krankheiten eingesetzt.

Maschinelles Lernen in der Krankheitsdiagnose

Nun, ML – Algorithmen für maschinelles Lernen lernen, Muster zu sehen, die der Art und Weise ähneln, wie Ärzte sie sehen. Ein wesentlicher Unterschied besteht darin, dass Algorithmen viele konkrete Beispiele brauchen, um daraus zu lernen. Und diese Beispiele sind digitalisiert, weil Maschinen in Lehrbüchern nicht zwischen den Zeilen lesen können.

Maschinelles Lernen ist also gerade dort hilfreich, wo die diagnostischen Informationen, die ein Arzt untersucht, bereits digitalisiert sind. Beispielsweise enthalten Bilder von MRT-Geräten, CT-Scannern und Röntgenaufnahmen große Mengen komplexer Daten, deren Auswertung für den Menschen schwierig und zeitaufwändig ist.

Maschinelles Lernen kann nützlich sein in:

• Erkennung von Hirntumoren oder Lungenkrebs anhand von CT-Scans
• Bewertung des Risikos eines plötzlichen Herzstillstands oder anderer Herzerkrankungen anhand von EKG- und Herz-MRT-Bildern
• Klassifizierung von Hautläsionen in Hautbildern
• Auffinden von Spuren einer diabetischen Retinopathie in Augenbildern

Warum KI verwenden, wenn Ärzte alles oben Erwähnte tun können?

Jetzt fragen Sie sich vielleicht, warum Sie sich für KI entscheiden, wenn es Ärzte gibt, die das tun?

Techniken der künstlichen Intelligenz wie ML sind wie das zweite Augenpaar, das die Gesundheit von Patienten auf der Grundlage des aus verfügbaren Daten extrahierten Wissens bewerten kann.

In den oben genannten Fällen sind viele nützliche Daten (CT, MRT, Genomik, Patientenakten und handschriftliche Dateien) verfügbar. Und mit all diesen Daten werden maschinelle Lernalgorithmen genauso effizient wie die Diagnose durch einen Experten.

Algorithmen des maschinellen Lernens zeichnen sich dadurch aus, dass sie viel schneller Schlussfolgerungen ziehen können und die Modelle weltweit kostengünstig repliziert werden können.

Oh, bedeutet das also, dass die KI bald die Ärzte ersetzen wird?

Nein.

Dass KI Ärztinnen und Ärzte bald ersetzen wird, ist eher unwahrscheinlich. KI wird stattdessen verwendet, um potenziell bösartige Tumore oder lebensbedrohliche Herzmuster von Patienten hervorzuheben. Dadurch können sich die Ärzte auf die Interpretation der hervorgehobenen Signale konzentrieren.

2. Schnellere Arzneimittelentwicklung

Die Entwicklung eines Medikaments ist ein zunehmend wettbewerbsintensives und teures medizinisches Geschäft. Trotz des technologischen Fortschritts steigen die Kosten für die Entwicklung eines neuen Medikaments alle paar Jahre. KI kann hier eine bedeutende Rolle spielen.

Führende medizinische und pharmazeutische Unternehmen nutzen KI, um ihre F&E-Kosten zu senken und kostspielige Fehler zu vermeiden.

Viele der analytischen Prozesse in der Arzneimittelentwicklung lassen sich mit Machine Learning effizienter gestalten. Dies hat das Potenzial, Investitionen in Millionenhöhe einzusparen.

Bis 2026 können die Gesundheits-KI-Anwendungen potenziell jährliche Einsparungen von 150 Milliarden USD für die Gesundheitswirtschaft der Vereinigten Staaten bringen.

Die Arzneimittelentwicklung ist in vier Phasen unterteilt.

• Stufe 1 – Zielidentifizierung für die Intervention
• Stufe 2 – Entdeckung der Medikamentenkandidaten
• Stufe 3 – Beschleunigung klinischer Studien
• Stufe 4 – Finden von Biomarkern zur Diagnose der Krankheit

Sie werden überrascht sein, dass KI in all diesen Phasen bereits erfolgreich eingesetzt wird. Lassen Sie uns jeden von ihnen durchgehen und verstehen, was diese Phasen bewirken.

Stufe 1 – Zielidentifikation für Intervention

Der erste Schritt bei der Entwicklung eines Medikaments sollte sein, den biologischen Ursprung einer Krankheit und ihre Resistenzmechanismen zu verstehen. Dann müssen Sie in der Lage sein, geeignete Angriffspunkte (typischerweise Proteine) zur Behandlung der Krankheit zu identifizieren.

Obwohl mit Hochdurchsatztechniken wie Short-Hairpin-RNA (shRNA)-Screening und Tiefensequenzierung riesige Datenmengen verfügbar gemacht werden, um mögliche Zielwege zu entdecken.

Aber mit traditionellen Methoden ist es immer noch eine Herausforderung, die große Anzahl und Vielfalt von Datenquellen zu integrieren – und dann nach den relevanten Mustern zu suchen.

Algorithmen für maschinelles Lernen analysieren hier schnell alle verfügbaren Daten und lernen, gute Zielproteine ​​automatisch zu identifizieren.

Stufe 2 – Entdeckung der Medikamentenkandidaten

Der nächste Schritt besteht darin, eine Verbindung zu finden, die mit dem identifizierten Zielmolekül in der gewünschten Weise interagieren kann.

Dies beinhaltet das Screenen einer großen Anzahl potenzieller Verbindungen auf ihre Wirkung auf das Ziel (Affinität). Diese Verbindungen können entweder natürlich, synthetisch oder biotechnisch hergestellt sein.

Das derzeitige System kann jedoch ungenaue und unzureichende Vorschläge erstellen. In Wirklichkeit dauert es also sehr lange, die besten Medikamentenkandidaten zu finden.

Hier helfen Algorithmen des maschinellen Lernens:Sie lernen, die Eignung eines Moleküls anhand von strukturellen Fingerabdrücken und molekularen Deskriptoren vorherzusagen. Dann gehen sie Millionen potenzieller Moleküle durch und filtern sie alle nach den besten Optionen – denjenigen mit minimalen Nebenwirkungen.

Dies spart daher viel Zeit beim Arzneimitteldesign.

Stufe 3 – Beschleunigung klinischer Studien

Es ist nicht einfach, geeignete Kandidaten für klinische Studien zu finden. Wenn Sie die falschen Kandidaten auswählen, verlängert sich der Prozess – was sowohl Zeit als auch Ressourcen kostet.

Maschinelles Lernen kann den Prozess klinischer Studien beschleunigen. Es kann geeignete Kandidaten identifizieren und sicherstellen, dass es eine angemessene Verteilung für Gruppen von Studienteilnehmern gibt. Der Algorithmus kann trainiert werden, um gute Kandidaten von schlechten zu trennen.

KI-Technologie leistet drei Dinge für den klinischen Studienprozess:Sie macht ihn schneller, zuverlässiger und sicherer.

Sie können auch warnen, indem sie eine klinische Studie frühzeitig warnen, die keine schlüssigen Ergebnisse liefert – so dass die Forscher früher eingreifen können, indem sie die Entwicklung des Arzneimittels retten.

Stufe 4 – Finden von Biomarkern zur Diagnose der Krankheit

Eine Patientenbehandlung einer Krankheit ist nur möglich, wenn Sie sich der Diagnose sicher sind.

Biomarker sind Moleküle, die in Körperflüssigkeiten wie menschlichem Blut vorkommen und Rückschlüsse darauf zulassen, ob ein Patient eine Krankheit hat oder nicht. Sie können auch verwendet werden, um den Krankheitsverlauf zu verfolgen.

Aber geeignete Biomarker für eine Krankheit zu entdecken, ist nicht einfach. Es ist ein teurer und zeitaufwändiger Prozess, der das Screening Tausender potenzieller Molekülkandidaten umfasst.

KI automatisiert hier einen großen Teil der manuellen Arbeit und beschleunigt den Prozess wiederum.

Die Algorithmen können Moleküle in gute und schlechte Kandidaten einteilen – was den Experten hilft, die besten Aussichten zu analysieren.

Biomarker werden verwendet, um Folgendes zu identifizieren:

• Das früheste Vorliegen einer Krankheit – diagnostischer Biomarker
• Das Risiko, dass ein Patient eine Krankheit entwickelt – Risiko-Biomarker
• Wahrscheinlicher Krankheitsverlauf – prognostischer Biomarker
• Ob der Patient auf ein Medikament anspricht oder nicht – prädiktiver Biomarker

Beispielsweise arbeitete das britische Unternehmen AstraZeneca 2017 mit dem Biopharmaunternehmen Berg zusammen und nutzte KI, um Biomarker und Medikamente für neurologische Erkrankungen zu finden.

3. Virtueller Pflegeassistent

Wenn man die Möglichkeit hätte, würden sich viele von uns gegen einen vermeidbaren Krankenhausbesuch entscheiden. Aber ist das möglich?

Bei virtuellen Pflegeassistenten scheint dies eine Möglichkeit zu sein.

Virtuelle Pflegeassistenten reduzieren unnötige Krankenhausbesuche und entlasten das medizinische Fachpersonal weiter.

Ein KI-gestützter virtueller Pflegeassistent kann den Patienten eine personalisierte Erfahrung bieten. Es kann helfen, Krankheiten anhand von Symptomen zu erkennen, den Gesundheitszustand zu überwachen, Arzttermine zu vereinbaren und vieles mehr. Es kann verhindern, dass sich eine chronische Situation verschlimmert.

Virtuelle Assistenten liegen derzeit voll im Trend. Krankenhäuser und medizinisches Fachpersonal nutzen sie, um das Patientenengagement zu steigern und ihre Selbstmanagementfähigkeiten zu verbessern.

4. Personalisierte Behandlung anbieten

Verschiedene Patienten sprechen unterschiedlich auf Medikamente und Behandlungspläne an. Mit personalisierten Behandlungsoptionen besteht ein enormes Potenzial, die Lebensdauer der Patienten zu verlängern.

Maschinelles Lernen wird verwendet, um eine personalisierte Behandlung bereitzustellen.

Wie?

Es kann helfen, die Merkmale zu entdecken, die darauf hindeuten, dass ein Patient auf eine bestimmte Behandlung spezifisch anspricht. Es kann das wahrscheinliche Ansprechen eines Patienten auf eine bestimmte Behandlung vorhersagen.

Aber wie lernt der ML-Algorithmus das?

Das System lernt dies, indem es Daten ähnlicher Patienten abgleicht und ihre Behandlungen und Ergebnisse vergleicht. Dies ist sehr hilfreich für Ärzte, um den richtigen Behandlungsplan für den Patienten zu entwerfen.

5. Verbesserung der Genbearbeitung

Darüber hinaus wird KI auch in der Genomforschung eingesetzt.

Techniken des maschinellen Lernens finden weiterhin ihren Weg in die Genomsequenzierung und -annotation und andere Dinge. Und das ist nicht das Ende.

Es wird auch in der genombasierten Diagnostik eingesetzt.

Und wenn Sie glauben, dass KI unsere Gene nicht verändern kann, müssen Sie noch einmal darüber nachdenken.

Clustered Regularly Interspaced Short Palindromic Repeats (CRISPR), insbesondere das CRISPR-Cas9-System für die Genbearbeitung, hat einen großen Schritt nach vorne in unserer Fähigkeit gebracht, DNA auf kostengünstige und präzise Weise zu bearbeiten. Daneben haben wir auch TALENs und ZFNs, um zur Genbearbeitung beizutragen.

KI hilft uns bereits auf viele weitere Arten. Aber das ist erst der Anfang.

Je mehr wir unsere medizinischen Daten digitalisieren und vereinheitlichen können, desto mehr können wir KI nutzen, um in komplexen Analyseprozessen genauere und kostengünstigere Entscheidungen zu treffen.

Die Zukunft der KI in der Medizin im Jahr 2021 und darüber hinaus

Künstliche Intelligenz hat viel Potenzial, und um das voll auszuschöpfen, bräuchten wir gemeinsame Anstrengungen von Experten aus Medizin, Informatik, Mathematik und vielen mehr.

1. Erkundung des Potenzials von KI in bestimmten Bereichen

Künstliche Intelligenz kann die Medizin in den folgenden Bereichen verändern:

• Reduzierung medizinischer Fehler

Medizinische Fehler führen zu Fehldiagnosen. Bei Brustkrebs beispielsweise können falsch-negative Mammographieberichte die Behandlung vieler Frauen verzögern. KI wird umfassend eingesetzt, um solche Anomalien zu erkennen, die das menschliche Auge nicht sehen kann.

• Das Gesundheitswesen wieder menschlich machen

Dies kann der vorteilhafteste Beitrag von KI zur Gesundheitsversorgung sein. Unnötige Arbeit bei der Dateneingabe kann vermieden werden. Der Arzt kann lieber mitfühlend mit dem Patienten umgehen, ohne in die Dateneingabe einzusteigen.

• Mit Hilfe eines Bildes diagnostiziert werden

Die Zukunft kann ein Zeitalter des „medizinischen Selfies“ sein, um nur mit einem Selfie diagnostiziert zu werden.

2. Daten für alle zugänglich machen

Reicht es Ihrer Meinung nach, wenn wir nur medizinische KI-Produkte bauen?

Nein. Wichtiger ist es, diese Produkte den Menschen zugänglich zu machen.

Nehmen wir das Beispiel von in den USA trainierten KI-Modellen für Lungenerkrankungen, die TB nicht in ihrer Kennzeichnung enthalten. TB ist ein Problem für die Länder der Dritten Welt, aber nicht so in Amerika, daher werden Scans von TB nicht im Trainingsdatensatz gefunden.

Aber KI muss überall für alle funktionieren. Das Hinzufügen von Bildern von Tuberkulose zu den Datensätzen würde dazu beitragen, KI in anderen Teilen der Welt zu verallgemeinern und zu demokratisieren.

3. IoMT – Internet der medizinischen Dinge

Wir werden viel mehr Geräte und mobile Apps brauchen, die eine entscheidende Rolle bei der Verfolgung und Prävention chronischer Krankheiten für Patienten und ihre Ärzte spielen werden.

Das wachsende Synergiepotenzial von KI mit anderen Gesundheitstechnologien kann daher viele Möglichkeiten in der Branche eröffnen.

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