Intelligente Automatisierung: Jährlich Millionen Leben retten

Intelligente Automatisierung* (IA) ist mehr als ein Weg, Business zu revolutionieren und Geld zu sparen – ich glaube, sie hat auch das Potenzial, jährlich Millionen Leben zu retten und die gesunde Lebenserwartung zu erhöhen. IA kann in medizinischer Diagnostik und Forschung angewendet werden, um unnötige Todesfälle zu verhindern. Zudem ermöglicht sie gerechteren Zugang zu Gesundheitsversorgung weltweit.

*Falls Sie neu in Intelligenter Automatisierung sind, empfehle ich, mit meinem vorherigen UiPath-Artikel What You Need to Know About the Age of Intelligent Automation zu starten.

Tode durch Diagnostik und Forschung verhindern

Mehr als 70 % der weltweiten Todesfälle werden durch chronische nicht-übertragbare Krankheiten verursacht: Herz-Kreislauf-Erkrankungen, Krebs, Diabetes und Atemwegserkrankungen.

Ein wichtiges Merkmal dieser Krankheiten: Je früher die Erkennung, desto höher die Heilungsraten. Durch Machine Learning (ML) kann IA Leben retten, indem Scans und andere medizinische Daten (z. B. Blutdruck) analysiert werden, um schnelle und zuverlässige Diagnosen zu erstellen.

Nicht überraschend kann ML Lungen- oder Brustscans in Minuten oder Sekunden verarbeiten, wo ein Mensch Stunden bräuchte. Bemerkenswerter ist jedoch, dass ML Vorteile gegenüber Ärzten bei der Krebsidentifikation hat.

Ein weiterer gemeinsamer Faktor: das Potenzial, durch Forschung Heilmittel zu finden. ML unterstützt nicht nur Innovation in der medizinischen Forschung (z. B. durch Simulation von Molekülkombinationen), sondern spielt auch eine entscheidende Rolle bei der Automatisierung von Dokumentation und Prüfung klinischer Studien – was menschliche Forscher für höherwertige kognitive Aufgaben freisetzt und den Forschungsprozess schneller und effizienter macht.

Tode durch medizinische Fehler verhindern

Medizinische Fehler sind ein trauriges, oft übersehenes Element moderner Gesundheitsversorgung. In den USA verursachen medizinische Fehler über 250.000 Todesfälle pro Jahr – mehr als jeder andere einzelne Faktor außer Herzkrankheiten und Krebs.

2006 starb die zweijährige Emily Jerry, die sich von Krebs erholte, tragischerweise, nachdem ein Apothekentechniker ihr die 20-fache empfohlene Konzentration an intravenöser Kochsalzlösung verabreichte. Emilys Vater schrieb: „Medizinisches Personal ist engagiert und fürsorglich, aber sie sind menschlich. Und Menschen machen Fehler.“

IA, in Zusammenarbeit mit menschlichen Fachkräften, kann Verschreibungen doppelt prüfen und Abweichungen von ärztlichen Anweisungen oder medizinischen Best Practices identifizieren. Automatisierung ist nie müde noch abgelenkt – also nicht anfällig für Konzentrationslücken, die jedem passieren, aber in der Gesundheitsversorgung katastrophale Folgen haben können.

IA kann auch Patientengesundheit in Echtzeit überwachen. Software-Roboter können Pflegekräfte oder Ärzte über Notfälle alarmieren basierend auf Blutdruck, Herzfrequenz oder anderen Vitalzeichen. Sie können sogar Muster erkennen, die Herzinfarkte, Schlaganfälle oder Sepsis vorhersagen – Leben retten und Ärzten sowie Pflegern Zeit bei der Datenerfassung sparen.

Tode durch vermeidbare Ursachen in Entwicklungsländern reduzieren

Die globale Ungleichheit bei Wohlstand und Ressourcen bedeutet, dass viele Menschen in Entwicklungsländern an Krankheiten sterben, die in wohlhabenderen Ländern leicht vermeidbar wären. Hauptgrund: unzureichender Zugang zu Gesundheitsversorgung. Laut WHO gibt es einen globalen Mangel von 4,3 Millionen Gesundheitsfachkräften.

IA-Technologie kann Gesundheitsversorgung zu jedem bringen, der Zugang zu einem Smartphone hat – ein wachsender Anteil der Bevölkerung (sogar in Regionen, die andere Infrastruktur und Technologie fehlen). Anwendungen können Patienten remote mit Ärzten verbinden, während Diagnosetools die Rolle des Arztes teilweise übernehmen, indem sie Hauterkrankungen, Verbrennungen und chronische Wunden basierend auf digitalen Fotos diagnostizieren.

Tode durch Verkehrsunfälle reduzieren

Straßenunfälle können bleibende Behinderungen oder Todesfälle verursachen. Menschliches Versagen ist ein Faktor bei den meisten Unfällen – Potenzial für selbstfahrende Autos oder IA-unterstützte Fahrtechnologie, Leben zu retten, indem dieser Faktor reduziert oder eliminiert wird. Forschung des US-Verkehrsministeriums schätzt, dass 94 % der Verkehrsunfälle durch menschliches Versagen verursacht werden.

Noch bevor vollautonome Autos zur Norm werden, kann IA menschliche Fahrer unterstützen und sicherer fahren lassen. Autos können bereits mit Kits ausgestattet werden, die den Fahrer per interner Kamera überwachen, Müdigkeit erkennen und warnen. Automatische Sensoren können die menschliche Sicht erweitern, vor unerwarteten Hindernissen warnen. Tempomat und Einparkassistenten sind gängige Beispiele für IA-Technologie, die mit menschlichen Fahrern zusammenarbeitet, um sicherer zu fahren.

Fazit

Gesundheitsorganisationen, die die Vorteile von IA nutzen wollen, sollten mit den gängigsten Use Cases ihrer Branche starten:

• Neu-Patienten-Onboarding und Terminplanung mit automatisierten Workflows und kognitiven Agenten
• Patienten-Gesundheitsmonitoring mittels Kameras und Sensoren in Krankenzimmern
• Medizinische Diagnostik und Arzneimittelforschung unterstützt durch ML
• Personalbedarfsprognose und Echtzeit-Anpassungsprozesse
• Automatisierung von Rechnungsstellung und Claims-Management
• Patientenerlebnis-Verbesserung durch Echtzeit- und 24/7-Kommunikation

Wenn Sie mit diesen kleineren, alltäglichen Prozessen beginnen und darauf aufbauen, können Sie IA so annehmen, dass Ihre Routinen und Prozesse von Anfang an einfacher werden.

Tiefer eintauchen: Sehen Sie die „AI in Healthcare“-Session, jetzt on-demand verfügbar.

Insgesamt glaube ich basierend auf meiner Forschung und Expertise, dass IA-Technologien frühe Todesfälle um 10–30 % reduzieren könnten. 2017 hätte eine 20%-Reduktion der 56 Millionen jährlichen Todesfälle weltweit bedeutet, 14 Millionen Leben pro Jahr zu retten – die kombinierte Bevölkerung der Schweiz und Singapurs.

Ich habe kürzlich mit Ian Barkin und UiPath diskutiert, wie Automatisierung für größere gesellschaftliche Auswirkungen genutzt werden kann. Falls Sie die erste Episode der Automation-for-Good-Webinar-Serie verpasst haben, können Sie die On-Demand-Aufzeichnung ansehen.

Der Inhalt dieses Artikels ist inspiriert vom Amazon-Bestseller Intelligent Automation.