Erforschung der technischen Fortschritte im Gesundheitswesen.
Technologie zu entwickeln, die das Leben der Menschen sinnvoll verändert, ist das ultimative Ziel der meisten innovativen Köpfe in der Branche. Betrachtet man dies durch die Linse des Gesundheitswesens, wird es zu einem immer wichtigeren Ziel, und obwohl die digitale Gesundheit in den letzten Jahrzehnten sprunghaft angestiegen ist, gibt es immer noch Raum für Verbesserungen.
Fernüberwachung und andere Fortschritte in der Telemedizin revolutionieren die Gesundheitsbranche – sie ergänzen die Bemühungen von medizinischem Fachpersonal auf der ganzen Welt, die unter zunehmendem Druck stehen, da die Lebenserwartung weiter steigt.
Künstliche Intelligenz (AI) wird in Zukunft eine immer größere Rolle spielen, und seine Fähigkeit, riesige Mengen an Gesundheitsdaten zu analysieren und zu interpretieren, ist ein geeigneter Katalysator für eine Verlagerung hin zu dem, was wir bei AI Nexus Healthcare gerne als „Smart Care“ bezeichnen.
Wie wichtig wird KI in der Zukunft des Gesundheitswesens sein?
KI ist eine der leistungsstärksten, jedoch zu wenig genutzten Technologien, die dem Gesundheitswesen zugute kommen können. Healthtech-Entwickler haben sich auf maschinelles Lernen, insbesondere Deep Learning, als Werkzeug der Wahl zum Erstellen ihrer Anwendungen konzentriert. Der Hauptgrund für diesen Fokus auf maschinelles Lernen war die allgemeine Verfügbarkeit von Lehrmaterial, Kursen und handelsüblichen Codebibliotheken.
Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Teilbereich der KI. Deep Learning als Teilbereich des maschinellen Lernens bietet leistungsstarke Werkzeuge, um Muster in Daten zu erkennen und zu klassifizieren – zum Beispiel Bilder, Töne und Zeitreihendaten. Erkennen ist jedoch nicht Erkennen! Deep-Learning-Algorithmen und -Anwendungen sind Blackboxes, die nicht in der Lage sind, die Begründung oder Erklärung dafür zu erklären, wie sie zu ihren Ergebnissen kommen.
Für kritische Anwendungsbereiche wie das Gesundheitswesen ist Erklärbarkeit eine Grundvoraussetzung dafür, dass Kliniker Vertrauen in die Empfehlungen eines KI-Systems haben können. Darüber hinaus erfordert der Aufbau von Deep-Learning-Modellen qualitativ hochwertige gekennzeichnete Daten, die im Gesundheitswesen aus praktischen und regulatorischen Gründen schwer zu erhalten sind. Muster, die von Deep-Learning-Anwendungen identifiziert werden, müssen immer noch in einem bestimmten Kontext interpretiert werden – und Wissen und Erfahrung sind für die Interpretation und um umsetzbare Ratschläge in Anwendungen im Gesundheitswesen erforderlich. Ärzte verbringen Jahrzehnte damit, sich zu spezialisieren und zu lernen, Kunst und Wissenschaft der Medizin zu verbinden. Medizinisches Fachwissen ist für die Interpretation von Deep-Learning-Ergebnissen und die Erstellung umsetzbarer Empfehlungen für jeden Patienten unerlässlich. Aber durch die Konzentration auf Deep Learning haben Entwickler versucht, Ärzte auszucodieren. Daher ist es nicht verwunderlich, dass KI als maschinelles Lernen oder Deep Learning bisher nur begrenzten Erfolg und Akzeptanz im Gesundheitswesen hatte.
Um die Vorteile der KI im Gesundheitswesen besser nutzen zu können, müssen wir Ärzte effektiv in unsere Anwendungen codieren. Wenn uns dies gelingt, kann KI einen wirklich transformativen Einfluss auf das Gesundheitswesen haben. Entwickler müssen also über die einfache Mustererkennung und Datenerfassung hinausblicken.
Neben maschinellem Lernen oder Deep Learning verfügt KI über weitere leistungsstarke Techniken und Tools, die sie Entwicklern anbieten kann. Diese Techniken umfassen Wissensrepräsentation und Argumentation – also Werkzeuge, die Kognition erfassen und emulieren können – sowie andere Arten des maschinellen Lernens. Dies geht weit über Rule Engines hinaus, die grundlegende Beispiele für KI darstellen, die kein maschinelles Lernen ist. Kognitive KI ist kein Algorithmus. Es umfasst eine Vielzahl von Tools und Techniken sowie langjährige Erfahrung in der Anwendungsentwicklung in verschiedenen Bereichen, um die erforderlichen Fähigkeiten zum Erstellen komplexer Gesundheitsanwendungen zu erwerben. Das volle Potenzial von KI im Gesundheitswesen kann durch einen hybriden Ansatz ausgeschöpft werden, der das Beste aus maschinellem Lernen und kognitiver KI kombiniert. Dieser hybride Ansatz ermöglicht es Entwicklern, End-to-End-Lösungen zu erstellen, von der Mustererkennung aus beliebigen Datentypen bis hin zur Diagnose und umsetzbaren Empfehlungen.
„Hybrid AI“ ist ein Konzept, das im Wesentlichen danach strebt, Erkennung mit Kognition zu verbinden, und das alles untermauert, was wir bei AI Nexus Healthcare tun. Der Begriff konzentriert sich darauf, Trends in Daten wie Herzfrequenz, Blutdruck und Sauerstoffsättigung zu erkennen und diese in umsetzbare Ratschläge umzuwandeln. Was wir hier vorschlagen, ist eine Technologie, die den gleichen diagnostischen Ansatz wie ein qualifizierter Kliniker replizieren kann. Nun wäre es eine zu ehrgeizige und ehrlich gesagt unerwünschte Behauptung, dass KI in Zukunft den Bedarf an medizinischem Fachpersonal ersetzen wird. Es ist jedoch eine viel realistischere Behauptung, dass KI dazu beitragen könnte, fundierte Ratschläge zu geben, die nicht nur dazu dienen, Fachleute in ihrer Rolle zu unterstützen, sondern auch als „Check-Engine“-Licht für den Durchschnittsverbraucher fungieren, der möglicherweise eine Reise in Betracht zieht zum Arzt oder wollen einfach einen tieferen Einblick in den eigenen Körper gewinnen. Der Einsatz von Technologie als ergänzendes Werkzeug ist der Schlüssel zum Erreichen einer „intelligenten Versorgung“, und ein digitaler Überblick über den Körper kann die Entscheidungen sowohl von Benutzern als auch von Ärzten beeinflussen. Die ältere Bevölkerung wächst exponentiell und mit dem daraus resultierenden technologischen Fortschritt
bei Menschen, die ein längeres Leben führen, wird es dies wahrscheinlich auch weiterhin tun. Dies ist der grundlegende Grund, warum KI und andere Gesundheitstechnologien in der Zukunft der Branche eine entscheidende Rolle spielen werden.
Prävention über Heilung
Ich bin immer wieder erstaunt und motiviert darüber, dass 80 % der chronischen Krankheiten vermeidbar sind. Vor diesem Hintergrund wird das Erkennen von Frühwarnzeichen so wichtig, um die Belastung der Gesundheitsdienste zu begrenzen. Das Erkennen von Gesundheitsproblemen in früheren Stadien des Krankheitszyklus kann den Spielraum für Genesung und Behandlung erheblich erweitern. KI kann einen Einblick in den allgemeinen Gesundheitszustand einer Person bieten und sie ermutigen, Maßnahmen zu ergreifen, sobald Anomalien in den Daten auftreten, was wiederum vermeidbaren Druck auf das Gesundheitssystem verringert. Und es bedeutet nicht nur mehr Gesundheit und Wohlbefinden für den Einzelnen, sondern spart auch Behandlungs- und Pflegekosten. Durch das Studium einer Fülle von Gesundheitsdaten können Muster erkannt (Erkennung) und dann in funktionale medizinische Ratschläge (Kognition) übersetzt werden, die verwendet werden können, um medizinisches Fachpersonal zu informieren oder Verbraucher zu ermutigen, sie aufzusuchen, wenn sie einem Risiko ausgesetzt sind. Ein gutes Beispiel dafür ist die Sturzprävention bei älteren Menschen. Diese Technologie ermöglicht die Identifizierung des Sturzrisikos von Personen durch Tracking-Daten wie Herzblock, Schlafqualität, Gangart und andere biometrische Daten. Diese Daten werden dann verarbeitet, rationalisiert und als funktionale Ratschläge für Pflegekräfte präsentiert, die in vielen Fällen lebensrettende Ratschläge sein können. Darüber hinaus können Gesichtsscans Schlaganfälle vorhersagen, während die Vorzeichen von Diabetes auch durch Blutzuckeranalysen erkannt werden können. Die Möglichkeiten sind endlos und ein einfaches Ergebnis fortschrittlicher hybrider KI – wohl die Zukunft der digitalen Gesundheit.
Warum ist es so wichtig, diese Technologie zugänglich zu machen?
Es mag für manche überraschend sein, dass das Endspiel der KI und anderer digitaler Gesundheitstechnologien trotz ihrer Komplexität und jahrelangen Entwicklung meistens darin besteht, eine einfache Plattform für Benutzer zu präsentieren. Beispielsweise sind Smart-Home-Lautsprecher, die in den Haushalten des 21. Jahrhunderts weit verbreitet sind, hochkomplex und dennoch äußerst einfach zu bedienen. Gleiches gilt für die Telemedizin. Mit führenden Köpfen in der Branche, die unermüdlich daran arbeiten, innovative Lösungen zu schaffen, ist das ultimative Ziel, etwas zu produzieren, das in der Gesellschaft echten Nutzen hat, und so eine Fülle komplexer neuronaler Netze in einem ansprechenden zu lokalisieren
Benutzeroberfläche ist anspruchsvoll, aber von größter Bedeutung. Die Smartphone-Integration ist zweifellos einer der wichtigsten Aspekte, die es zu berücksichtigen gilt, und angesichts des digitalen Zeitalters, in dem wir derzeit leben, ist das Sammeln von Daten durch einfaches Scannen Ihres Gesichts oder Ihrer Fingerspitze über eine App eine großartige Möglichkeit, die Massen zu erreichen. Natürlich gibt es die Preisfrage. Diese Technologie unerschwinglich zu machen, schränkt nicht nur ihr potenzielles Interesse, sondern auch ihr Potenzial ein, also geht es darum, das richtige Gleichgewicht im Einklang mit dem Markt zu finden – mit einer zugrunde liegenden Wertschätzung für das Gesamtbild. „Massenfürsorge“ ist im Wesentlichen Selbstfürsorge, da sie, indem sie Menschen auf breiterer Ebene hilft, die Wirkung dessen, was erreichbar ist, erweitert. Es dann erschwinglich zu machen, vertieft seine Wirksamkeit. So sehr die digitale Gesundheit ein Unternehmen ist, so sehr geht es darum, das Leben der Menschen wirklich zu verändern und die wunderbaren Fähigkeiten der Technologie zu nutzen, um eine Branche zu unterstützen und zu verbessern, auf die wir uns alle in unserem Leben verlassen haben. Es wurden bereits bedeutende Schritte unternommen, und die Arbeit, die wir bei AI Nexus Healthcare leisten, ist ein herausragendes Beispiel dafür. Wir schaffen eine Plattform, die etwas bietet, was noch niemand zuvor gesehen hat, und darum geht es – an der Spitze der Innovation zu stehen. Die Zukunft der digitalen Gesundheit ist spannend, und da wir neben unseren technologischen Fähigkeiten mehr über den menschlichen Körper erfahren, könnte diese Begegnung wirklich ein neues Zeitalter der „intelligenten Pflege“ einläuten.
