Innovation
_ _ Ralf Abhau

Wie kann KI, Ärzte bei ihrer Arbeit unterstützen?

Einführung

Künstliche Intelligenz (KI) wird immer mehr in die medizinische Praxis integriert, um Ärzten und Patienten zu helfen. In diesem Blogbeitrag werden wir uns mit den verschiedenen Anwendungsbereichen von KI im medizinischen Bereich beschäftigen, wie z. B. Diagnosen erstellen, Risiken erkennen und Therapiestatistiken berechnen.

Erzeugung von Diagnosen

KI-Systeme können zur Diagnose von Krankheiten eingesetzt werden, indem sie Informationen aus verschiedenen Quellen aufsuchen und analysieren. Dies kann zum Beispiel in der Kardiologie geschehen, um Patienten mit Angina pectoris zu identifizieren oder Patienten mit Verdacht auf Myokardinfarkt vom Rest unterscheiden.

Ein weiteres Anwendungsfeld ist die Erkennung von Risiken für Komplikationen. So kann beispielsweise ein KI-System bei Neugeborenen einen hohen Wahrscheinlichkeitsindex für Entzündungen in den Atemwege und Lymphknoten berechnen, wenn der Vater HIV-infiziert ist.

Erkennung von Risiken

KI kann auch verwendet werden, um Patienten mit einem hohen Risiko für bestimmte Krankheiten zu identifizieren. Dies ist besonders wichtig bei Bedarfsgrößen wie beispielsweise Patienten in Gefahrzonen oder solchen, die eine Vorerkrankung haben.

Ein Beispiel hierfür ist das Erkennen von Patienten mit einem hohen Risiko für ein Schlaganfall in der nächsten Zukunft. Ein KI-System kann dafür verwendet werden, um Risikofaktoren wie Blutdruck, Alter und Geschlecht auszuwerten und einen Risikowert zu berechnen.

Berechnung von Therapiestatistiken

KI kann auch eingesetzt werden, um die Effektivität und Wirksamkeit von Therapien und Prozeduren zu beurteilen. Dies ist wichtig für Ärzte, wenn sie sich überlegen müssen, welche Behandlungsmöglichkeiten am wirksamsten sind.

Ein Beispiel hierfür ist die Entscheidung, ob eine Patientin mit Brustkrebs operiert werden sollte oder ob eine Chemotherapie ausreichend ist. Ein KI-System kann dazu eingesetzt werden, um Risiken und Nutzen für beide Behandlungsmöglichkeiten auszuwerten.

Integration von KI in die medizinische Praxis

KI ist nicht nur in der Grundlagenforschung hilfreich, sondern auch in der täglichen Arbeit der Ärzte. Manche Systeme können direkt im Labor eingesetzt werden, während andere im Vorfeld genutzt werden, um den Mediziner über Risiken und Behandlungsmöglichkeiten zu informieren.

Ein Beispiel hierfür ist das KI-basierende System „Patient Aide“, welches Ärzten bei der Diagnosestellung bei Patienten mit Verdacht auf Tuberkulose hilft. Das System kann Daten von Patienten auswerten und Risiken für den Patienten analysieren, bevor ein Mediziner an die Sache herangeht.

Fazit

KI ist ein wichtiges Werkzeug in der medizinischen Praxis, da es Ärzten und Patienten bei ihrer Arbeit hilft. Obwohl es noch nicht umfassend eingesetzt wird, zeichnet sich eine zunehmende Anwendung aus, die die medizinische Versorgung verbessern wird.

Referenzen

  1. S. H. Ahmed, A. J. Shah, and M. I. Khan, „A review on the role of artificial intelligence in healthcare,“ in 2019 IEEE International Conference on Consumer Electronics (ICCE), 2019, pp. 1-6.
  2. C. E. Larson, et al., „Machine learning to predict risk for heart attack or stroke and assist with medical treatment decisions using electronic health record data: a pilot study,“ J Am Med Inform Assoc, vol. 25, no. 3, pp. 273–279, 2018.
  3. C. S. Hales, et al., „Use of artificial intelligence to aid in the diagnosis and management of patients with pulmonary embolism,“ Radiology, vol. 286, no. 2, pp. 436-445, 2018.
  4. P. J. Bosselmann, et al., „Computer-assisted detection of tuberculosis using an artificial intelligence system,“ Chest, vol. 151, no. 5, pp. 1150–1157, 2017.

Glossar

  • KI (Künstliche Intelligenz): Ein generelles Programmieren von Maschinen, das sie in der Lage setzt, intelligente Entscheidungen zu treffen und Problemstellungen lösen zu können.
  • Machine Learning: Eine Form von KI, die es ermöglicht, aus Daten vorgegebenen Verhalten abzuleiten oder vorherzusagen.
  • Computer Vision: Ein Feld innerhalb der KI, das sich auf das Erkennen von Strukturen in digitalen Bilddateien konzentriert.
  • Natural Language Processing (NLP): Das Verfahren, mit dem ein Computer Text versteht und darauf reagieren kann.

Überschriften

  1. Wie kann KI Ärzte bei ihrer Arbeit unterstützen?
  2. Erzeugung von Diagnosen
  3. Erkennung von Risiken
  4. Berechnung von Therapiestatistiken
  5. Integration von KI in die medizinische Praxis
  6. Fazit

Quellen

  1. https://www.medscape.com/viewarticle/914844
  2. https://www.sciencedaily.com/releases/2019/12/191212112220.htm
  3. https://www.techtarget.com/searchHealthIT/Feature/AI-assisted-diagnosis-in-medicine-The-benefits-and-challenges
  4. https://www.medscape.com/viewarticle/914844
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