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Künstliche Intelligenz und ihr Nutzenpotenzial

Die Erfolgsgeschichte der KI begann in der Radiologie. Mustererkennung hilft hier insbesondere, Tumoren zu erkennen. Ein frühes Beispiel bietet das Lungenscreening für Medicare-Versicherte in den USA: KI unterstützt die Beurteilung riesiger Zahlen an diagnostischen Bildern im Screening für Risikogruppen. Generell zeigt die Bildgebung in der Onkologie die enormen Vorteile von KI: Während Radiologen unter hoher Arbeitsbelastung und langen Arbeitsstunden laut Studien relevante Fehlerraten bei der Erkennung von Tumoren hatten, brachten KI-Lösungen gleichbleibend hohe Präzision bei der Detektion.

Vorteile der Technologie liegen auch bei der Reduktion des Aufwandes bei Routinetätigkeiten wie der Vermessung von Läsionen und beim Zusammenführen diagnostischer Bilder aus unterschiedlichen Modalitäten. Neben der Radiologie profitieren beispielsweise die Labormedizin durch Koloniezählung von Mikroorganismen und die Dermatologie bei der Erkennung bösartiger Anomalien.

Spracherkennung: Das Erkennen und Interpretieren gesprochener Sprache lässt sich ebenfalls über maschinelle Lernverfahren erlernen. Diese Algorithmen kommen beispielsweise in Sprachassistenzsystemen zum Einsatz.

Semantische Spracherkennung: Geschriebener Text kann über maschinelles Lernen semantisch interpretiert werden. Die automatische Analyse erschließt die wertvollen Informationen, die in Daten verborgen sind. Dank Erkennung von Diagnosen und Prozeduren liefern leistungsstarke Algorithmen somit unter anderem wertvollen Input für die Kodierung.

Maschinelles Lernen kann ferner dazu eingesetzt werden, Muster in Ereignisfolgen zu identifizieren, die für den Menschen durch die große Zahl an Datenpunkten, Variablen und Abhängigkeiten nicht erkennbar sind. So ermöglicht die Analyse von Workflowdaten die bessere Planung von Operationen und somit die Optimierung des Ressourceneinsatzes. Geräte der Bildgebung lassen sich auf Basis von Profilen früherer Patient*innen automatisiert auf ein Optimum der Lagerung einstellen. Vorhersagen lässt sich ferner auf Basis der tatsächlichen Nutzung für immer mehr medizintechnische Geräte, wann deren Wartung fällig ist oder sich ein Ausfallrisiko anbahnt.

Bereinigte, nutzbare Daten und Interoperabilität bilden das Fundament für die Entwicklung und Anwendung von KI.

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