Was ist KI im Gesundheitswesen?
Was ist KI im Gesundheitswesen?
Künstliche Intelligenz (KI) verändert jeden Aspekt des Gesundheitswesens – von der Forschung und der Entwicklung neuer Medikamente bis hin zur Patientenversorgung, zum Betrieb und zur Verwaltung von Gesundheitsdaten. Dieser Leitfaden untersucht, wie Gesundheitsorganisationen KI nutzen können, um Effizienzsteigerungen zu erzielen und die Ergebnisse für Patienten und medizinisches Fachpersonal in der gesamten Branche zu verbessern.
Gesundheitsorganisationen stehen vor zahlreichen Herausforderungen, wenn sie sich bemühen, eine bessere Patientenversorgung zu bieten. Mit steigender Nachfrage nach hochwertiger Gesundheitsversorgung steigen auch die medizinischen Kosten, regulatorische Bedenkenund betriebliche Engpässe. Häufig sehen sich medizinische Fachkräfte unter Druck gesetzt, die ihnen zur Verfügung stehenden Ressourcen zu optimieren, um die Behandlungsergebnisse für Patienten zu verbessern und gleichzeitig die medizinische Integrität zu wahren.
KI, insbesondere generative KI, kann Organisationen im Gesundheitswesen helfen, ihre Herausforderungen zu bewältigen. Generative KI kann Daten in großem Umfang analysieren und komplexe Muster erkennen, die Menschen häufig übersehen. Im Gesundheitswesen helfen KI-Technologien bei der Verarbeitung der riesigen und vielfältigen Datenmengen, die medizinische Einrichtungen sammeln, und führen zu verschiedenen innovativen Anwendungsfällen. Medizinisches Personal kann KI-Apps nutzen, um seinen Workflow zu optimieren und so präzisere und effizientere Ergebnisse zu erzielen. Ebenso profitieren medizinische Forschung, Abrechnung, Verschreibung und andere Prozesse im Gesundheitswesen von den datengestützten Erkenntnissen, die KI-Systeme liefern.
Anfangs zögerten Gesundheitsdienstleister aufgrund von Infrastrukturkosten, ethischen Risiken und Bedenken hinsichtlich der Datensicherheit, KI einzuführen. Mit der Weiterentwicklung der KI wird diese jedoch zunehmend von Cloud-Anbietern unterstützt, was zu einer kostengünstigen, konformen und sicheren KI-fähigen Umgebung führt. Beispielsweise nutzen Unternehmen Amazon Bedrock, um KI-Anwendungen für das Gesundheitswesen mit gängigen KI-Modellen zu entwickeln und profitieren dabei von einer nutzungsabhängigen Preisberechnung.
Was sind die Anwendungsbereiche von KI im Gesundheitswesen?
KI-Technologien ermöglichen es Gesundheitsdienstleistern, Probleme im Zusammenhang mit dem Gesundheitsmanagement, der Forschung und der Patientenversorgung der Bevölkerung zu überwinden.
Medizinische Forschung
Arzneimittelforschung, Genforschung und klinische Studien sind für den Fortschritt in der medizinischen Praxis von entscheidender Bedeutung. Allerdings erfordern diese Disziplinen sorgfältige Studien, Experimente und Validierungen, die oft Jahre dauern. Während dieser Phasen müssen medizinische Forscher umfangreiche Datensätze konsolidieren, deren Genauigkeit überprüfen und Muster identifizieren, die zu neuen Hypothesen führen. Allein sind Forscher dem Risiko von Dateninkonsistenzen ausgesetzt, was zu Verzögerungen bei den Forschungsergebnissen führen kann.
KI kann klinische Datensätze schneller identifizieren, kategorisieren und analysieren. Mit KI können Forscher neue Medikamente in einem Bruchteil der Zeit entwickeln, die sie zuvor dafür benötigten. KI unterstützt auch die Genforschung, bei der Wissenschaftler Zeit mit multiomischen und multimodalen Analysen verbringen. Bei der Krebsforschung nutzt Roche beispielsweise AWS Healthomics, um die Analysezeit von einem Jahr auf 3 Monate zu verkürzen. Mit AWS HealthOmics gewinnen sie Erkenntnisse aus Genom-, Transkriptom- und anderen Omics-Daten, um bessere Therapeutika zu entwickeln. Sie können AWS HealthOmics auch nutzen, um die Medikamentenentwicklung und klinische Studien zu beschleunigen, indem Sie die Wirksamkeit des Arzneimittelkandidaten automatisch bewerten.
Diagnose
Die Weltbevölkerung ist aufgrund veränderter Lebensgewohnheiten dem Risiko ausgesetzt, an vermeidbaren Krankheiten zu erkranken. Medizinische Fachkräfte an vorderster Front des Gesundheitswesens haben die Aufgabe, Patienten umgehend zu beraten, zu diagnostizieren und zu behandeln. Herkömmliche medizinische Technologien sind jedoch nicht immer effizient. Dadurch sind Ärzte mit Verwaltungsaufgaben belastet, anstatt sich um die Bedürfnisse der Patienten zu kümmern.
Wenn KI strategisch integriert wird, hilft sie dabei, Diagnosen zu optimieren und wertvolle Zeit für medizinisches Fachpersonal freizusetzen. Generative KI- und Computer-Vision-Technologien können auch Tumore, Frakturen und andere Anomalien erkennen, um rechtzeitig medizinische Maßnahmen zu ergreifen. Labortechniker nutzen zum Beispiel AWS HealthImaging, um große Mengen medizinischer Bilder in der Cloud zu speichern, die Ärzte später abrufen können. HealthImaging unterstützt DICOM P10 und reduziert die Speicherkosten durch fortschrittliche Dateikomprimierungstechnologien um bis zu 40 %.
Neben der Verkürzung der Zeit bis zur Diagnose einer Krankheit sind KI-Technologien im Gesundheitswesen ebenso hilfreich bei der Behandlung von Patienten. Ärzte können KI nutzen, um einen Behandlungsplan zu erstellen, indem sie die Krankengeschichte, die aktuelle Diagnose und andere mögliche Risiken eines Patienten analysieren. Pflegekräfte können Patienten mit KI-gestützten Telemedizin-Technologien aus der Ferne überwachen.
Gesundheitsdatenverwaltung
Ärzte greifen auf elektronische Patientenakten zu und geben diese für Diagnose, Behandlung, Abrechnung und andere medizinische Zwecke weiter. Mit KI können sie müheloser nach geeigneten Patientenakten oder anderen klinischen Daten suchen. KI-Automatisierungssysteme brechen Datensilos auf und ermöglichen es dem medizinischen Personal, die benötigten Informationen sofort abzurufen. Teams können EHR- und Verwaltungsdaten müheloser zwischen Abteilungen und Organisationen austauschen. So wird die Rehabilitation der Patienten besser koordiniert, und sie erhalten auf der Grundlage von Echtzeitbeobachtungen geeignete Abhilfemaßnahmen.
Ärzte können beispielsweise Amazon HealthScribe nutzen, das auf KI-Modellen basiert, um Gespräche mit Patienten in medizinische Notizen umzuwandeln, anstatt diese manuell zu transkribieren.
Während generative KI den Datenzugriff in Gesundheitseinrichtungen demokratisiert, müssen die Akteure im Gesundheitswesen geeignete Maßnahmen ergreifen, um die Privatsphäre der Patienten, die Datensicherheit und die Einhaltung der Gesundheitsgesetze zu gewährleisten. AWS Wickr ist ein Cloud-Messaging-Service, mit dem medizinisches Personal Patientendaten sicher austauschen kann. Bei der Entwicklung eines Telemedizinsystems für das US Army Telemedicine & Advanced Technology Research Center integrierte Deloitte Wickr in das Militärnetzwerk, sodass Sanitäter verwundeten Soldaten mit minimalen Sicherheitsrisiken lebensrettende Hilfe leisten können.
Klinischer Chatbot und virtueller Assistent
Ärzte sind oft mit alltäglichen Aufgaben überlastet, die ihnen Zeit rauben, die sie für die Verbesserung der Patientenversorgung aufwenden könnten. Beispielsweise müssen sie möglicherweise ein Diagnoseergebnis aus einer anderen Abteilung abrufen, das sie später bei der Formulierung von Behandlungsoptionen zusammenfassen.
KI-Modelle zeichnen sich dadurch aus, dass sie alltägliche Gespräche verstehen und darauf reagieren können. Die Integration eines KI-Chatbots in den klinischen Prozess hilft Ärzten, schnelle Entscheidungen zu treffen und die Behandlung zu beschleunigen. Beispielsweise verwenden Ärzte Amazon Comprehend Medical, um bestimmte medizinische Begriffe aus Rezepten, Verfahren oder Diagnosen zu extrahieren.
Ebenso können Patienten ein individuelleres und positiveres Erlebnis genießen, wenn sie mit einem KI-gestützten Assistenten interagieren. Anstatt beispielsweise eine Klinik anzurufen, um einen Termin zu vereinbaren, können sie ihre Terminangaben dem virtuellen Gesundheitsassistenten mitteilen.
Automatisierung von administrativen Workflows
KI-Technologien im Gesundheitswesen unterstützen die administrativen Funktionen medizinischer Einrichtungen. Von der Patientenaufnahme bis hin zur Rechnungsstellung und Versicherungsansprüchen können KI-Lösungen die betriebliche Effizienz steigern, indem sie sich wiederholende Aufgaben automatisieren und Gesundheitsdaten konsolidieren. Beispielsweise kann das Gesundheitspersonal die intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP) von AWS nutzen, um Informationen aus Krankenakten zu extrahieren, zu verarbeiten und zu klassifizieren. IDP nutzt KI, um große Mengen an Gesundheitsdaten zusammenzufassen und in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln.
Remote-Patientenversorgung
Manchmal benötigen Patienten nach Verlassen einer medizinischen Einrichtung eine kontinuierliche Betreuung. Dies stellt medizinische Teams vor operative und logistische Herausforderungen, insbesondere bei der Überwachung des Patientenzustands. Um solche Bemühungen zu unterstützen, setzen Gesundheitsdienstleister Geräte des Internets der Dinge (IoT) ein, die Patienten tragen, wenn sie die Einrichtung verlassen. Das Gerät sendet kontinuierlich Gesundheitsdaten an einen sicheren Cloud-Server, die dann von KI-Modellen analysiert werden. Beispielsweise nutzt BioT, ein Anbieter von medizinischen IoT-Geräten, AWS IoT Core, um ein besser vernetztes System zur Remote-Überwachung von Patienten zu entwickeln. AWS IoT Core verbindet medizinische Geräte mit der Cloud und ermöglicht ihnen so den sicheren Datenaustausch.
Robotik im Gesundheitswesen
Robotersysteme haben sich als zuverlässiger Assistent bei medizinischen Eingriffen erwiesen. Mithilfe von KI können Roboter im Gesundheitswesen die klinischen Workflows weiter optimieren. Beispielsweise kann ein KI-Roboterarm bei chirurgischen Eingriffen assistieren oder bei Biopsien entnommene Gewebeproben analysieren.
Selbst im täglichen Betrieb hat sich KI-gestützte Robotik als nützlich erwiesen. Diligent Robotics hat Moxi entwickelt, einen KI-Roboter, der für Ärzte an vorderster Front Dinge holt. Der Roboter, der unter Verwendung von KI-Modellen von Amazon SageMaker entwickelt wurde, entlastet Pflegekräfte von Aufgaben, die nicht direkt mit Patienten zu tun haben. Amazon SageMaker bietet Tools zum Erstellen von KI-Anwendungen und zum Analysieren von Daten auf einer einheitlichen Plattform.
Wie beginnen Unternehmen mit KI im Gesundheitswesen?
Generative KI bietet der Gesundheitsbranche vielfältige Vorteile. Ein verantwortungsvoller Umgang mit KI ist jedoch unerlässlich, um die Interessen von Ärzten, Patienten und anderen Akteuren im Gesundheitswesen zu schützen. Wir teilen mehrere Überlegungen zur Implementierung von KI im Gesundheitswesen.
Gesundheitsdaten sammeln und speichern
KI-Anwendungen im Gesundheitswesen sammeln, speichern und teilen medizinische Daten über verschiedene Abteilungen hinweg, um sicherzustellen, dass medizinische Teams denselben Wissensstand über den Gesundheitszustand eines Patienten haben. Die immense Menge an Patientendaten, die zwischen KI-Tools übertragen wird, stellt medizinische Einrichtungen vor Herausforderungen in Bezug auf Datensicherheit, Datenschutz und Compliance. Beispielsweise sind Gesundheitsdienstleister, die in den USA tätig sind, an den Health Insurance Portability and Accountability Act (Gesetz über die Übertragbarkeit und Nachweispflicht von Krankenversicherungen, HIPAA) gebunden, der die Verantwortung von Unternehmen zum Schutz von Gesundheitsdaten hervorhebt. Deshalb müssen Gesundheitsdienstleister einen sicheren Mechanismus für die Speicherung und den Austausch von Daten einrichten, um den vollen Nutzen aus der KI ziehen zu können.
AWS HealthLake ist ein HIPAA-konformer Service, mit dem Gesundheitsdienstleister medizinische Daten in großem Umfang speichern und analysieren können. Mit AWS HealthLake können Sie Gesundheitsdaten in einem skalierbaren, sicheren Cloud-Speicher konsolidieren, auf den autorisiertes medizinisches Personal zugreifen kann. Cortica beispielsweise, das Kinder mit Autismus betreut, nutzt AWS HealthLake zur sicheren Speicherung von Krankengeschichten, Verhaltensbewertungen und Laborberichten der Patienten.
RAG-Workflows implementieren
Generative KI lernt aus öffentlichen Datensätzen, sodass das Modell Fragen zu allgemeinen Themen beantworten kann. Allerdings können KI-Modelle keine Fragen zu Services, Produkten oder Informationen beantworten, die ausschließlich für eine Organisation gelten, es sei denn, sie wurden mit spezifischen Gesundheitsdaten trainiert. Das Training eines neuen KI-Modells von Grund auf erfordert erheblichen Aufwand, Zeit und Kosten, auf die einige Gesundheitsdienstleister nicht vorbereitet sind.
Stattdessen können Unternehmen Retrieval Augmented Generation (RAG) verwenden, um ähnliche Ergebnisse zu erzielen. RAG ist eine Technik, die es dem KI-Modell ermöglicht, auf die Wissensdatenbank einer Organisation zuzugreifen. Wenn das KI-Modell eine Anfrage erhält, durchsucht es die Wissensdatenbank, um eine aktuelle und genaue Antwort zu liefern.
Amazon Kendra ist ein hochpräziser Such-Service für Unternehmen, mit dem Entwickler Suchfunktionen hinzufügen können, damit Endbenutzer Informationen aus verschiedenen Datenquellen finden können. Amazon Kendra GenAI Index ist ein neuer Index in Kendra, der für RAG und intelligente Suche entwickelt wurde, um Organisationen im Gesundheitswesen dabei zu helfen, KI-Modelle effizienter zu implementieren. Orion Health nutzt beispielsweise Amazon Kendra, um Kunden durch dialogorientierte Abfragen einen schnellen und präzisen Zugriff auf Gesundheitsdaten zu ermöglichen.
KI-Ausgabe überprüfen
KI-Modelle können weniger genaue Antworten liefern, die für den Benutzer plausibel erscheinen. Solche Ungenauigkeiten können sich auf die klinische Versorgung und das Wohlbefinden der Patienten im Gesundheitswesen auswirken. Aus diesem Grund sind beim Implementieren von KI-Gesundheitssystemen angemessene Schutzmaßnahmen erforderlich. Der LLM-as-a-Judge-Ansatz hilft beispielsweise Datenwissenschaftlern im Gesundheitswesen dabei, die Antworten eines KI-Modells zu analysieren und sicherzustellen, dass diese hilfreich, korrekt, vollständig und kohärent sind.
Anstatt sich ausschließlich auf KI zu verlassen, sollten Gesundheitsexperten in die klinische Entscheidungsfindung einbezogen werden. So werden alle Entscheidungen vor ihrer Anwendung in der Diagnose, Behandlung und anderen Workflows im Gesundheitswesen von einer autorisierten fachkundigen Person geprüft.
Gesundheitsorganisationen können den Amazon-Bedrock-Integritätsschutz nutzen, um angemessene Schutzmaßnahmen im Einklang mit verantwortungsvollen KI-Praktiken zu implementieren. Es filtert Halluzinationen aus KI-Antworten heraus und hilft Ihnen dabei, Schutzmaßnahmen für Datenschutz und Wahrhaftigkeit innerhalb einer einzigen Lösung zu erstellen und anzupassen. Mit einem fortschrittlichen Automated-Reasoning-Feature kann der Amazon-Bedrock-Integritätsschutz überprüfen und Ärzten erklären, warum das KI-Modell eine bestimmte Antwort liefert.
Wie kann AWS Sie bei Ihren Anforderungen an KI im Gesundheitswesen unterstützen?
Von der frühzeitigen Interventionen bis hin zur Verringerung des klinischen Workloads – der Einsatz von KI im Gesundheitswesen gewinnt zunehmend an Bedeutung. KI-Technologien verändern die Patientenversorgung, optimieren Workflows im Gesundheitswesen, beschleunigen die medizinische Forschung und vieles mehr. Sowohl Beschäftigte im Gesundheitswesen als auch Patienten profitieren vom nahezu unbegrenzten Potenzial, das generative KI bietet. Die Implementierung von KI im Gesundheitswesen muss jedoch mit ethischen Schutzmaßnahmen, Datensicherheit und Compliance-Prüfungen einhergehen.
AWS Generative KI im Gesundheitswesen und in den Biowissenschaften bietet Lösungen, die Organisationen im Gesundheitswesen dabei unterstützen, KI-Anwendungen sicher zu innovieren, bereitzustellen und zu skalieren, um die Patientenversorgung zu verbessern.