Revolutionierung des Gesundheitswesens: Wie künstliche Intelligenz einen Unterschied macht und den Sektor unterstützt
Künstliche Intelligenz zur Rettung: Bewältigung der Datenüberlastung im Gesundheitswesen und sinnvolle Gesundheitsdaten | Artikel
„KI im Gesundheitswesen: Ein ganzheitlicher Überblick über medizinische Daten für eine verbesserte Patientengesundheit“
Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert die Gesundheitsbranche, indem sie die überwältigende Datenmenge bewältigt und sie sinnvoll nutzt. Dank der rasanten technologischen Fortschritte können Gesundheitsdienstleister heute riesige Mengen an Patientendaten sammeln und speichern, aber die Herausforderung besteht darin, sie alle sinnvoll zu nutzen. Von elektronischen Gesundheitsakten bis hin zu medizinischen Bildgebungsverfahren kann die schiere Datenmenge es Ärzten und medizinischem Personal erschweren, Trends zu erkennen, genaue Diagnosen zu stellen und eine optimale Versorgung zu gewährleisten. KI löst dieses Problem jedoch, indem sie einen ganzheitlichen Überblick über medizinische Daten bietet und Muster erkennt, die sonst unbemerkt geblieben wären. Dadurch sind Gesundheitsdienstleister besser in der Lage, den Gesundheitszustand von Patienten zu verfolgen und fundierte Entscheidungen zu treffen, die zu besseren Patientenergebnissen führen. In dieser Einführung wird untersucht, wie KI im Gesundheitswesen eingesetzt wird, um die Datenflut zu bewältigen und Gesundheitsdaten sinnvoll zu nutzen.
Interpretieren Sie eine große Datenmenge mit KI; Sie werden überrascht sein, was Sie herausfinden.
KI im Gesundheitswesen bietet einen ganzheitlichen Überblick über medizinische Daten und ermöglicht es Gesundheitsdienstleistern, den Gesundheitszustand der Patienten in winzigen Schritten zu verfolgen. Mit der Fähigkeit, große Datenmengen in Echtzeit zu analysieren, kann KI Muster und Trends erkennen, die sonst unbemerkt geblieben wären. Auf diese Weise können Gesundheitsdienstleister fundierte Entscheidungen treffen, die zu verbesserten Patientenergebnissen führen.
Einer der Hauptvorteile des Einsatzes von KI im Gesundheitswesen besteht darin, dass der Gesundheitszustand von Patienten im Laufe der Zeit auch in winzigen Schritten verfolgt werden kann. Durch die Analyse von Daten wie elektronischen Patientenakten, Laborergebnissen und medizinischer Bildgebung kann die KI Veränderungen im Gesundheitszustand eines Patienten erkennen, die für das menschliche Auge möglicherweise nicht erkennbar sind. Dies ist besonders wichtig bei langsam fortschreitenden Erkrankungen wie chronischen Erkrankungen. Durch die Verfolgung der Gesundheit von Patienten im Laufe der Zeit kann KI Gesundheitsdienstleistern helfen, Frühwarnzeichen für eine Verschlechterung der Gesundheit zu erkennen und Maßnahmen zu ergreifen, um eine Verschlechterung zu verhindern.
Darüber hinaus kann KI auch zur Vorhersage von Patientenergebnissen eingesetzt werden. Durch die Analyse historischer Daten kann KI Muster erkennen, die auf ein bestimmtes Ergebnis hinweisen, beispielsweise eine erfolgreiche Genesung oder einen Rückfall. Auf diese Weise können Gesundheitsdienstleister potenzielle Probleme vorhersehen und Maßnahmen zu ihrer Vorbeugung ergreifen. KI kann Gesundheitsdienstleistern auch dabei helfen, Patienten mit einem höheren Risiko für bestimmte Gesundheitszustände wie Herzkrankheiten oder Diabetes zu identifizieren und vorbeugende Maßnahmen zu ergreifen, um ihr Risiko zu verringern.
Insgesamt bietet KI im Gesundheitswesen einen ganzheitlichen Überblick über medizinische Daten und ermöglicht es Gesundheitsdienstleistern, die Gesundheit der Patienten in winzigen Schritten zu verfolgen. Durch die Identifizierung von Mustern und Trends, die andernfalls unbemerkt geblieben wären, hilft KI Gesundheitsdienstleistern, fundierte Entscheidungen zu treffen, die zu besseren Patientenergebnissen führen. Durch den Einsatz von KI können Gesundheitsdienstleister eine effektivere Versorgung bieten und die Patientenergebnisse langfristig verbessern.
„KI-Tools zum Extrahieren von Daten aus Compliance-Dokumenten im Gesundheitswesen“
„KI und ML können medizinischem Personal datengesteuerte klinische Entscheidungsunterstützung (CDS) bieten.“
KI im Gesundheitswesen ist ein vorherrschender Begriff, der verwendet wird, um die Verwendung von Algorithmen und Software für maschinelles Lernen oder künstliche Intelligenz zu beschreiben, um die menschliche Wahrnehmung bei der Analyse, Präsentation und dem Verständnis komplexer medizinischer und Gesundheitsdaten zu simulieren.
Hier sind einige interessante Fakten und Statistiken zu künstlicher Intelligenz und Gesundheitswesen!
- Einem Bericht von Accenture zufolge könnte KI im Gesundheitswesen bis 150 jährliche Einsparungen von 2026 Milliarden US-Dollar erzielen.
- Eine Umfrage von Deloitte ergab, dass 72 % der Gesundheitsorganisationen in KI und maschinelles Lernen investieren.
- Eine im Journal of the American Medical Association (JAMA) veröffentlichte Studie ergab, dass KI-gestützte Diagnosesysteme Hautkrebs mit ähnlicher Genauigkeit erkennen können wie menschliche Dermatologen.
- Untersuchungen von Frost & Sullivan haben ergeben, dass der globale Markt für KI im Gesundheitswesen voraussichtlich von 2.1 Milliarden US-Dollar im Jahr 2018 auf 36.1 Milliarden US-Dollar im Jahr 2025 wachsen wird.
- Einer PwC-Umfrage zufolge sind 64 % der Verbraucher bereit, KI-gestützte virtuelle Gesundheitsassistenten zur Terminvereinbarung und Verwaltung ihrer Gesundheitsakten zu nutzen.
- Laut ResearchAndMarkets.com soll der globale KI-Markt im Gesundheitswesen bis 22.8 ein Volumen von 2025 Milliarden US-Dollar erreichen und zwischen 42.2 und 2020 mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 2025 % wachsen.
- Eine Umfrage der American Medical Association (AMA) ergab, dass 75 % der Ärzte glauben, dass KI eine bedeutende Rolle in der Zukunft des Gesundheitswesens spielen wird.
- Laut einer Studie des Journal of Medical Internet Research können KI-gestützte Chatbots dazu beitragen, die Patienteneinbindung und die Einhaltung von Behandlungsplänen zu verbessern.
- Eine Umfrage der National Institutes of Health (NIH) ergab, dass KI das Potenzial hat, die Genauigkeit der diagnostischen Bildgebung zu verbessern und die Arbeitsbelastung von Radiologen zu verringern.
- Laut einem Bericht des Weltwirtschaftsforums hat KI das Potenzial, die Behandlungsergebnisse für Patienten zu verbessern, den Zugang zur Gesundheitsversorgung zu verbessern und die Kosten in der Gesundheitsbranche zu senken.
Schnell und präzise medizinische Informationen extrahieren
Angetrieben von fortschrittlichen Modellen des maschinellen Lernens können KI und ML komplexe medizinische Informationen schneller und genauer erfassen und identifizieren. Das System kann beispielsweise „Methicillin-resistenten Staphylococcus aureus“ (häufig als „MRSA“ eingegeben) extrahieren, ihn mit dem ICD-15.212-CM-Code „J10“ verknüpfen und Kontext bereitstellen, etwa ob ein Patient positiv oder negativ getestet wurde, um dem extrahierten Begriff Bedeutung zu verleihen.
Vertrauliche Patientendaten schützen
Eine Reihe von Tools für KI und ML bietet verschiedene Möglichkeiten, die dem Gesundheitssektor dabei helfen, die Vorschriften einzuhalten und Patientendaten zu schützen. Der Dienst ist HIPAA-zertifiziert und kann geschützte Gesundheitsinformationen (PHI), die in medizinischen Datensystemen gespeichert sind, identifizieren und gleichzeitig die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) einhalten. Darüber hinaus können unsere Entwickler Datenschutz- und robuste Sicherheitslösungen bereitstellen, indem sie relevante Patientenkennungen extrahieren und dann identifizieren, wie in der Safe-Harbor-Methode der De-Identifizierung von HIPAA beschrieben.
Niedrigere Bearbeitungsgebühren für medizinische Dokumente
Der Service vereinfacht die Automatisierung und senkt die Kosten für die Verarbeitung und Kodierung unstrukturierter medizinischer Texte aus Patientenakten, Abrechnungen und klinischer Indizierung. Unser Entwicklerteam kann die Daten in vorhandene Workflow-Systeme und Anwendungen integrieren.
Wie können wir Ihnen helfen, KI im Gesundheitswesen zu nutzen?
Der alltägliche Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Gesundheitswesen umfasst Anwendungen der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP), die klinische Dokumentation verstehen und klassifizieren können. NLP-Systeme können beispielsweise unstrukturierte klinische Notizen von Patienten analysieren und so unglaubliche Einblicke in das Verständnis der Qualität, Verbesserung der Methoden und bessere Patientenergebnisse liefern.
„Heutzutage sind viele Gesundheitsdaten frei von medizinischem Text wie Arztnotizen, Berichten über klinische Studien und Patientenakten. Das manuelle Extrahieren der Daten ist jedoch ein zeitaufwändiger Prozess, und automatisierte, regelbasierte Versuche, die Daten zu extrahieren, erfassen nicht die ganze Geschichte, da sie den Kontext nicht berücksichtigen. Aus diesem Grund bleiben die Daten für groß angelegte Analysen unbrauchbar, die erforderlich sind, um die Gesundheits- und Biowissenschaftsbranche voranzubringen, die Patientenergebnisse zu verbessern und die Effizienz zu steigern.“
KI-gesteuerte Extraktion aus elektronischen Gesundheitsakten (EHR)
Eigenschaften
Innovative Elemente, die die Datensätze auf ein neues Niveau heben. Extrahieren Sie Informationen präzise und schnell aus unstrukturiertem medizinischem Text.
Medizinische Berichte
Heutzutage sind viele Gesundheitsdaten frei von medizinischem Text, wie etwa Arztnotizen, Berichte über klinische Studien und Patientenakten. Das manuelle Extrahieren der Daten ist jedoch zeitaufwändig, und automatisierte, regelbasierte Versuche, die Daten zu extrahieren, erfassen nicht die ganze Geschichte, da sie den Kontext nicht berücksichtigen. Aus diesem Grund bleiben die Daten für groß angelegte Analysen unbrauchbar, die erforderlich sind, um die Gesundheits- und Biowissenschaftsbranche voranzubringen, die Patientenergebnisse zu verbessern und die Effizienz zu steigern.
Verfolgen und messen
Um Patienten für klinische Studien in vielen medizinischen Bereichen zu rekrutieren, müssen schnell die richtigen Auswahlkriterien gefunden werden. Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen verstehen und identifizieren komplexe medizinische Informationen in unstrukturiertem Text, um die Indizierung und Suche zu erleichtern. Anschließend erhalten Sie Einblick in die Krankengeschichte des Patienten.
Wie kann KI im Gesundheitswesen integriert und eingesetzt werden?
Künstliche Intelligenz kann helfen, Daten zu verwalten und zu analysieren, Entscheidungen zu treffen und Gespräche im Gesundheitswesen zu führen, also ist sie bestimmt. Um die Last mühsamer Aufgaben zu beseitigen und dem medizinischen Personal Zeit zurückzugeben, um die Rollen und alltäglichen Praktiken des Klinikpersonals zu ändern.
Diagnose erheblich verbessern
Das Finden der richtigen Diagnose in den Patientennotizen, die dem gültigen Code in der Internationalen Klassifikation der Krankheiten (ICD) für ein Krankenhaus oder eine Klinik zugeordnet werden soll, kann zeitaufwändig und mühsam sein. Darüber hinaus ist das Extrahieren von Diagnosen, die auf unterschiedliche Weise dargestellt werden können, besonders schwierig. Beispielsweise wird „Vorhofflimmern“ manchmal als „AF“ bezeichnet. KI und ML können in unserem System Abkürzungen, Rechtschreibfehler und Tippfehler im medizinischen Text genau identifizieren. Dies reduziert die Zeit, die ein medizinischer Kodierer mit der Analyse unstrukturierter Notizen verbringen muss, verringert den Zeitaufwand des klinischen Personals und verbessert die Effizienz.
Intelligente Suche
Da in Krankenhaussystemen täglich Petabyte an unstrukturierten Daten produziert werden, ist es unser Ziel, diese Informationen in wertvolle Erkenntnisse umzuwandeln, die effizient abgerufen und verstanden werden können. Wir nutzen KI und ML, um die Funktionalität zu verstehen und bereitzustellen, die unseren Kunden hilft, indem wir schnell Informationen aus medizinischen Dokumenten extrahieren und zusammenstellen, um eine umfassende Längsschnittansicht der Patienten zu erstellen und Entscheidungsunterstützung und Populationsanalysen zu ermöglichen.
Medizin verstehen
Medical Named Entity and Relationship Extraction (NERe), API gibt medizinische Informationen wie Medikation, Gesundheitszustand, Test, Behandlung und Verfahren (TTP), Anatomie und geschützte Gesundheitsinformationen (PHI) zurück. Es identifiziert auch Beziehungen zwischen extrahierten Subtypen, die mit Medikamenten und TTP assoziiert sind. Es gibt auch kontextbezogene Informationen als Entitätsmerkmale (Negation oder wenn eine Diagnose ein Zeichen oder Symptom ist). Die folgende Tabelle zeigt die extrahierten Daten mit relevanten Subtypen und Entitätsmerkmalen.
Anwendungsprogrammierschnittstelle (API) – Konnektor
Mit einer einfachen API können wir schnell und präzise Informationen wie Erkrankungen, Medikamente, Dosierungen, Tests, Behandlungen und Verfahren sowie geschützte Gesundheitsinformationen extrahieren und dabei den Kontext der Daten beibehalten. Wir können die Beziehungen zwischen den extrahierten Informationen identifizieren, um Sie beim Erstellen von Anwendungen für Anwendungsfälle wie Populationsgesundheitsanalysen, klinisches Studienmanagement, Pharmakovigilanz und Zusammenfassung zu unterstützen.
Medizinische Ontologie in Bezug auf
Die Medical Ontology Linking APIs identifizieren medizinische Informationen und verknüpfen sie mit den Codes und Konzepten medizinischer Ontologien. Beispielsweise werden mit der InferICD10CM-API Erkrankungen mit ICD-51-CM-Codes verknüpft (z. B. „Kopfschmerzen“ steht im Zusammenhang mit dem „R10“-Code). Im Gegensatz dazu werden Medikamente mit RxNorm-Codes verknüpft („Acetaminophine / Codeine“ ist mit dem cui „C2341132“ verknüpft). Darüber hinaus erkennen die Medical Ontology Linking APIs auch Kontextinformationen als Entitätsmerkmale (z. B. Negation).
„Wir können Ihnen dabei helfen, die neueste innovative Technologie, künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen einzusetzen, um Petabyte an unstrukturierten medizinischen Daten zu erfassen, zu analysieren und zu durchsuchen.“
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Einfache Eingabeanleitung:
Geben Sie einige Informationen zu Ihrem aktuellen Bedarf an der Dokumentenverarbeitung ein. Sie müssen nicht genau sein – Sie können verschiedene Szenarien so oft überprüfen, wie Sie möchten. Passen Sie den Automatisierungsfaktor an, um abzuschätzen, wie viel Dokumentenverarbeitung Sie voraussichtlich ohne menschliches Eingreifen automatisieren werden.
ROI Rechner
Künstliche Intelligenz | Ganzheitliche Pflege | Genesung des Patienten | Gesundheitswesen | Datenanalyse | Echtzeitanalyse | Chronische Krankheiten | Vorhersage | Patientenergebnisse | Frühwarnzeichen | Vorbeugende Maßnahmen | Gesundheitszustand | Herzkrankheit | Zuckerkrankheit | Effektive Pflege | Gesundheitsdienstleister | Medizinische Daten | Patientengesundheit | Tendenzen | Muster | Management chronischer Krankheiten | Früherkennung | Patientenüberwachung | Wolke | Dienstleistungen | Anbieter | Skalierbarkeit | Flexibilität | Cloudbasiertes Verstehen mit AI/ML/NLP
Wie fange ich an, KI zu nutzen?
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Stefan Czarnecki
Der ursprünglich auf Englisch verfasste Blog-Beitrag durchlief eine magische Metamorphose in die Sprachen Arabisch, Chinesisch, Dänisch, Niederländisch, Finnisch, Französisch, Deutsch, Hindi, Ungarisch, Italienisch, Japanisch, Polnisch, Portugiesisch, Spanisch, Schwedisch und Türkisch. Wenn ein subtiler Inhalt seinen Glanz verloren hat, lassen Sie uns den ursprünglichen englischen Funken zurückbeschwören.