Künstliche Intelligenz zur Rettung: Bewältigung der Datenüberlastung im Gesundheitswesen und sinnvolle Gesundheitsdaten

„KI im Gesundheitswesen: Ein ganzheitlicher Überblick über medizinische Daten für eine verbesserte Patientengesundheit“

Einleitung

Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert die Gesundheitsbranche, indem sie die überwältigende Menge an Daten bewältigt und sinnvoll verarbeitet. Mit den schnellen technologischen Fortschritten sind Gesundheitsdienstleister heute in der Lage, riesige Mengen an Patientendaten zu sammeln und zu speichern, aber die Herausforderung besteht darin, alles sinnvoll zu verstehen. Von elektronischen Patientenakten bis hin zu medizinischer Bildgebung – die schiere Datenmenge kann es Ärzten und medizinischem Personal erschweren, Trends zu erkennen, genaue Diagnosen zu stellen und eine optimale Versorgung zu gewährleisten. KI bietet jedoch eine Lösung für dieses Problem, indem sie einen ganzheitlichen Überblick über medizinische Daten bietet und Muster erkennt, die sonst unbemerkt geblieben wären. Infolgedessen sind Gesundheitsdienstleister besser gerüstet, um die Gesundheit der 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 zu verstehen.

Hauptgeschichte

KI im Gesundheitswesen bietet einen ganzheitlichen Überblick über medizinische Daten, der es Gesundheitsdienstleistern ermöglicht, die Gesundheit 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. Dies ermöglicht es Gesundheitsdienstleistern, fundierte Entscheidungen zu treffen, die zu besseren 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 die KI Muster identifizieren, die auf ein bestimmtes Ergebnis hinweisen, z. B. eine erfolgreiche Genesung oder einen Rückfall. Auf diese Weise können Gesundheitsdienstleister potenzielle Probleme vorhersehen und Maßnahmen ergreifen, um sie zu vermeiden. Darüber hinaus kann KI Gesundheitsdienstleistern auch dabei helfen, Patienten zu identifizieren, die einem höheren Risiko für bestimmte Gesundheitsprobleme wie Herzkrankheiten oder Diabetes ausgesetzt sind, und vorbeugende Maßnahmen 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 und ML haben das Potenzial, medizinischem Personal datengesteuerte klinische Entscheidungsunterstützung (CDS) bereitzustellen.

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.

Einige interessante Fakten und Statistiken über Künstliche Intelligenz und Gesundheitswesen!

• Laut einem Bericht von Accenture hat KI das Potenzial, bis 150 jährliche Einsparungen in Höhe von 2026 Milliarden US-Dollar für die Gesundheitswirtschaft zu 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 wie menschliche Dermatologen erkennen können.
• 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.
• Eine Umfrage von PwC ergab, dass 64 % der Verbraucher bereit sind, KI-gestützte virtuelle Gesundheitsassistenten für die Terminvereinbarung und die Verwaltung ihrer Gesundheitsakten zu verwenden.
• Laut einer Studie von ResearchAndMarkets.com wird die globale KI im Gesundheitsmarkt bis 22.8 voraussichtlich 2025 Milliarden US-Dollar erreichen und im Prognosezeitraum 42.2-2020 mit einer CAGR 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, das Patientenengagement 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

Basierend auf fortschrittlichen Modellen für maschinelles Lernen verstehen und identifizieren KI und ML komplexe medizinische Informationen schnell und genauer. Beispielsweise kann das System „Methicillin-resistenter Staphylococcus aureus“ (oft als „MRSA“ eingegeben) extrahieren, mit dem ICD-15.212-CM-Code „J10“ verknüpfen und Kontext bereitstellen, z. B. ob ein Patient positiv getestet wurde oder negativ, um den extrahierten Begriff aussagekräftig zu machen.

Vertrauliche Patientendaten schützen

Eine Reihe von Tools für KI und ML bietet verschiedene Funktionen, die dem Gesundheitssektor dabei helfen, die Vorschriften strikt einzuhalten und Patientendaten zu schützen. Der Dienst ist HIPAA-qualifiziert und kann geschützte Gesundheitsinformationen (PHI) identifizieren, die in Krankenaktensystemen gespeichert sind, während die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) eingehalten wird. Darüber hinaus können unsere Entwickler Datenschutz- und robuste Sicherheitslösungen bereitstellen, indem sie relevante Patientenidentifikatoren extrahieren und dann identifizieren, wie in HIPAAs Safe-Harbor-Methode zur Anonymisierung beschrieben.

Niedrigere Bearbeitungsgebühren für medizinische Dokumente

Der Service vereinfacht die Automatisierung und senkt die Kosten für die Verarbeitung und Codierung unstrukturierter medizinischer Texte aus Patientenakten, Abrechnungen und klinischen Indizierungen. Unser Team aus Entwicklern kann sich in bestehende Workflow-Systeme und Anwendungen integrieren.

Wie können wir Ihnen helfen, KI im Gesundheitswesen einzusetzen?

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 medizinischen Texten wie Arztbriefen, klinischen Studienberichten 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 Daten für groß angelegte Analysen unbrauchbar, die erforderlich sind, um das Gesundheitswesen und die Life-Sciences-Branche voranzubringen, die Patientenergebnisse zu verbessern und die Effizienz zu steigern.

Eigenschaften

Innovative Elemente, die die Datensätze auf ein neues Niveau bringen

Extrahieren Sie Informationen aus unstrukturiertem medizinischem Text genau und schnell

Medizinische Berichte

Heutzutage sind viele Gesundheitsdaten frei von medizinischen Texten wie Arztnotizen, klinischen Studienberichten 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 Daten für groß angelegte Analysen unbrauchbar, die erforderlich sind, um die Gesundheits- und Biowissenschaftsbranche voranzubringen, die Patientenergebnisse zu verbessern und Effizienz zu schaffen.

Verfolgen und messen

Die richtigen Auswahlkriterien müssen schnell gefunden werden, um Patienten für klinische Studien in vielen medizinischen Bereichen zu rekrutieren. Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen verstehen und identifizieren komplexe medizinische Informationen in unstrukturiertem Text, um die Indizierung und Suche zu vereinfachen. Anschließend Einblick in die Krankengeschichte des Patienten.

Wie lässt sich KI im Gesundheitswesen integrieren und zusammenarbeiten?

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

Für ein Krankenhaus oder eine Klinik kann es zeitaufwändig und mühsam sein, die richtige Diagnose in den Patientennotizen zu finden, die dem gültigen Code der Internationalen Klassifikation der Krankheiten (ICD) zugeordnet werden sollten. Darüber hinaus ist es besonders anspruchsvoll, Diagnosen zu extrahieren, die auf unterschiedliche Weise dargestellt werden können. Zum Beispiel wird „Vorhofflimmern“ manchmal als „AF“ geschrieben. KI und ML können Abkürzungen, Rechtschreibfehler und Tippfehler im medizinischen Text in unserem System genau erkennen. Dies reduziert die Zeit, die ein medizinischer Kodierer für die Analyse unstrukturierter Notizen aufwenden muss, verringert den Zeitaufwand für das klinische Personal und verbessert die Effizienz.

Intelligente Suche

Da täglich Petabytes an unstrukturierten Daten in Krankenhaussystemen anfallen, ist es unser Ziel, diese Informationen in wertvolle Erkenntnisse umzuwandeln, die effizient abgerufen und verstanden werden können. Wir nutzen KI und ML, um die Funktionen zu verstehen und bereitzustellen, die unseren Kunden helfen, indem wir schnell Informationen aus medizinischen Dokumenten extrahieren und erstellen, um eine umfassende Längsansicht 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 genau 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 bei der Erstellung von Anwendungen für Anwendungsfälle wie Populationsgesundheitsanalysen, Management klinischer Studien, 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 helfen, die neueste innovative Technologie einzusetzen; Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um Petabyte unstrukturierter medizinischer Daten zu verstehen, zu analysieren und zu durchsuchen.

Warum sollten Sie uns als Ihren Partner betrachten?

Wir haben eine nachgewiesene Erfolgsbilanz bei der Durchführung komplexer Projekte bei FTSE 100-Unternehmen.

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Wir investieren in die neuesten und innovativsten Technologien wie KI und ML, weil sie unseren Kunden den größten Mehrwert bieten. Wir sind sehr zufrieden, wenn wir Unternehmen dabei unterstützen können, IT-Technologien in sicheren Umgebungen möglichst effizient einzusetzen. Das Ziel ist, dass unsere Kunden von ihrem Investment zehnfach profitieren.

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MC