KI im Gesundheitswesen: Die Herausforderungen der Implementierung und Einführung

Es ist für niemanden überraschend, dass die Gesundheitsbranche derzeit Probleme hat.

Angesichts des ständig wachsenden Arbeitskräftemangels , des Misstrauens in das System und der steigenden Nachfrage nach qualitativ hochwertigen Dienstleistungen benötigt die Branche dringend Lösungen.

Seit Jahren wird über die revolutionären Auswirkungen gesprochen, die künstliche Intelligenz (KI) auf das Gesundheitswesen haben könnte, aber da viele Branchen die Einführung von KI vorantreiben, reagiert der Gesundheitssektor nur langsam.

Ist das alles nur Gerede? Ist KI wirklich die Antwort auf die Probleme des Gesundheitswesens?

Vorteile der Einführung von KI

Von der Rationalisierung langwieriger Prozesse bis hin zu ihrer vollständigen Eliminierung kann die Einführung von KI Gesundheitsdienstleistern zahlreiche Vorteile bringen.

Der offensichtlichste Vorteil ist die erhöhte Effizienz : KI-gesteuerte Arbeitsabläufe sind auf Geschwindigkeit, Genauigkeit und Effizienz ausgelegt, sodass medizinische Fachkräfte ihre Zeit und Energie auf die Kernaspekte der Patientenversorgung konzentrieren können, anstatt auf Papierkram. Durch die Automatisierung bestimmter Prozesse können mehr Daten schnell und genau erfasst werden, was zu einem viel besseren Verständnis dessen führt, was in der Gesundheit eines Patienten vor sich geht.

(Quelle: DNV )

Dies führt uns zum zweiten Vorteil: KI-gesteuerte Erkenntnisse. Durch das Sammeln von Daten aus mehreren Quellen kann die KI medizinisches Fachpersonal mit besseren Informationen für die Entscheidungsfindung versorgen und ihnen helfen, Muster zu erkennen, die bei der Vorhersage des Krankheitsverlaufs und der möglichen Wirkung von Behandlungen hilfreich sein könnten.

Schließlich kann KI durch die Automatisierung alltäglicher Aufgaben Zeit für medizinisches Fachpersonal gewinnen, damit sie sich auf komplexere und zeitaufwändigere Projekte konzentrieren können. Dies hat enorme Auswirkungen, wenn wir die überarbeitete und personell unterbesetzte Natur vieler Gesundheitseinrichtungen berücksichtigen.

Das verringerte Burnout-Risiko ist das Geringste. Ohne banale Verwaltungsaufgaben, die ihren Arbeitsablauf behindern, investieren die Mitarbeiter viel eher in ihre Aufgaben, haben Freude an derArbeitund können ein höheres Maß an Kreativität und Empathie zeigen, was zu einer qualitativ hochwertigeren Versorgung der Patienten führt.

Warum also ist die Einführung von KI im Gesundheitssektor so langsam?

Bei der Einführung neuer Technologien in einem Bereich wie der Gesundheitsbranche sind viele Überlegungen anzustellen.

Zum Beispiel…

Komplexität der Integration in bestehende Workflows

Die Einführung neuer Technologien in etablierte Systeme erfordert eine sorgfältige Planung und Prüfung. Und es kann schwierig sein, mit revolutionären Technologien wie KI zu arbeiten und sie in bestehende Arbeitsabläufe zu integrieren, was dazu führen kann, dass Investoren zögern, sich zu einer Änderung zu verpflichten.

(Quelle: DNV )

Die Gesundheitsbranche basiert auch auf einem komplexen System von Netzwerken, wie Versicherungs- und Regierungsprogramme. Jede vorgelagerte Änderung in einem Prozess hat das Potenzial, die Arbeitsabläufe für andere Teile des Netzwerks zu stören, und bei so vielen Beteiligten, die konsultiert werden müssen, kann es eine Herausforderung sein, einen Plan auf den Weg zu bringen.

Komplementäre Software und Innovationen, die mit KI arbeiten, sind entscheidend für die weit verbreitete Einführung von KI in der Gesundheitsbranche, und obwohl Interesse an der Technologie besteht, konzentriert sich die Entwicklung hauptsächlich auf Großstadtkrankenhäuser und größere Gesundheitsunternehmen. Und ja, das sind die Institutionen, die aktiv KI-Experten einstellen.

Datenbeschränkungen und Bedenken

Der Zugriff auf Daten ist ein großer einschränkender Faktor, wenn es darum geht, wie weit die KI-Technologie gehen kann. Da medizinische Daten notorisch schwer zu sammeln und zugänglich sind, können die Daten, die für das Training der KI verfügbar sind, nicht repräsentativ für die allgemeine Bevölkerung sein. Diese begrenzten Daten müssen auch verarbeitet, gefiltert und qualifiziert werden, was ein zeitaufwändiger Prozess ist.

(Quelle: IDC )

Darüber hinaus gibt es Bedenken darüber, welche Art von Daten von einer KI gespeichert werden. Die Privatsphäre der Patienten hat natürlich Priorität, wenn es um die Vorratsdatenspeicherung geht. Dies bedeutet jedoch, dass Sicherheitstechnologien entwickelt werden müssen, um mit den schnell fortschreitenden KI-Lösungen und den sich ständig ändernden Anforderungen von Gesundheitsdienstleistern Schritt zu halten.

Alles in allem herrscht derzeit ein allgemeiner Mangel an…

Vertrauen

Der Kern der Zurückhaltung bei der Einführung von KI ist ein tiefer Mangel an Vertrauen sowohl in ihren Nutzen, ihr Potenzial als auch in die Sicherheitsmaßnahmen, die ihre Fallstricke eindämmen können.

(Quelle: Internet of Business )

Ethische und regulatorische Bedenken belasten den Entscheidungsprozess bei der Einführung von KI im Gesundheitswesen stark. Fragen darüber, ob eine KI in der Lage sein wird, so genau wie ein Mensch Entscheidungen zu treffen, und Bedenken, dass falsche Daten zu unerwünschten Ergebnissen führen könnten, haben die Interessengruppen veranlasst, innezuhalten, bevor sie in KI-Lösungen investieren.

Der Prozess der Erlangung einer behördlichen Genehmigung kann lange dauern, und da die Technologie so neu ist, wurden viele Überlegungen zum Datenschutz und zur Haftung noch nicht vollständig von der bestehenden Gesetzgebung abgedeckt.

Darüber hinaus sind viele besorgt über algorithmische Verzerrungen und darüber, wie KI-Modelle von bereits bestehenden Vorurteilen beeinflusst werden könnten. In einem so sensiblen Bereich wie dem Gesundheitswesen könnten soziale Vorurteile, die versehentlich von KI widergespiegelt werden, Anlass zu ernsthafter Besorgnis geben.

Der Ruf nach Transparenz im Entwicklungsprozess und mehr Investitionen in ethische KI-Forschung wird lauter. Doch von einer umfassenden Kontrolle ist die Branche noch weit entfernt.

Widerstand zur Aenderung

Die natürliche menschliche Zurückhaltung gegenüber Veränderungen ist nicht zu übersehen. Die Gesundheitsbranche baut auf Tradition auf, und viele Interessengruppen zögern, in neue Technologien zu investieren, die etablierte Arbeitsabläufe stören und ganz neue Fähigkeiten erfordern.

Und während Frontline-Mitarbeiter, die verzweifelt nach einer Lösung für ihre steigende Arbeitsbelastung suchen, oft begierig darauf sind, neue Technologien auszuprobieren, kann dies für das obere Management ein harter Verkauf sein, da es risikoscheuer ist, wenn ein so großes Potenzial für Störungen besteht.

Vielleicht interessiert Sie unser Artikel: KI im Marketing: 5 Dinge, die jeder Leader tun muss

Beispiele erfolgreicher KI-Einführung im Gesundheitswesen

Trotz der vielen Herausforderungen haben einige den Wandel sowohl national als auch international auf kleine und radikale Weise angenommen.

Verwendung von KI für die Automatisierung medizinischer Schriften

So wie KI-Tools zum Schreiben von Inhalten wie Hubspot und ChatGPT in verschiedenen Branchen wie dem Marketing eingesetzt werden, werden sie auch im Gesundheitswesen verwendet, um Inhalte wie Patientenberichte, Produktbeschreibungen, Artikel und medizinische Zusammenfassungen zu erstellen.

Eine interessante Fallstudie dazu ist, wie Pharmeasy, ein indisches Startup, das Online-Medikamente, Telemedizinlösungen und Diagnosedienste anbietet, den organischen Traffic durch den Einsatz von KI-Schreiben um 60 % steigerte .

Verwendung von KI zur Identifizierung von Krebsgewebe

Am Houston Methodist Research Institute haben Forscher KI-Technologie zur Interpretation von Mammogrammen eingesetzt . Sie haben eine auf KI-Technologie basierende Software entwickelt, die dabei hilft, Patientenakten mit einer Genauigkeit von 99 % und 30-mal schneller als die menschliche Geschwindigkeit zu verarbeiten .

Das Forschungsteam möchte, dass seine Software von Ärzten verwendet wird, die in der Lage sind, die Risikofaktoren von Patienten genauer einzuschätzen und die Anzahl falsch positiver Mammographieergebnisse zu reduzieren. Sie hoffen, dass dies wiederum die Anzahl unnötiger und unangenehmer Biopsien reduzieren würde.

Einsatz virtueller Krankenschwestern für bessere Behandlungsergebnisse

Sowohl die UCSF als auch der britische NHS haben sich mit Sensely , einem Entwicklungsunternehmen für KI-Technologie, und ihrer Konversations-KI „Molly“ zusammengetan.

(Quelle: Sensely )

Die App ist rund um die Uhr verfügbar und kann sich in ihrer Freizeit bei Patienten melden und alle Fragen beantworten, die sie möglicherweise zu ihrer Behandlung haben. Die App kann auch die Stimmung der Patienten und eventuelle Nebenwirkungen der Behandlung oder Medikation überwachen. Diese Daten können dann zusammen mit Daten von den anderen integrierten Geräten des Patienten zu einer Krankenakte zusammengefasst werden, wodurch Ärzte genauere Anamnesedaten erhalten, auf denen sie Diagnosen stützen können.

Unterstützung von Demenzpatienten mit Gesichtserkennungs-KI

Patienten, die an mittelschwerer bis schwerer Demenz leiden, haben Schwierigkeiten, ihren Betreuern Beschwerden oder Schmerzen mitzuteilen. Aber durch die Verwendung eines Tools namens PainChek können Betreuer von Dementia Support Australia feststellen, ob ihre Patienten Schmerzen haben, und ihnen die Pflege zukommen lassen, die sie benötigen.

(Quelle: PainChek )

Das Tool führt eine 10-Sekunden-Analyse auf dem Gesicht eines Patienten durch und bewertet schmerzbezogene Ausdrücke wie gesenkte Augenbrauen, angezogene Augenlider oder leichtes Falten der Nase. PainChek bietet den Beratern von Dementia Support Australia eine zuverlässigere Methode zur Beurteilung von Schmerzen bei Demenzpatienten, die weniger invasiv, belastend und effizienter als frühere Methoden ist.

Eingeschüchtert? Fangen Sie klein an.

Die Einführung von KI ist kein Alles-oder-Nichts-Prozess. Der Beginn des Übergangs erfordert kleine, inkrementelle Schritte.

Ein üblicher Ausgangspunkt ist die Migration Ihrer Systeme auf Cloud-Speicher im Gegensatz zu alter Software, deren Aktualisierung und Wartung kostspielig sein kann. Ein Plan zum Optimieren, Sammeln und Qualifizieren von Daten ist auch erforderlich, damit Sie die Grundlage für die spätere Verwendung dieser Daten legen können. Die Festlegung des Rahmens für Ethik- und Datenschutzstandards sollte ebenfalls eine Priorität sein.

Beginnen Sie schließlich damit, sowohl Anbieter als auch Patienten über die Vorteile der KI-Technologie im Gesundheitswesen aufzuklären, um Vertrauen in die Technologie aufzubauen und die Menschen für Ihre Vision eines intelligenteren Gesundheitssystems zu gewinnen. Versichern Sie ihnen, dass die Technologie verwendet wird, um die Pflege, die sie erhalten, zu ergänzen und zu verbessern, anstatt sie zu ersetzen.

Durch die langsame, aber bewusste Einführung von KI-Technologie in das Gesundheitswesen können Anbieter den Übergang für nervöse Investoren und Arbeitnehmer erleichtern und die Chancen einer erfolgreichen Einführung erhöhen. Also tief durchatmen und Stift und Papier rausholen. Es ist Zeit, mit der Planung zu beginnen.