Data Analytics und Künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen: Die Zukunft der medizinischen Versorgung

Die rasante Entwicklung von Data Analytics und künstlicher Intelligenz (KI) hat das Gesundheitswesen revolutioniert und eröffnet neue Horizonte für die medizinische Versorgung. In diesem Artikel werfen wir einen Blick auf die Zukunft der medizinischen Betreuung, insbesondere im Bereich der häuslichen Pflege. Die Zukunft der Pflege daheim wird maßgeblich von Data Analytics und KI geprägt sein. Bei HeldYn sind wir Vorreiter in dieser Entwicklung und nutzen diese Technologien, um die Pflege daheim zu optimieren und personalisierte Lösungen anzubieten. Unsere hochqualifizierten Pflegekräfte bieten nicht nur traditionelle Pflege, sondern auch innovative Ansätze wie Physiotherapie und Ergotherapie, um die Gesundheit und Lebensqualität unserer Patient:innen zu verbessern. Erfahren Sie mehr darüber, wie Data Analytics und künstliche Intelligenz die Zukunft der medizinischen Versorgung gestalten und wie HeldYn durch Pflege daheim, Physiotherapie und Ergotherapie die bestmögliche Betreuung für ältere und pflegebedürftige Personen sowie deren Angehörige gewährleistet. Wir setzen uns für eine qualitativ hochwertige, fortschrittliche und persönliche Pflege ein und gestalten die Zukunft der Gesundheitsversorgung aktiv mit. 

In den letzten Jahren hat sich das Gesundheitswesen zunehmend dem Einsatz von Data Analytics und Künstlicher Intelligenz (KI) zugewandt, um die Qualität der medizinischen Versorgung zu verbessern. Durch die Analyse großer Datenmengen und den Einsatz intelligenter Algorithmen können wichtige Erkenntnisse gewonnen werden, die zu effektiveren Diagnosen, personalisierten Behandlungen, einem effizienteren Gesundheitssystem und einer insgesamt besseren Patientenversorgung führen. In der Chirurgie können Roboter und KI einen bedeutenden Einsatz finden und Ärzt:innen von immensem Vorteil sein. In diesem Artikel werden wir die verschiedenen Anwendungsbereiche von Data Analytics und KI im Gesundheitswesen untersuchen und die potenziellen Vorteile und Herausforderungen, die mit ihrer Nutzung einhergehen, beleuchten. Bevor wir das tun, wollen wir jedoch erst einmal erklären, was die Begriffe Data Analytics und KI überhaupt bedeuten. 

Definitionen: Data Analytics und KI – Unterschiede und Gemeinsamkeiten   

KI (Künstliche Intelligenz) und Data Analytics (Datenanalyse) sind zwei verwandte Konzepte, die im Bereich der Informationsverarbeitung und Entscheidungsfindung Anwendung finden. Obwohl sie unterschiedliche Schwerpunkte haben, gibt es auch Gemeinsamkeiten zwischen den beiden Bereichen. 

• Unterschiede
  

  KI bezieht sich auf die Entwicklung von Computertechnologien, die in der Lage sind, menschenähnliche Denk- und Entscheidungsprozesse nachzubilden. Es geht darum, Maschinen die Fähigkeit zu geben, Informationen zu erfassen, zu analysieren, zu verstehen und darauf basierend selbstständige Entscheidungen zu treffen. KI umfasst Techniken wie maschinelles Lernen, neuronale Netzwerke und natürliche Sprachverarbeitung.
  Data Analytics hingegen konzentriert sich auf die systematische Analyse und Interpretation großer Mengen von Daten, um nützliche Erkenntnisse und Muster zu erschließen. Es beinhaltet verschiedene statistische und analytische Methoden, um Daten zu erfassen, zu organisieren, zu bereinigen, zu modellieren und zu visualisieren. Data Analytics zielt darauf ab, Geschäftsinformationen, Trends und Zusammenhänge aufzudecken, um fundierte Entscheidungen treffen zu können.
  Der Hauptunterschied zwischen KI und Data Analytics liegt in ihrem Fokus und ihrer Herangehensweise. KI zielt darauf ab, menschenähnliche Intelligenz und autonome Entscheidungsfähigkeit in Maschinen zu entwickeln. Data Analytics hingegen konzentriert sich auf die Extraktion und Analyse von Informationen aus vorhandenen Daten, um Einblicke und Erkenntnisse zu gewinnen. 

• Gemeinsamkeiten
  

  Trotz ihrer Unterschiede gibt es auch Gemeinsamkeiten zwischen KI und Data Analytics. Beide Ansätze nutzen Daten als Grundlage für ihre Aktivitäten. Sowohl KI als auch Data Analytics verfolgen das Ziel, aus Daten wertvolle Informationen zu gewinnen und die Qualität von Entscheidungen zu verbessern. Beide Ansätze können sich gegenseitig ergänzen und unterstützen, da Data Analytics die Grundlage für die Daten liefert, die von KI-Systemen zur Modellierung und Vorhersage genutzt werden können.

Insgesamt lässt sich sagen, dass KI und Data Analytics eng miteinander verbunden sind und sich gegenseitig ergänzen können. Während KI die Fähigkeit der Maschinen zur intelligenten Entscheidungsfindung verbessert, liefert Data Analytics die Grundlage für fundierte und datenbasierte Erkenntnisse. Gemeinsam können sie Unternehmen und Organisationen dabei unterstützen, ihre Daten optimal zu nutzen und bessere Entscheidungen zu treffen. 

Anwendungsbereiche von Data Analytics im Gesundheitswesen

Data Analytics im Gesundheitswesen

Im Allgemeinen beruht das meiste Wissen im Gesundheitswesen auf der Analyse von Daten. Hier sind einige der typischen Informationen, die im Gesundheitswesen erfasst und analysiert werden: 

1. Patientendaten:
   

   Dazu gehören demografische Informationen wie Alter, Geschlecht, Wohnort und Kontaktdaten. Auch medizinische
   Informationen wie Krankengeschichte, Vorerkrankungen, Allergien, Medikamente und Impfungen werden erfasst.

2. Diagnosedaten:
   

   Ärzt:innen erfassen Informationen über die Diagnosen der Patient:innen, einschließlich der zugrunde liegenden Krankheit oder des Zustands. Diese Daten werden verwendet, um den Verlauf der Behandlung zu verfolgen und die Wirksamkeit bestimmter Interventionen zu bewerten. 

3. Labordaten:
   

   Untersuchungsergebnisse von Bluttests, Urinproben, Gewebeproben und anderen labordiagnostischen Verfahren werden erfasst. Sie umfassen Messwerte wie Blutzuckerwerte, Cholesterinspiegel, Elektrolytwerte und vieles mehr.

4. Bildgebende Daten:
   

   Radiologische Untersuchungen wie Röntgenbilder, CT-Scans, MRT-Scans und Ultraschallbilder
   werden erfasst und analysiert. Diese Daten liefern detaillierte Informationen über den Zustand von Organen, Geweben und Knochen.

5. Behandlungsdaten:
   

   Informationen zu den durchgeführten medizinischen Interventionen, wie Operationen, Medikamentengabe, Therapien und anderen Behandlungen, werden erfasst. Dies umfasst auch Angaben zu Dosierungen, Verabreichungszeiten und Behandlungsdauer.

6. Vitaldaten:
   

   Daten wie Blutdruck, Herzfrequenz, Atemfrequenz, Körpertemperatur und Sauerstoffsättigung werden regelmäßig gemessen und dokumentiert. Diese Vitalzeichen geben Aufschluss über den allgemeinen Gesundheitszustand der Patient:innen.

7. Abrechnungs- und Versicherungsdaten:
   

   Infos über Abrechnungen, Versicherungsansprüche und Zahlungen werden erhoben. Diese Daten dienen der Verwaltung der finanziellen Aspekte der Gesundheitsversorgung. 

Die Aggregation und Analyse von diesen Daten bieten im Gesundheitswesen die Möglichkeit, umfassende Patientenprofile zu erstellen und eine bessere Beurteilung des Gesundheitszustands vorzunehmen. Die Datenanalyse im Gesundheitswesen benutzt unter anderem statistische Methoden, maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz und Data-Mining-Techniken. Diese KI-Methoden ermöglichen die Entdeckung von Mustern, die für das menschliche Auge schwer erkennbar sind, und unterstützten die Vorhersage von Krankheitsverläufen, die Entwicklung von Präventionsstrategien und die Verbesserung der Behandlungsergebnisse (mehr dazu im Abschnitt: Anwendungsbereiche von KI im Gesundheitswesen). 

Effizienzsteigerung im Gesundheitssystem

Effizienzsteigerung im Gesundheitssystem durch Data Analytics ist ein wichtiger Aspekt, um die Qualität der Patientenversorgung zu verbessern und Ressourcen optimal zu nutzen. Durch die Analyse großer Mengen von Gesundheitsdaten können Engpässe und ineffiziente Prozesse erkannt werden. Dadurch können Krankenhäuser ihre Abläufe optimieren, Ressourcen besser planen und die Patientenströme effektiver lenken. 

Ein Beispiel dafür ist die Optimierung von Krankenhausabläufen. Durch die Analyse von Daten über Patientenaufnahmen, Behandlungszeiten, Wartezeiten und Entlassungen können Engpässe und Flaschenhälse in den Abläufen identifiziert werden. Zum Beispiel könnte die Analyse zeigen, dass es bestimmte Zeiten gibt, in denen die Aufnahmekapazitäten des Krankenhauses überlastet sind, während sie zu anderen Zeiten unterausgelastet sind. Indem diese Informationen genutzt werden, können Krankenhäuser ihre Ressourcen besser planen, um die Nachfrage zu bewältigen und Wartezeiten zu reduzieren.

Ressourcen-Optimierung

Krankenhäuser stehen oft vor der Herausforderung, ihre begrenzten Ressourcen wie Betten, medizinisches Personal und medizinische Geräte effizient einzusetzen. Durch die Analyse von Daten über Auslastungsraten, Behandlungszeiten und Patientenströme können Krankenhäuser die Verfügbarkeit und Nutzung dieser Ressourcen optimieren. Zum Beispiel kann die Analyse zeigen, dass bestimmte Geräte zu bestimmten Zeiten unterausgelastet sind, während andere überlastet sind.

Durch eine effektivere Planung können Krankenhäuser sicherstellen, dass die Ressourcen dort eingesetzt werden, wo sie am dringendsten benötigt werden, was zu einer besseren Versorgung der Patient:innen führt. Ebenso können Krankenhäuser Engpässe in den Wartezeiten oder in der Medikamentenversorgung feststellen. Durch die Analyse von Daten über den Medikamentenverbrauch, die Lagerbestände und die Nachfrage können Krankenhäuser Vorhersagemodelle entwickeln, um den Bedarf an Medikamenten genau zu berechnen. Dadurch können sie sicherstellen, dass ausreichend Medikamente vorrätig sind, um die Patientenversorgung zu gewährleisten, ohne unnötige Überbestände zu haben. Dies optimiert nicht nur den Einsatz der Ressourcen, sondern minimiert auch das Risiko von Medikamentenknappheit.

Die Effizienzsteigerung durch Data Analytics im Gesundheitswesen trägt also dazu bei, die Qualität der Patientenversorgung zu verbessern, die Ressourcennutzung zu optimieren und Kosten zu senken. Durch die Analyse von Daten können Engpässe und ineffiziente Prozesse identifiziert werden, um gezielte Maßnahmen zur Verbesserung zu ergreifen. Dies ermöglicht eine effektivere Nutzung der verfügbaren Mittel, eine bessere Patientenerfahrung und letztendlich eine optimierte Gesundheitsversorgung für alle.  

Anwendungsbereiche von KI im Gesundheitswesen 

Hinweis: Der anschließende Abschnitt thematisiert eine Schnittstelle zwischen KI und Datenanalyse. Während die Datenanalyse eine Grundlage für KI darstellt, stellt der nachfolgende Bereich weiterentwickelte Formen der Datenanalyse dar, die zum Teil auch KI sind. Für die Vereinfachung werden wir im Folgenden den Begriff “KI” verwenden. 

Medizinische Bildgebung und Analyse 

Medizinische Bildgebung und Analyse sind entscheidende Bereiche in der modernen Gesundheitsversorgung. Die fortschrittliche Technologie der Künstlichen Intelligenz bietet neue Möglichkeiten, medizinische Bilder zu analysieren und Anomalien zu erkennen, die für den Menschen möglicherweise nicht sichtbar sind. Dies hat einen erheblichen Einfluss auf die Früherkennung von Krankheiten und unterstützt Radiolog:innen und andere medizinische Fachkräfte bei der Interpretation von Bildern. 

Dank KI-Algorithmen können medizinische Bilder, wie Röntgenaufnahmen, CT-Scans, MRT-Scans und Ultraschallbilder, mit hoher Genauigkeit und Effizienz analysiert werden. Diese Algorithmen sind in der Lage, feinste Details zu erkennen und Anomalien zu identifizieren, die für das menschliche Auge möglicherweise schwer erkennbar sind. Dies ermöglicht eine frühe Erkennung von Krankheiten wie Krebs, Herz-Kreislauf-Erkrankungen, neurologischen Störungen und anderen medizinischen Zuständen.  

Bei Erkrankungen wie Demenz wird mit herkömmlichen Methoden eine Diagnose bei Patient:innen in der Regel erst gestellt, wenn bereits frühe kognitive Veränderungen und subjektive Beeinträchtigungen auftreten. Mit KI-basierten Methoden ist es möglich, eine Diagnose in einem früheren Stadium zu stellen, in dem es kaum klinische Anzeichen gibt. Dies kann man durch den gezielten oder systematischen Einsatz von Screening-Verfahren erreichen. Durch den Einsatz von KI können auch Untersuchungen in der Bevölkerung durchgeführt werden, um Personen mit einem erhöhten Risiko für die Entwicklung von Demenz zu identifizieren. Hierbei werden ihre kognitiven Fähigkeiten mithilfe digitaler Tests untersucht. 

Demenz:

Es werden immer mehr Studien durchgeführt, um KI und maschinelles Lernen mit MRT-Techniken zu kombinieren, die die Durchblutung im Gehirn messen, um Frühformen von Demenz zu diagnostizieren. Eine solche Studie in den Niederlanden zeigte, dass dieser Ansatz den Beginn der Alzheimer-Krankheit mit einer Genauigkeit von 82-90 Prozent vorhersagen konnte. Eine frühzeitige Erkennung von Demenz könnte uns die Möglichkeit bieten, Maßnahmen zu ergreifen, um den Ausbruch der Krankheit zu verzögern. Es ist jedoch fraglich, ob diese Maßnahmen tatsächlich wirksam sind. Die Verwendung von KI zur frühzeitigen Erkennung von Demenz informiert die Patient:innen lediglich darüber, dass die Krankheit unvermeidlich ist und bietet ihnen nur begrenzte oder keine Behandlungsoptionen. KI kann den demenz-anfälligen Patient:innen also noch nicht wirklich weiterhelfen.  

Brustkrebs:

Anders sieht es mit Erkrankungen wie Brustkrebs aus. Es werden verschiedene KI-Anwendungen entwickelt, um bei der frühzeitigen Erkennung und genauen Diagnose von Brustkrebs zu helfen. Viele dieser Tools erweisen sich in Testphasen als wirksam (in einer Studie konnte KI beispielsweise Mammogramm-Ergebnisse dreißigmal schneller als Ärzt:innen analysieren und mit einer Genauigkeit von 99 Prozent), und könnten potenziell zu einer verbesserten Behandlung in den frühen Stadien der Erkrankung führen. Herkömmliche Screening-Programme gelten im Allgemeinen als lebensrettend, jedoch besteht bei diesen Programmen das Problem, dass dabei Krebserkrankungen entdeckt werden, die sich niemals ausreichend entwickeln würden, um den Patient:innen erhebliche Probleme zu bereiten. Jedoch könnte KI uns definitiv dabei unterstützen, Mammogramm-Befunde zu analysieren, nicht nur um das Vorhandensein von Krebs zu überprüfen, sondern auch hinsichtlich seiner Aggressivität. 

Behandlung:

Neben Anwendungen in der Diagnose ermöglichen es andere KI-Entwicklungen Ärzt:innen, einen Behandlungsplan zu erstellen, der voraussichtlich gute Erfolge erzielen wird, indem sie viele verschiedene Alternativen bewerten. In einer Pilotstudie konnte KI die Reaktion eines Patienten auf zwei gängige Chemotherapeutika zur Behandlung von Brustkrebs mit einer Genauigkeit von über 70 Prozent vorhersagen. Durch den Einsatz solcher KI-Anwendungen könnten Ärzt:innen fundierte Entscheidungen über die Behandlungsrichtung treffen. Mit fortschreitender Forschung könnte KI aufgrund ihrer überlegenen Rechenfähigkeit in solchen Anwendungen sehr erfolgreich sein, da sie verschiedene relevante Datenpunkte analysieren kann, einschließlich genetischer Daten, DNA/RNA-Sequenzierungsdaten, -omics-Profile und elektronischer Patientenakten sowie bestimmter Lifestyle-Daten. KI könnte auch eine größere Rolle in der Nachsorge von Brustkrebspatient:innen spielen. Roboter unterstützen bereits manchmal bei der Brustrekonstruktionschirurgie und könnten auch bei der Untersuchung und Analyse des Rückfallrisikos von Krebs eine Rolle spielen. 

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass KI-Algorithmen mit rasanter Geschwindigkeit feinste Details erkennen und Anomalien identifizieren können, die für den menschlichen Blick schwer erkennbar sind. Diese Algorithmen haben das Potenzial, zu einer frühen Diagnose beizutragen, die je nach Erkrankung lebensrettend sein kann. 

Der Einsatz von Robotern in der medizinischen Chirurgie  

Hier wollen wir Ihnen vier Möglichkeiten erläutern, wie KI die robotergestützte Chirurgie verbessern kann: 

Lernen aus großen Datenmengen:

Chirurg:innen verbringen Jahre damit, ihre Fähigkeiten zu perfektionieren, sind aber durch menschliche Begrenzungen doch stets zu einem gewissen Grade eingeschränkt. KI-basierte Systeme können große Datenmengen in Sekundenschnelle verarbeiten, sodass Roboter in Sekunden aus Tausenden von Operationen lernen können. Dies kann ein wertvolles Lernwerkzeug für Chirurg:innen in allen Stadien ihrer Karriere sein und ihnen helfen, verschiedene Methoden kennenzulernen und ihre chirurgischen Fähigkeiten zu verbessern.

Erkennen neuer Trends:

KI bietet Chirurg:innen eine neue Perspektive und die Fähigkeit, neue Methoden zu erkennen. Durch die Analyse von Daten aus der ganzen Welt kann KI mikroskopische Unterschiede erkennen, Muster erkennen und neue Trends in chirurgischen Verfahren einführen. Dies kann zu standardisierten Praktiken und besseren Ergebnissen für Patient:innen führen.

Entlastung von kognitivem und physischem Stress:

KI kann Chirurg:innen ebenso unterstützen, indem sie operative Eingriffe leitet, Werkzeuge hervorhebt und Operationen überwacht. Dies optimiert den chirurgischen Prozess, spart Zeit und reduziert kognitiven Stress. KI kann auch ergonomisch intelligentere Lösungen vorschlagen, um Chirurg:innen bei der Erhaltung ihrer körperlichen Gesundheit zu unterstützen und ihre Karrieren zu verlängern.

Neudefinition der chirurgischen Versorgung:

Zwei Drittel der Weltbevölkerung haben keinen angemessenen Zugang zu einer chirurgischen Behandlung. Durch die Kombination von KI-gesteuerter Robotik und fortschrittlicher Technologie kann KI diese Lücke (zumindest ansatzweise) schließen und sicherstellen, dass so viele Patient:innen wie möglich weltweit eine angemessene medizinische Versorgung erhalten.

Dialog mit der Öffentlichkeit 

Das Interesse der Patient:innen an Künstlicher Intelligenz steigt. Über die Hälfte der Versicherten zeigt Bereitschaft, sich auf den Einsatz von KI in der Medizin einzulassen. Knapp die Hälfte kann sich darüber hinaus vorstellen, kleinere Eingriffe von Robotern durchführen zu lassen. Die Akzeptanz hängt stark von der Genauigkeit und Geschwindigkeit der Diagnose- und Therapieinstrumente ab. Das Vertrauen der Öffentlichkeit spielt eine wichtige Rolle für die Verbreitung von KI.

Es gibt jedoch deutliche Unterschiede in der Akzeptanz zwischen Industriestaaten und Schwellenländern. Während Menschen in ärmeren Ländern offener für Roboter und maschinelles Lernen sind, zeigen Versicherte in wohlhabenderen Ländern mit einem hoch entwickelten Gesundheitssystem mehr Skepsis. Ein kontinuierlicher Austausch mit der Öffentlichkeit ist daher von großer Bedeutung. Die Prozentsätze der Befragten zeigen, dass die Mehrheit bereit ist, sich mit KI und Robotik für ihren Gesundheitsbedarf zu befassen, während ein Teil noch Vorbehalte hat. Aufklärung und Kommunikation sind entscheidend, um Vertrauen aufzubauen und die Akzeptanz zu fördern. 

Vorteile und Herausforderungen von Data Analytics und KI im Gesundheitswesen: 

Vorteile: 

• Verbesserte Diagnosegenauigkeit und Behandlungsplanung 
• Früherkennung von Krankheiten und Prävention 
• Effizienzsteigerung im Gesundheitssystem 
• Personalisierte Medizin und individuelle Behandlungsansätze 
• Reduzierung von Fehlern und verbesserte Patientensicherheit 
• Verbindung unterschiedlicher gesundheitsdaten (IBM) 
  

Herausforderungen: 

• Datenschutz und Sicherheit von sensiblen medizinischen Daten 
• Ethische Fragen im Umgang mit KI und automatisierten Entscheidungsprozessen 
• Integration von Data Analytics und KI in bestehende medizinische Systeme und Arbeitsabläufe 
• Vertrauen und Akzeptanz von Ärzten, medizinischem Personal und Patienten
  

Fazit 

“Künstliche Intelligenz wird die Medizin revolutionieren. Bislang standen wir immer vor einem Zielkonflikt: entweder die Versorgungsqualität zu verbessern oder die Kosten für die Versicherten zu senken. KI macht beides zugleich möglich. Davon werden Patienten enorm profitieren.“ sagt Michael Burkhart, Leiter des Bereichs Gesundheitswirtschaft bei PwC. Data Analytics und Künstliche Intelligenz bieten zahlreiche aufregende Möglichkeiten für das Gesundheitswesen. Durch die intelligente Analyse großer Datenmengen können präzisere Diagnosen gestellt, personalisierte Behandlungspläne erstellt und die Effizienz des Gesundheitssystems verbessert werden. Weiters können Roboter während Operationen zunehmend als unterstützende Kraft eingesetzt werden.

Dennoch sind Datenschutz, ethische Fragen und die Integration dieser Technologien in den medizinischen Alltag wichtige Aspekte, die beachtet werden müssen. Die erfolgreiche Implementierung von Data Analytics und KI erfordert die Zusammenarbeit von medizinischem Personal, IT-Spezialist:innen, Forscher:innen und Regulierungsbehörden, um sicherzustellen, dass diese Technologien sorgfältig angewandt werden. Diese garantiert die Erfüllung ihres Potenzials, die medizinische Versorgung zu revolutionieren und gleichzeitig die Privatsphäre und das Wohlergehen der Patient:innen zu schützen. 

Quellen 

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Frąckiewicz, M. (2023) Die Rolle von Big Data Analytics im Virtuellen Gesundheitswesen, TS2 SPACE. URL: https://ts2.space/de/die-rolle-von-big-data-analytics-im-virtuellen-gesundheitswesen/ [25.06.2023].

Nathan, J. (2023) Council post: Four Ways Artificial Intelligence can benefit robotic surgery, Forbes. URL: https://www.forbes.com/sites/forbestechcouncil/2023/02/15/four-ways-artificial-intelligence-can-benefit-robotic-surgery/ [25.06.2023].

Hodsden, S. (2016) Artificial intelligence could aid earlier diagnosis of alzheimer’s, Artificial Intelligence Could Aid Earlier Diagnosis Of Alzheimer’s. URL: https://www.meddeviceonline.com/doc/artificial-intelligence-could-aid-earlier-diagnosis-of-alzheimer-s-0001 [25.06.2023].