Elektronische Patientenakte

Datenmanagement im Gesundheitswesen muss effizienter werden

| Redakteur: Ira Zahorsky

In Kombination mit einer neuen Form des Dateninfrastrukturmanagements kann Künstliche Intelligenz auch im Gesundheitswesen profitbringend eingesetzt werden
In Kombination mit einer neuen Form des Dateninfrastrukturmanagements kann Künstliche Intelligenz auch im Gesundheitswesen profitbringend eingesetzt werden (Bild: )

Das Gesundheitswesen steht derzeit vor der schwierigen Aufgabe der Digitalisierung von Gesundheitsakten. Organisatorisch zwar unentbehrlich, sehen zahlreiche Organisationen Probleme bei der betriebswirtschaftlichen Rechtfertigung. Ist Künstliche Intelligenz eine Lösung?

Die Umsetzung der elektronischen Patientenakten kostet viel Geld. Eine vernünftige Amortisationszeit zu ermitteln ist schwer, wenn dies überhaupt gelingt. Darüber hinaus haben Fortschritte in der wissenschaftlichen Nutzung von Rechenressourcen und in der Analytik zu einer Datenexplosion im Gesundheitswesen geführt. Die Bedeutung dieser massiven Datenmenge muss durch Mathematik, Statistiken und Analysen entschlüsselt und die Amortisationszeit verkürzt werden. Dann kann auch Wert aus den Investitionen in die Digitalisierung generiert werden.

Dateninfrastruktur muss sich weiterentwickeln

Dazu muss sich das aktuelle Modell des Dateninfrastrukturmanagements von einem taktischen Modell hin zu einem mehr strategischen Rahmen entwickeln. „Dabei wird die Dateninfrastruktur in den Hintergrund gestellt, so dass sich die Gesundheitsdienstleister auf Innovationen und die Wertschöpfung aus Daten konzentrieren können. Dies erfordert es, von einem bisher wartungsintensiven Dateninfrastrukturmanagement überzugehen zu einem „Set-it-and-forget-it“-Modell“, fasst Markus Wolf, Manager Systems Engineering DACH bei Pure Storage zusammen.

Sind diese Voraussetzungen gegeben, können die Fortschritte und Potenziale der Bereiche maschinelles Lernen (ML) und Künstliche Intelligenz (KI/AI) auch im Gesundheitswesen genutzt werden.

Derzeit sind weltweit, auch in Deutschland, viele Startup-Unternehmen im Bereich der Künstlichen Intelligenz aktiv. Ein Fünftel der am meisten geförderten AI-Startups in den USA konzentrieren sich ausschließlich auf das Gesundheitswesen, gefolgt von Business Intelligence (BI) mit zwölf Prozent, sowie Cybersicherheit und Marketing, beide mit neun Prozent. „Das sind spannende Zeiten! Die Anwendung von Künstlicher Intelligenz wird künftig helfen, Krankheiten schneller zu erkennen und zu diagnostizieren, Behandlungszeiten zu verkürzen, Kosten zu senken und eine bessere Patientenversorgung zu gewährleisten“, meint Wolf.

Beispiele von ML und AI im Gesundheitswesen

Ein Beispiel für eine intelligente Anwendung von maschinellem Lernen im Gesundheitswesen ist Ayasdi. Das Unternehmen hat zuletzt mit dem Gesundheitsdienstleister Mercy Healthcare zusammengearbeitet, um klinische Workflows zu optimieren. Mit Hilfe von Ayasdi konnte Mercy erkennen, dass die Verabreichung eines spezifischen Analgetikums nach arthroskopisch-chirurgischen Eingriffen zum Einbau künstlicher Kniegelenke mit niedrigeren Kosten und kürzeren Krankenhausaufenthalten korrelierte.

Vor dem Hintergrund der fortgesetzten Digitalisierung in den Bereichen Bildverarbeitung und Rich Media, gibt es auch in diesem Umfeld Beispiele für AI-Anwendungen. Radiomics etwa wandelt Bildern zum anschließenden Data Mining für eine verbesserte Entscheidungsunterstützung in höherdimensionale Daten um.

Ein weiteres Beispiel ist Watson Health, eine Initiative für medizinische Bildverarbeitung von IBM. Dabei arbeiten führende Gesundheitsdienstleister und Anbieter von Imaging-Software zusammen, um durch tiefgehende Bildanalyse mit Bildquantifizierung, Segmentierung, Klassifizierung, Mustererkennung und Charakterisierung statistisch signifikante Leitlinien vorzuschlagen, was die wahrscheinlichsten Diagnosen sein würden. Dies erfolgt basierend auf Vergleichen mit einer großen Anzahl von anderen Patientenbildern und zugehörigen Berichten.

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