Zukunftsgestaltung im Gesundheitswesen: KI, Big Data und Smart Health im Zeitalter der Innovation

Die Verbindung von Künstlicher Intelligenz (KI) und Gesundheitswesen wird die medizinische Landschaft nachhaltig verändern. In unserer Erlebniswelt DIGITAL HEALTH geben wir Ihnen einen Einblick, wie Technologien wie KI, Big Data und innovative Gesundheitsanwendungen zusammenspielen, um im Gesundheitswesen große Datenmengen zu erheben und auf ihrer Basis die Behandlung der Patientinnen und Patienten zu verbessern. Die Integration dieser Technologien stellt einen wesentlichen Schritt auf dem Weg zur digitalisierten Medizintechnik der Zukunft dar.

Unter KI in der Medizin versteht man den Einsatz von Algorithmen und Machine Learning, um medizinische Daten zu analysieren, Muster zu erkennen und Entscheidungen zu unterstützen. Smart Health hingegen bezieht sich auf Anwendungen, mit denen Gesundheitsdaten erfasst, überwacht und analysiert werden, oft in Echtzeit und über vernetzte Geräte.

Die Integration von Künstlicher Intelligenz in das Gesundheitswesen ist von enormer Bedeutung. Durch die Automatisierung von Prozessen, präzisere Diagnosen und personalisierte Behandlungspläne ermöglicht sie eine qualitativ hochwertigere Versorgung der Patientinnen und Patienten sowie eine bessere Nachsorge nach Erkrankungen. Diese Entwicklung verspricht auch eine Optimierung der Ressourcennutzung im Gesundheitswesen.

Die Anwendungsbereiche sind vielfältig und reichen von der medizinischen Bildgebung über die Prävention von Krankheiten bei Gesunden bis hin zum Patientenmonitoring und der Entwicklung intelligenter Gesundheitssysteme. Die innovative Nutzung von Daten bietet neue Wege, medizinische Entscheidungen wie die Gabe von Medikamenten zu unterstützen.

Die Kombination dieser Technologien wird das Gesundheitswesen und die Patientenversorgung vorantreiben: Durch die Zusammenführung von umfangreichen Daten und modernsten Analysemethoden können neue Erkenntnisse gewonnen werden, die vorher unzugänglich waren. Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler sind sich einig, dass die Fusion von Künstlicher Intelligenz und intelligenten Gesundheitssystemen das Potenzial hat, die medizinische Versorgung auf ein neues Niveau zu heben.

Themen wie eHealth, mHealth und Wearables spielen eine zunehmend wichtige Rolle bei der Förderung eines datenbasierten Gesundheitsansatzes. Die Integration in Robotik-Anwendungen könnte in Zukunft wiederum halb-autonome oder autonome Behandlungen erlauben.

Auf der MEDICA können sich Besucherinnen und Besucher umfassend zu aktuellen Trends rund um diese Themen informieren. Wie und wo sehen in unserem Videorundgang mit Christian Grosser, Director Health & Medical Technologies der Messe Düsseldorf.

Durch den Einsatz von Algorithmen und Machine Learning unterstützt künstliche Intelligenz ärztliches und medizinisches Fachpersonal auf vielfältige Weise.

1. Unterstützung bei der Diagnosestellung und medizinischen Bildgebung: KI-basierte Systeme können Röntgenaufnahmen, CT- und MRT-Bilder analysieren und Auffälligkeiten identifizieren, die von Menschen möglicherweise übersehen werden. Dies kann eine präzisere Diagnose von Krankheiten wie Krebs, Herzkrankheiten und neurologischen Störungen ermöglichen. Mehr dazu erfahren Sie in unserem Magazin:

• Thema des Monats: Künstliche Intelligenz & Big Data
• Video: Das künstliche Auge – Bildgebung mit KI
• Video: Smarte Software für MRT-Untersuchungen

2. Rolle der Datenanalyse in der personalisierten Medizin: KI-Systeme analysieren große Mengen an Patientendaten, einschließlich genetischer Profile, Krankengeschichten und klinischer Parameter, um personalisierte Medizinansätze zu entwickeln. Durch die Identifizierung von individuellen Risikofaktoren können Therapien wirksamer werden.
3. Unterstützung bei der Behandlungsplanung und Therapieoptimierung: KI-Systeme unterstützen Entscheidungen von Ärztinnen und Ärzten. Dies ermöglicht eine Behandlungsplanung und Therapieüberwachung, die für die individuellen Bedürfnisse und Reaktionen der Patientinnen und Patienten optimiert ist, indem beispielsweise passende Medikamente gegeben werden. KI-Systeme können auch die medizinische Ausbildung verbessern.

Beispiele für erfolgreiche Anwendungen in der Diagnostik sind KI-gestützte Screening-Tools für Augenkrankheiten wie diabetische Retinopathie, Entscheidungssysteme für Notaufnahmen, neurologische Diagnostik und Algorithmen zur Früherkennung von Hautkrebs durch Analyse von Hautläsionen.

Die Integration von künstlicher Intelligenz in medizinische Prozesse hat dabei zu einer Steigerung der Diagnosegenauigkeit und -effizienz geführt. Wie das in der Kardiologie aussehen kann, erfahren Sie etwa in unserem Interview "Herzinfarkt oder nicht? Wie Künstliche Intelligenz die Diagnostik unterstützen könnte".

Durch das frühzeitige Erkennen von Krankheiten, die Personalisierung der Behandlung und kontinuierliche Überwachung können Krankheitsverläufe positiv beeinflusst und die Lebensqualität der Betroffenen verbessert werden.

Diese Technologien spielen eine entscheidende Rolle bei der Transformation des Gesundheitswesens durch die Integration von Technologien in die Versorgung:

1. Überwachung und Verwaltung von Gesundheitsdaten: Durch die Nutzung von Wearables, Sensoren und anderen digitalen Geräten werden kontinuierlich Daten wie Herzfrequenz, Blutdruck und Aktivitätsniveau erfasst und in Echtzeit übermittelt. Dieses Prinzip macht sich etwa das „Sports Hub“-Projekt zunutze.
2. Unterstützung bei der Betreuung: Smart Health unterstützt die Betreuung von Patientinnen und Patienten durch die Bereitstellung personalisierter Gesundheitsinformationen und -empfehlungen. Mithilfe von Apps und Plattformen können Menschen ihren Gesundheitszustand selbst überwachen, medizinische Ratschläge einholen und präventive Maßnahmen umsetzen.

3. Effizienzsteigerung bei Krankenhäusern: Smart Health trägt zur Effizienzsteigerung im Krankenhausbetrieb bei, indem es Prozesse automatisiert, den Informationsaustausch und Ressourceneinsatz optimiert. Durch die Integration von elektronischen Patientenakten, Terminplanungssoftware und telemedizinischen Lösungen können Arbeitsabläufe gestrafft und Wartezeiten reduziert werden. Beispiele sehen Sie in unserem Video "KI im Krankenhaus – Möglichkeiten und Grenzen". Mehr Hintergrundinformationen zu diesem Thema entdecken Sie in der Multimedia-Reportage "Im Krankenhaus der Zukunft: Daten, Digitalisierung und Künstliche Intelligenz". Mehr über einen spannenden Use Case in der Sterilgutaufbereitung lesen Sie hier.
4. Verbesserung der Versorgungssituation: Smart Health erleichtert den Zugang zu medizinischer Versorgung und erhöht die Qualität der Behandlung. Telemedizinische Anwendungen ermöglichen es Patientinnen und Patienten, medizinische Beratung auch im eigenen Heim zu erhalten, was insbesondere für Menschen in ländlichen Gebieten oder mit eingeschränkter Mobilität von Vorteil ist. Darüber hinaus ermöglicht die Fernüberwachung eine kontinuierliche Betreuung, so etwa bei der Anwendung eines EEGs.
5. Bedeutung für die Förderung von Patientenautonomie und Selbstmanagement: Die Implementierung der Technologien fördert die Patientenautonomie und das Selbstmanagement im Gesundheitsbereich, indem es den Patientinnen und Patienten mehr Kontrolle über ihre Gesundheitsdaten und Entscheidungen gibt. Durch den Zugang zu Gesundheitsinformationen, Selbsthilfe-Tools und Online-Communitys werden Patientinnen und Patienten ermutigt, aktiv ihren eigenen Gesundheitszustand zu managen.

Ihr ermöglicht eine verbesserte Diagnosestellung, präzisere Therapien und personalisierte Medizinansätze. Die Patientenversorgung wird optimiert und medizinische Prozesse werden effizienter. In unserer Online-Talkrunde MEDICA DEEP DIVE unter dem Titel "Al diagnostics – from development to practice" haben wir mit Forschern und Anwendern dieses Thema diskutiert.

Eine verstärkte Patientenzentrierung und der vermehrte Einsatz von Telemedizin tragen dazu bei, die Gesundheitsversorgung grundlegend zu verändern, sie zugänglicher und effizienter zu gestalten. Dafür ist allerdings auch die Mitwirkung der Beschäftigten im Gesundheitswesen notwendig. Wie man Mitarbeitende für die Umsetzung solcher Anwendungen gewinnt, beleuchtet unser Interview "Wie bringt man Gesundheitsfachkräfte und Algorithmen zusammen?".

Die Automatisierung von Routineaufgaben, die Analyse großer Datenmengen und die Bereitstellung präziser Entscheidungsunterstützungssysteme optimieren medizinische Abläufe und verbessern die Patientenversorgung. Dabei geht es nie darum, dass Maschinen und Programme menschliche Entscheidungen ersetzen sollen – diese Systeme arbeiten immer nur unterstützend. Ein Beispiel dafür ist die Anwendung der Software "Transpara" im Mammographie-Screening.

Im Bereich von datenbasierter Medizin & Smart Health sind zahlreiche Potenziale und Weiterentwicklungen erkennbar. Fortschritte in der personalisierten Medizin, die Entwicklung intelligenter medizinischer Geräte und die Integration von Wearables und Sensorik verbessern schon heute die Gesundheitsversorgung und steigern die Lebensqualität von Patientinnen und Patienten.

In diesem Kontext ist ein guter Schutz der Daten unerlässlich. Durch die umfangreiche Nutzung von Daten und Smart Health-Anwendungen entstehen erhöhte Risiken für Datenschutzverletzungen. Diese Herausforderung muss etwa bei Datennutzung und Datenaustausch nicht-anonymisierter personenbezogener Daten beachtet werden, wie bei einem Generator für Arztbriefe oder bei der Nutzung chirurgischer Daten an mehreren Standorten.

Maßnahmen wie die Implementierung robuster Sicherheitsprotokolle, die Schulung des medizinischen Personals im Umgang mit sensiblen Daten und die regelmäßige Überprüfung von Datenschutzrichtlinien sind entscheidend, um die Sicherheit der gespeicherten Daten zu gewährleisten. Nur so kann das Vertrauen von Patientinnen und Patienten in Technologien mit Algorithmen hergestellt werden.

Darüber hinaus sind technologische Lösungen erforderlich, um die Sicherheit der Daten zu gewährleisten. Dies umfasst die Verschlüsselung von Daten, die Implementierung von Zugriffskontrollen und Authentifizierungsmechanismen sowie die regelmäßige Aktualisierung von Sicherheitsmaßnahmen. Für Forschungszwecke ist die Anonymisierung der Daten unerlässlich.

Durch die konsequente Einhaltung von Datenschutzbestimmungen und den Einsatz geeigneter technologischer Lösungen können Gesundheitseinrichtungen sicherstellen, dass die Verwendung von künstlicher Intelligenz und Smart Health im Einklang mit den geltenden Datenschutzrichtlinien erfolgt und die Sicherheit sensibler Daten gewährleistet ist.