Generative KI im Gesundheitswesen: Die nächste große Revolution in der medizinischen Versorgung und Forschung

Generative KI entwickelt sich schnell zu einem wichtigen Faktor im Gesundheitswesen, aber Führungskräfte wissen nicht immer, wie sie diese Technologie nutzen können, um ihr volles Potenzial auszuschöpfen und Risiken für die Versorgung ihrer Patienten zu vermeiden.

Wir werfen einen Blick auf einige der wichtigsten Anwendungsfälle in verschiedenen Bereichen des Gesundheitswesens sowie auf die Auswirkungen und Möglichkeiten für die Zukunft.

Generative KI in der Medizin

Die unterschiedlichen Quellen unstrukturierter Daten, die im Gesundheitswesen reichlich vorhanden sind, sind jetzt sehr nützliche Ressourcen, um den Einsatz von generativer KI voranzutreiben.

Diese Technologie stützt sich auf Deep Learning-Algorithmen, um neue Inhalte zu erstellen, seien es Texte, audiovisuelle Inhalte, Codes usw. Sie ist in der Lage, unstrukturierte Datensätze zu analysieren, was einen großen Fortschritt im Gesundheitswesen darstellt, da dieses über eine Fülle unstrukturierter Informationen verfügt, wie z. B. klinische Aufzeichnungen, Diagnosebilder, Krankengeschichten…

Durch die Einführung der generativen KI können diese unstrukturierten Daten unabhängig voneinander genutzt oder mit strukturierten Daten wie Versicherungsansprüchen kombiniert werden.

Der Einsatz von KI im medizinischen Bereich ist zwar nicht neu, aber generative KI stellt ein neues Werkzeug dar, das dazu beitragen kann, ein Teil des ungenutzten Verbesserungspotenzials in dieser Branche freizusetzen. Ob es darum geht, die sich am meisten wiederholenden oder langwierigen Arbeiten zu automatisieren, die fehleranfälligsten Prozesse zu verbessern oder die Infrastruktur der Gesundheitssysteme zu modernisieren, generative KI hat ein immenses Potenzial. Aus diesem Grund müssen Führungskräfte im Gesundheitswesen jetzt darüber nachdenken, wie sie diese Modelle in ihre betriebliche Roadmap integrieren können.

Dabei müssen sie ein besonderes Augenmerk auf die Sicherheit der medizinischen Daten der Patienten legen und eine Strategie entwickeln, die die Privatsphäre und den Schutz dieser Daten zu jeder Zeit gewährleistet.

Anwendungsbeispiele für generative KI in der Medizin

Generative KI generiert zahlreiche Anwendungsfälle, und in den nächsten Jahren werden neue potenzielle Anwendungsfälle hinzukommen. Wir stellen im Folgenden einige Beispiele zusammen.

Verbesserung klinischer Ergebnisse

Die Entwicklung von Lösungen, die Anbietern helfen, klinische Ergebnisse zu verbessern, von der Diagnose über die Pflege bis hin zur Nachsorge, ist bereits im Gange.

Ein Beispiel dafür ist Paige.AI, das generative KI in seine Produkte integriert, um die Genauigkeit und Wirksamkeit von Prostatakrebs-Screenings zu verbessern. Paige.AI ist das erste Unternehmen, das die FDA-Zulassung für den Einsatz generativer KI in der digitalen Pathologie erhalten hat und die daraus resultierenden Informationen aus den elektronischen Krankenakten der Patienten zusammen mit anderen klinischen Daten integrieren will.

Herausziehen nützlicher Informationen für die Versicherung

Viele Abfragen erfordern eine vorherige Genehmigung durch den Versicherer, in der Regel manuell. Generative KI verbessert die Qualität und Effizienz dieser Interaktionen, da die Kundenbetreuer schnell relevante Informationen aus Dutzenden von Tariftypen und Dateien extrahieren können.

So kann die Bearbeitung von Ablehnungen oder die Genehmigung von Ansprüchen dank dieser Technologie beschleunigt und verbessert werden. Diese Vorlagen können Ablehnungsschreiben zusammenfassen, Annahme- oder Stornierungscodes konsolidieren, relevante Gründe hervorheben oder die nächsten Schritte für die Bearbeitung dieser Ansprüche kontextualisieren und angeben.

Prozessautomatisierung

Ähnlich wie im vorangegangenen Fall werden auf der administrativen Seite bereits Anwendungen erforscht, die Prozesse wie Dokumentation, Ansprüche, Genehmigungen, Widersprüche, Patientenaufnahme usw. automatisieren.

Dank KI-gestützter autonomer Schreibdienste wird der Zeitaufwand der Leistungserbringer für administrative Aufgaben reduziert.

Digitale Gesundheit

Um das Gesundheitspersonal zu unterstützen, gibt es digitale Lösungen für die direkte Interaktion mit Patienten. Generative KI kann in digitale Gesundheitsdienste integriert werden, um das sich verändernde Risikoprofil von Patienten besser zu verstehen und den Ärzten zu helfen, eine individuellere Versorgung zu geringeren Kosten zu bieten.

So kann beispielsweise die Einführung eines Beratungs-Chatbots eine erschwingliche Gesundheitsversorgung ohne Wartezeiten bieten.

Patientenüberwachung

Die generative KI, die noch in den Kinderschuhen steckt, kann bei der Echtzeitüberwachung von Patienten helfen und Daten analysieren, um personalisierte Berichte zu erstellen oder rechtzeitig einzugreifen, bevor sich der Gesundheitszustand verschlechtert.

Andererseits kann sie auch bildbasierte Lösungen genauer machen und zwischen verschiedenen Bereichen übertragbar. Dank ihrer Anpassungsfähigkeit und Interaktivität können sie über mobile Apps oder Überwachungsgeräte die präventive Pflege oder das Wohlbefinden fördern.

Pharmaunternehmen

Generative KI ist in der Pharmaindustrie von großem Nutzen, da sie die Entdeckung von Medikamenten beschleunigt, die Planung und Durchführung klinischer Studien verbessert und zu präziseren Therapien führt.

Es gibt bereits Unternehmen, die ihre Produkte in viel kürzerer Zeit validieren konnten, wie zum Beispiel Insilico Medicine mit einem Medikament gegen idiopathische Lungenfibrose. Es dauerte nur 30 Monate, um die präklinische Phase abzuschließen, eine viel schnellere Zeit als der Durchschnitt für eine neue Behandlung.

Beschleunigung klinischer Versuche

Neben der Entdeckung von Arzneimitteln kann generative KI auch klinische Studien und Therapien der Präzisionsmedizin beschleunigen und verbessern.

Die digitale Modellierung von klinischen Studien, einschließlich synthetischer Kontrollgruppen, wurde kürzlich validiert. Es werden auch Werkzeuge entwickelt, die den Forschern dabei helfen, bestehende Medikamente über ihre ursprüngliche Verwendung hinaus zur Behandlung anderer Krankheiten zu nutzen und sie so besser zugänglich zu machen.

In Zukunft könnte der Einsatz dieser Technologie in der klinischen und vorklinischen Phase den Zugang zu Therapien beschleunigen, selbst bei seltenen Krankheiten, bei denen die Entwicklung von Behandlungen sehr schwierig oder finanziell fast unmöglich ist.

Anwendungen der generativen KI im Gesundheitswesen

Da die Zahl der generativen KI-Anwendungen weiter zunimmt, sollten Organisationen damit beginnen, eine solide Grundlage für die Übernahme und Implementierung zu schaffen. Wie? Indem sie die folgenden Schritte befolgen:

• Neue Wege und Geschäftsmodelle erforschen, um eine unternehmensweite generative KI-Strategie zu entwickeln
• Investieren Sie in Datenmanagement- und Analysetools, um die Leistungsfähigkeit von KI zu nutzen und ein starkes Datensystem aufzubauen.
• Ziehen Sie Experten hinzu, die Sie beraten können, wie Sie die Möglichkeiten, die generative KI für Ihr Unternehmen schaffen kann, umsetzen und überwachen können.
• Investieren Sie in Datenmanagement- und Analysetools, um deren Leistungsfähigkeit zu nutzen und ein starkes Datensystem aufzubauen.
• Stellen Sie die Interoperabilität von Daten und Systemen her, die für KI entscheidend sind, um eine gute Abstimmung mit den Regulierungsbehörden zu gewährleisten und gemeinsame Lösungen zu entwickeln.

Google’s

PaLM

Eines der bisher wichtigsten Beispiele ist Med-Palm 2, ein großes Sprachmodell (LLM), das von Google entwickelt und trainiert wurde, um qualitativ hochwertige Antworten auf medizinische Fragen zu geben.

PaLM steht für Pathways Language Model (Pathways-Sprachmodell), basierend auf der Transformer-Architektur, die viel effizienter ist als frühere Modelle und ein KI-Modell darstellt, das viele Aufgaben auf einmal bewältigen kann.

In der verbesserten Version von PaLM wurde das Modell auf mehrsprachigem Text und auf einem größeren Korpus verschiedener Sprachen trainiert als sein Vorgänger. Es ist daher das fortschrittlichste Modell hinter Bard.

Med-PaLM 2 ist das an die Medizin angepasste LLM, das sich als medizinischer Assistent versteht, der die Fragen der Benutzer mit hoher Genauigkeit beantwortet, und das zu einem beliebten Maßstab für die Bewertung der Leistung bei der Beantwortung medizinischer Fragen vom Typ USMLE (US Medical Licensing Examination) geworden ist. Tatsächlich ist es das erste KI-System, das diese Art von Fragen mit einer Leistung von 86,5 % bestanden hat.

Dieses System ist in der Lage, Informationen aus Bildern wie Röntgenbildern oder Mammographien zu synthetisieren, um Ärzten zu helfen, ihre Patienten genauer zu behandeln. Es befindet sich noch im Anfangsstadium, öffnet aber bereits die Tür für weitere Forschungen in der Zukunft.

KI im Gesundheitswesen steht vor ethischen und rechtlichen Herausforderungen, Datenschutz, Verantwortlichkeit für Fehler, Ergebnisgerechtigkeit und Vertrauen der Nutzer.

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