KI-gestütztes Gesundheitswesen

Einführung

Diese Arbeit wurde mithilfe von KI übersetzt. Wir freuen uns über dein Feedback und deine Kommentare: [e-mail]

Überall auf der Welt stehen die Gesundheitssysteme vor enormen Herausforderungen, darunter mangelnder Zugang, Kosten, Verschwendung und eine alternde Bevölkerung. Pandemien wie das Coronavirus (COVID-19) belasten die Gesundheitssysteme stark und führen zu Engpässen bei der persönlichen Schutzausrüstung, unzureichenden oder ungenauen Diagnosetests, überlasteten Ärzten und einem unzureichenden Informationsaustausch, um nur einige wichtige Auswirkungen zu nennen. Noch wichtiger ist, dass eine Krise im Gesundheitswesen wie COVID-19 oder das Auftreten des Humanen Immundefizienz-Virus (HIV) in den 1980er Jahren die nackte Realität der Unzulänglichkeiten in unseren Gesundheitssystemen aufzeigt. Wir können Pflegesysteme und Back-Office-Systeme im Gesundheitswesen neu konzipieren und realisieren, da Gesundheitskrisen aktuelle Probleme verschärfen, wie z. B.:

• Ungleicher Zugang zur Gesundheitsversorgung

• Unzureichende Gesundheitsdienste auf Abruf

• Hohe Kosten und mangelnde Preistransparenz

• Erhebliche Abfälle

• Fragmentierte, isolierte Systeme von Kostenträgern und Anbietern

• Hohe Reibungsverluste für Unternehmen und schlechte Erfahrungen für Verbraucher

• Aufzeichnungen seit den 1960er Jahren eingefroren

• Langsame Übernahme von technologischen Fortschritten

• Burnout bei den Leistungserbringern im Gesundheitswesen, da die Kliniker aufgrund der zu verarbeitenden Datenmenge nicht mehr in der Lage sind, sich über die neuesten Fortschritte in der Medizin zu informieren

Wenn wir uns auf diese Probleme konzentrieren, sollten wir erkennen, dass sie voneinander abhängig sind und den Eindruck erwecken, dass die Gesundheitsversorgung komplex ist, obwohl sie in Wirklichkeit durch komplexe Systeme erbracht wird. Das soll nicht heißen, dass eine exzellente Gesundheitsversorgung keine Herausforderung ist, aber wir können Systeme mit weniger Komplexität aufbauen, die eine bessere Versorgung bieten und dafür sorgen, dass das Gesundheitssystem für alle funktioniert. KI sollte ein entscheidender Faktor für die Vereinfachung des Gesundheitswesens und für den Aufbau intelligenter Versorgungssysteme sein. Die COVID-19-Krise zeigt die Möglichkeiten für den Einsatz von KI auf, von der Diagnose und der Entscheidungshilfe bei der Behandlung bis hin zur Kontaktverfolgung und dem Einsatz von KI-gesteuerten Tools.

Wir denken, dass KI gleichbedeutend mit maschinellem Lernen ist, und deshalb denken wir nicht darüber nach, komplette KI-Systeme zu entwickeln, die Prozesse, Strukturen, Erfahrungen und Muster der Gesundheitsversorgung berücksichtigen, die durch maschinelle Lernmodelle, natürliche Sprachverarbeitung und mehr ermöglicht werden können. Wenn wir das Problem auf diese Weise angehen, können wir die Voraussetzungen für die Entwicklung von KI-Systemen und nicht nur von Modellen für maschinelles Lernen schaffen - für den Aufbau einfacher, intelligenter und robuster Systeme, die allen Beteiligten im Gesundheitswesen bemerkenswerte, reibungslose Erfahrungen ermöglichen. Aus diesem Grund haben wir dieses Buch geschrieben - als Anleitung für den Einsatz von KI im Gesundheitswesen, ohne dabei den Fokus auf maschinelles Lernen zu legen. Jedes Kapitel bringt uns schrittweise dem Verständnis näher, wie wir KI in den Mittelpunkt unseres Handelns im Gesundheitswesen stellen können, ohne uns auf KI zu konzentrieren - das verstehen wir unter KI-First. Vieles von dem, was wir besprechen, ist ehrgeizig und erstrebenswert, aber auch realistisch.

Es gibt keine magische Lösung oder Technologie wie KI, die das Gesundheitswesen verbessert, genauso wenig wie es eine einzige Technologie gibt, die alle Probleme im Bankwesen, im Einzelhandel, in der Automobilindustrie, in der Technik oder in anderen Branchen löst. Die bestehenden Gesundheitssysteme sind enorm komplex, und zahlreiche Versuche, ihre Struktur und Funktion zu verbessern, sind fehlgeschlagen. Komplexe Gesundheitssysteme zu reparieren, ist vielleicht nicht die Lösung. Stattdessen schlagen wir vor, neu zu überdenken, wie wir produktionsreife Werkzeuge, Erfahrungen und intelligente Systeme mit Daten entwickeln können, die für Ärzte, Krankenschwestern und -pfleger, Beschäftigte im Gesundheitswesen, Patienten und Pflegeeinrichtungen funktionieren.

Heute liefert KI in einem Prozess oder einem Werkzeug innerhalb eines Fachgebiets einen Mehrwert: Krebs erkennen, Augenkrankheiten diagnostizieren, abnorme Bilder identifizieren, den Beginn von Alzheimer oder Depressionen frühzeitig erkennen und vieles mehr. Denke an das Internet und den Wechsel zu Webseiten und dann an den Wechsel zur Mobilität, als wir zu Apps übergingen. Jetzt, mit der KI, nutzen wir natürliche menschliche Schnittstellen wie die Stimme. Die Art und Weise, wie Menschen mit Maschinen interagieren, sollte sich zusammen mit den zugrunde liegenden Systemen verändern. Durch die Anwendung von KI auf verschiedene Situationen/Rollen im Gesundheitswesen schaffen wir ein integrierteres und damit weniger komplexes System für die Nutzer, egal ob es sich um Verbraucher, Anbieter oder Kostenträger handelt.

Es gibt einige Grundprinzipien, die uns Halt geben:

• KI-Systeme werden jeden Tag besser, und zwar kontinuierlich.

• KI-Systeme und -Tools sind vielleicht die einzige Möglichkeit, die Gesundheitsversorgung der unterversorgten Menschen zu beschleunigen.

• KI-Systeme werden immer vertrauenswürdiger, je mehr sie sich selbst erklären und je mehr Erfahrung die Nutzerinnen und Nutzer im Laufe der Zeit sammeln.

• KI-Systeme werden einen einzelnen Arzt mit der Erfahrung von Millionen von Ärzten ausstatten.

• Für Kinder, die nach 2010 geboren werden, wird KI ebenso wie Mobilität zum Alltag gehören.

Jeder Arzt muss aus seinen Fehlern und Erfolgen lernen und sie schließlich in den Behandlungsstandard und die bewährten Methoden einfließen lassen. Ärztinnen und Ärzte lernen von anderen Ärztinnen und Ärzten, von Forschungsstudien, von Arzneimittel- und Geräteherstellern, die ihre Produkte vermarkten, und von ihren Erfolgen und Misserfolgen mit ihren eigenen Patienten. Jeder Arzt und jede Ärztin muss seine/ihre Fehler aufdecken und korrigieren - manchmal zum Nachteil der Patienten. Diese Art des Lernens spiegelt die menschliche Natur wider, und auch Ärztinnen und Ärzte sind gegen die feste Verdrahtung unserer Gehirne und Lernsysteme nicht immun. Das Problem ist, dass diese anekdotische Erfahrung zu Voreingenommenheit und Einschränkungen auf Seiten des Anbieters führt. So kann es passieren, dass manche Ärzte versehentlich glauben, dass eine Diagnose richtig ist oder dass eine Behandlung funktioniert, obwohl sie im Widerspruch zu Studien oder den Ergebnissen von Tausenden von Patienten steht und auf ihren eigenen anekdotischen/früheren Erfahrungen beruht. Manchmal kennt ein Arzt einfach keine Studien und Beweise für neue Behandlungspfade oder bessere Diagnosemethoden. Das derzeitige medizinische Umfeld verlangt von den Ärzten, dass sie so viele Patienten wie möglich behandeln, um die Kostenerstattung zu maximieren. Das lässt den Ärzten wenig Zeit, sich mit sekundären Aufgaben der Patientenversorgung zu befassen, geschweige denn, sich über die neuesten Fortschritte in der Medizin zu informieren. Aber Ärzte und Ärztinnen haben heute direkten Zugang zu den Erfahrungen und bewährten Methoden von Tausenden von Ärzten und Ärztinnen; sie müssen nicht darauf warten, dass bewährte Methoden in Pflegestandards festgeschrieben werden. Mit KI können wir dieses Kalkül noch mehr verändern und schneller vorankommen, als es ein einzelner Arzt oder eine einzelne Institution könnte.

Die Zeiten, in denen ein Arzt verkündete: "Meiner Erfahrung nach funktioniert diese Behandlung", sind vorbei. Stattdessen sollte er sagen: "Meine Erfahrung und die Erfahrungen von Hunderttausenden von Patienten, Ärztekollegen und klinischen Studien stimmen mich zuversichtlich, diesen Behandlungsweg einzuschlagen." Aber wie soll ein Arzt das Wissen von Hunderttausenden von klinischen Studien, die Erfahrungen von Hunderttausenden von Patienten und die kollektive Erfahrung von Abertausenden von Ärzten auf Knopfdruck zur Verfügung haben? Dafür braucht es Technologie, es braucht KI. Als Menschen sind Kliniker/innen kognitiven und kulturellen Voreingenommenheiten unterworfen, aber wir können die Auswirkungen solcher Voreingenommenheiten in der KI minimieren und vielleicht sogar beseitigen, indem wir einen technologischen Ausgleich in der Wissensbasis der Anbieter/innen schaffen.

KI kann bewährte Methoden, kumuliertes Wissen und die Erfahrungen von Hunderttausenden von Ärzten schneller als jede andere Technologie an die Türschwelle eines jeden Arztes bringen. Doch damit dies Wirklichkeit wird, muss KI in unser gesamtes Gesundheitssystem eingebettet werden und so allgegenwärtig werden wie Elektrizität, damit sie genutzt und erweitert werden kann, um die Praktiken und Fähigkeiten aller medizinischen Fachkräfte zu verbessern. Das ist es, was wir meinen, wenn wir den Begriff "KI-First" verwenden. Damit KI wirklich Lösungen für die dringendsten Probleme liefern kann, müssen wir darüber nachdenken, wie wir ganzheitliche, intelligente Systeme entwickeln können - KI-Systeme, nicht nur Modelle für maschinelles Lernen. Wir müssen über die Strukturen und Prozesse nachdenken, die mit Hilfe von maschinellem Lernen, Computer Vision, natürlicher Sprachverarbeitung, Ambient Computing und vielem mehr möglich sind, wie z. B. Diagnosen, Behandlungen und Pflegeleistungen.

Unsere KI-First-Reise beginnt mit einem Kapitel, das KI beschreibt, und endet mit einem Kapitel, das beschreibt, wie KI im Gesundheitswesen in großem Umfang Realität werden kann:

Kapitel 1, Mythen und Realitäten der KI

Um zu verstehen, was KI-First bedeutet, müssen wir zunächst verstehen, was KI ist und was nicht. Wir müssen die Mythen und Realitäten der KI erforschen und die Kunst des Möglichen verstehen. Die meisten Märchen haben einen Funken Wahrheit, aber wir bezeichnen sie als Mythen, weil sie entweder falsch oder irreführend sind. KI und maschinelles Lernen werden synonym und austauschbar verwendet, und das kann gut und schlecht sein. Maschinelles Lernen ist entscheidend für den Erfolg beim Aufbau von KI-Systemen, aber ein KI-System kann viel mehr sein als eine Sammlung von KI-Modellen. Dass Computer Aufgaben besser erledigen können, die früher nur von Menschen erledigt wurden, bedeutet nicht, dass Maschinen immer schlauer werden und sich der menschlichen Intelligenz nähern oder sie sogar übertreffen. Es bedeutet jedoch, dass wir die Werkzeuge haben, um intelligente Systeme zu bauen.

Kapitel 2, Menschenzentrierte KI

Die Diskussion über Maschinen, die die menschliche Intelligenz übertreffen, ist sowohl nuanciert als auch eher philosophisch als wissenschaftlich begründet. Die düsteren und dystopischen Ansichten über die Übernahme der Welt durch die KI oder die Ersetzung von Ärzten lassen uns aus den Augen verlieren, was wir heute tun können. Die wirkliche Bedrohung geht nicht von superintelligenten Maschinen oder KI aus; die Bedrohung kommt von dummen Systemen. Dumme Systeme verursachen oft Reibungsverluste, haben typischerweise schwache Benutzeroberflächen und fördern häufig einen Mangel an Interoperabilität. Heute gibt es überwältigende Beweise dafür, dass bessere Ergebnisse durch ein durchdachtes Zusammenspiel von Menschen und Maschinen erzielt werden können. Mit menschenzentrierter KI können wir eine neue Ära des Gesundheitswesens einläuten, in der der Zugang verbessert wird und alle Menschen die Chance auf ein gesünderes Leben erhalten.

Kapitel 3, Überwachung + KI = Rx für persönliche Gesundheit

Dank der zunehmenden Verbreitung von persönlichen Gesundheitsgadgets, intelligenten medizinischen Geräten und intelligenten Wearables mit Sensoren, die die Lebenszeichen der Menschen überwachen, war die Chance für die Menschen noch nie so groß, eine wichtige Rolle bei ihrer Gesundheit zu spielen. Wenn man diese Technologien mit künstlicher Intelligenz (KI) kombiniert und sie mit sensorisch reichhaltigen Umgebungen verbindet, entsteht ein Rezept zur Verbesserung der persönlichen Gesundheit. Unsichtbares Computing ist im Kommen, denn wir sehen KI bereits in unserem Alltag, z. B. in der Apple Watch, mit der du deinen Herzschlag auf einen unregelmäßigen Rhythmus überprüfen kannst, der auf Vorhofflimmern (ein Risikofaktor für Schlaganfälle) hinweisen könnte. Dies wird sich auf alltäglichere Dinge ausweiten, z. B. auf deine Zahnbürste, die Speichelproben nimmt und dich auf Veränderungen aufmerksam macht, die auf ein Risiko für Stoffwechsel- oder Infektionskrankheiten hindeuten könnten. Die Einführung intelligenter und umweltfreundlicher Räume in unserem Zuhause und am Arbeitsplatz schafft eine Zukunft, in der nicht-invasive Technologie in Verbindung mit KI zu einem Werkzeug und einem Rezept für die Gesunderhaltung der Menschen wird.

Kapitel 4, Digitale Transformation und KI

Die Leistungserbringung sollte für alle Beteiligten im Gesundheitssystem transparent sein und der Zugang zu den Leistungen sollte mit allen Beteiligten in Echtzeit koordiniert werden. Back-Office-Systeme wie Leistungsabrechnungen und Vorabgenehmigungen sollten wie in anderen Branchen funktionieren, also nahezu in Echtzeit oder in Echtzeit. Die Echtzeit-Gesundheitsversorgung muss die Norm sein, nicht die Ausnahme, so dass die Ergebnisse sofort vorliegen und die Vorabgenehmigungen sich wie Kreditkartengenehmigungen verhalten, die in Sekundenschnelle für eine große Anzahl von Transaktionen funktionieren. Die digitale Gesundheitsversorgung beginnt und gedeiht mit Menschen, die unsichtbare Maschinen nutzen, die sie selbst mitgestaltet haben und die auf der Grundlage der Erfahrungen von Ärzten und Patienten ständig verbessert werden. Dies erfordert digitale Plattformen, wie wir sie von Unternehmen aus dem Internet- und Cloud-Zeitalter kennen. Die Einführung von KI und begleitenden Technologien kann dies Wirklichkeit werden lassen. Die Digitalisierung erfordert das Verständnis und die Übernahme von KI, nicht nur von maschinellen Lernmodellen.

Kapitel 5, Eine unbequeme Wahrheit

Eine unbequeme Wahrheit muss im heutigen Gesundheitswesen angesprochen werden: die enorme Verschwendung. Suboptimale Ergebnisse von Arztbesuchen sollten und können mit KI verbessert werden. Die Entwicklung hin zu einem mensch- und maschinenbasierten Gesundheitssystem, in dem die Entscheidungsgewalt allein in den Händen von Menschen und nicht von "Dr. Algorithmus" oder "KI-Doktor" liegt, wird die Ergebnisse für die Patienten drastisch verbessern. KI und Technologie müssen ständig präsent sein, auch wenn sie unsichtbar sind, um Fehler und Verschwendung zu reduzieren. Heute wird KI vor allem zur Aufdeckung von Betrug eingesetzt, kann aber auch dazu genutzt werden, Verschwendung in anderen Bereichen des Gesundheitswesens zu erkennen und zu reduzieren. In diesem Kapitel wird untersucht, wie der Einsatz von KI Lösungen zur Verbesserung der Effizienz und zur Reduzierung von Verschwendung erleichtern kann.

Kapitel 6, Aufkommende Anwendungen im Gesundheitswesen mit KI

Anwendungen für das Gesundheitswesen befinden sich im Front-Office und sind oft für Verbraucher oder Patienten sichtbar; sie befinden sich in unseren Taschen über intelligente Mobilgeräte, wir tragen sie und sie befinden sich in den Back-Offices von Kostenträgern, Versicherern und Gesundheitsdienstleistern. KI verändert all diese Anwendungsarten, und es entstehen neue Anwendungsarten, von denen einige situative Anwendungen mit kurzer Lebensdauer sind. Alle diese Anwendungsarten müssen mit dem Ziel eingesetzt werden, dass die Gesundheitsversorgung in Echtzeit funktioniert, dass die Pflegestellen bei Bedarf beim Patienten ansetzen und dass die Gesundheitsversorgung allgegenwärtig und bedarfsorientiert ist. Dieses Kapitel befasst sich mit diesen neuen und aufkommenden Anwendungstypen.

Kapitel 7, KI im Maßstab für Gesundheitsorganisationen

Die Versprechungen der KI mit Leben zu füllen, wird aus mehreren Gründen schnell um Größenordnungen komplizierter werden, als es der Wechsel zur Mobilität war. Wie bei der Mobilität beginnt der Prozess damit, dass wir erkennen, dass wir eine neue Modalität und eine neue Art von Anwendung einführen müssen. Jede Organisation wird einen anderen Weg einschlagen, und dieses Kapitel bietet eine Anleitung für den Einstieg, egal ob die Organisation groß oder klein ist.

Zusammenfassung

Die Akzeptanz und der Wert von KI-Implementierungen hängen weniger von den eigentlichen Eigenschaften der KI-Technologien ab als vielmehr von den wirtschaftlichen Aspekten der Investition in Innovationen, die das Gesundheitswesen verbessern. Es geht nicht so sehr darum, was KI für dich oder mich tun kann, sondern um die spezifischen Vorteile oder Veränderungen, die durch Investitionen in KI erreicht werden können. Bei AI-First geht es nicht um die Investition in KI, sondern vielmehr darum, warum diese Allzwecktechnologie, KI, als horizontale Grundlage für das Gesundheitswesen betrachtet werden sollte. Die Integration von KI in das Gesundheitswesen ist schwieriger, als es aussieht, vor allem, wenn es darum geht, Pflegesysteme umzugestalten und nicht nur bestehende Systeme zu erweitern und Vorhersagen mit maschinellen Lernmodellen zu treffen.

Jetzt ist es an der Zeit, die Art und Weise, wie wir das Gesundheitswesen betreiben, neu zu denken und einen Wandel des Gesundheitssystems einzuleiten, in dessen Mittelpunkt KI steht.