Transformation des Gesundheitswesens Der Aufstieg von KI in der Telemedizin

Gerade in der Telemedizin könnte der Einsatz von Künstlicher Intelligenz für effizientere Abläufe und genauere Diagnosen sorgen. Doch wo genau liegen die potenziellen Einsatzbereiche von KI und welcher Mehrwert ist mit ihnen verbunden?

Eine der wenigen positiven Seiten der COVID-19-Pandemie war der Aufstieg der Telemedizin. Die durch die Pandemie auferlegten Beschränkungen lösten einen bis heute andauernden Trend aus: Patientinnen und Patienten, die gewillt und befähigt sind, Gesundheitslösungen virtuell in Anspruch zu nehmen. Der Aufstieg der KI und ihre Integration in die Telemedizin und digitale Gesundheit hat seit der Pandemie zu einem erheblichen Investitionswachstum geführt. Dies resultierte wiederum in einer verbesserten Patientenversorgung und reduzierten Betriebskosten für Gesundheitsdienstleister und -systeme.

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Auch in Deutschland hat die Telemedizin durch die Pandemie ein Hoch erfahren. Dies zeigt sich beispielsweise darin, dass sich die Zahl der Videosprechstunden vervielfacht hat, wie auch im massiven Anstieg des Anteils der Vertragsärzte und -psychotherapeuten, die telemedizinische Leistungen abgerechnet haben. Dieser Trend hält an, wobei die Integration von KI eine immer größere Rolle spielt.

Der globale KI-Markt im Gesundheitswesen wurde 2023 auf 19,27 Milliarden US-Dollar (USD) geschätzt und wird voraussichtlich von 2024 bis 2030 mit einer jährlichen Wachstumsrate von 38,5 Prozent steigen. Ein wesentlicher Faktor, der dieses Marktwachstum antreibt, ist die zunehmende Nachfrage im Gesundheitssektor nach höherer Effizienz, Genauigkeit und besseren Patientenergebnissen. Speziell in der Telemedizin könnten Schätzungen zufolge KI-gestützte Lösungen in den kommenden Jahren ein milliardenschweres Marktsegment darstellen.

Die genaue Zahl der Beträge für Investitionen in KI-Telemedizin ist noch offen, aber es fließen Milliarden in diesen Bereich, da sich das Gesundheitswesen zunehmend in Richtung KI-gesteuerter, Remote-orientierter Modelle bewegt. Das Ergebnis ist der Aufstieg neuer KI-gestützter Telemedizin-Tools, die die Patientenversorgung erheblich verbessern können, wenn medizinisches Fachpersonal nicht verfügbar oder offline ist oder wenn Patienten und Patientinnen nicht in der Lage oder bereit sind, eine Klinik oder ein Krankenhaus aufzusuchen. Hier sind einige aufkommende Trends, die Gesundheitsdienstleister übernehmen sollten, um effizientere und umfassendere Pflege anzubieten.

KI-Medizinischer Schreibassistent: Der intelligente Assistent für mehr Effizienz

Virtuelle Ärzte oder Video-Konsultationen werden zunehmend zur Norm in der modernen Gesundheitsversorgung. Eine Technologie, die zur Schaffung besserer Effizienz eine wesentliche Rolle spielt, ist der KI-Medizinische Schreibassistent. Durch die Nutzung des Mikrofons eines sicheren Geräts transkribiert der KI-Schreibassistent Gespräche mit Patienten – aber er zeichnet sie nicht auf. Anschließend verwendet er maschinelles Lernen und natürliche Sprachverarbeitung, um den klinischen Inhalt des Gesprächs zusammenzufassen und eine Notiz zu erstellen, die den Besuch dokumentiert. Dies liefert dem behandelnden Arzt einen genauen Kontext, um die Patienten zu verstehen und sie effizient und sicher zu behandeln.

Mit der Weiterentwicklung von Generativer KI und großen Sprachmodellen (Large Language Models, LLM) können digital basierte medizinische Konversationen automatisch generiert werden, einschließlich Informationsprüfungen, Triage, Befunden und E-Rezepten. Basierend auf ihrer medizinischen Wissensbibliothek, ihrem Vokabular-Datensatz und dem sicheren Zugriff auf die Krankengeschichte können diese Anwendungen eine präzise Ausgabe von Patienteninformationen, Symptomen, medizinischen Schlussfolgerungen, Rezepten, Folgeterminen usw. erzeugen. Die Ärztinnen und Ärzte überprüfen die Informationen, bevor sie sie in elektronische Patientenakten (ePA) speichern und an andere digitale Gesundheitssysteme, z. B. E-Apotheken oder digitale Systeme von Krankenversicherungen, übertragen. Diese Lösung spart erheblich Zeit und Aufwand, die mit der manuellen Eingabe von Daten in die ePA verbunden wären, und liefert gleichzeitig aufschlussreiche Daten für das Gesundheitsmanagement insgesamt – z. B. zur Erkennung eines möglichen Ausbruchs neuer Krankheiten und zur Warnung des Gesundheitssystems.

In Deutschland könnte diese Technologie besonders in ländlichen Regionen von Nutzen sein, wo der Zugang zu medizinischer Versorgung eingeschränkt ist. Die Kassenärztliche Bundesvereinigung (KBV) hat bereits erste Schritte unternommen, um KI-basierte Lösungen im Rahmen der elektronischen Patientenakte zu implementieren. Bei der Nutzung von KI-Schreibassistenten und anderen Technologien zur Patienteninteraktion könnten deutsche Gesundheitsdienstleister ein Fernmonitoring der Patienten und eine Symptomerkennung mittels Gesichtserkennung und KI-Analyse benötigen. Dies würde proaktive, rechtzeitige Eingriffe und eine besser personalisierte Pflege ermöglichen. Letztendlich strebt man nach einer Lösung, die hoch kompatibel mit bestehenden Gesundheitssystemen und Infrastrukturen ist und gleichzeitig einen robusten Schutz der Patientendaten gewährleistet.

KI-gesteuerte Diagnostik: Erleichterung präziser Ferndiagnosen

Heute wird KI erfolgreich zur Diagnose einer Vielzahl von Erkrankungen eingesetzt, selbst wenn große Entfernungen zwischen Arzt und Patient liegen. Das Training von LLMs auf umfangreichen Datensätzen, die medizinische Bilder wie Röntgenaufnahmen, MRT- und CT-Scans, Laborergebnisse und medizinische Aufzeichnungen umfassen, ermöglicht eine präzise und effiziente Nutzung für den Ferneinsatz.

Ein Beispiel ist ein KI-gestütztes Gerät zur Wundbeurteilung, das in einer klinischen Studie mit 150 Probanden mit verschiedenen Wundarten validiert wurde. Das Gerät verwendet spezielle Sensoren und KI-Algorithmen, um Wundbilder aus der Ferne zu erfassen und zu analysieren, um die Fläche, Tiefe und das Volumen einer Wunde zu beurteilen. Es bietet eine Klassifizierung basierend auf dem Wound Bed Preparation-Protokoll. Die Ergebnisse wurden mit der von Ärzten durchgeführten Wundklassifikation und Gewebesegmentierungsanalyse verglichen, wobei eine Genauigkeitsrate von 97 Prozent erreicht wurde. Die Studie zeigte, dass die Wundbeurteilung aus der Ferne mithilfe von KI-Technologie ebenso effektiv ist wie eine Untersuchung am Krankenbett, das Risiko menschlicher Fehler verringert und gleichzeitig qualitativ hochwertige klinische Daten aufrechterhält.

Diese und ähnliche Innovationen könnten den Zugang zur Gesundheitsversorgung erheblich verbessern und den Anbietern helfen, fundierte Entscheidungen für eine zeitnahe und präzise Versorgung zu treffen. In Deutschland wird die Anwendung solcher Technologien durch das Digitale-Versorgung-Gesetz (DVG) unterstützt, das den Weg für digitale Gesundheitsanwendungen ebnet. Mit der Ausweitung virtueller Pflegeoptionen durch Gesundheitsdienstleister können KI-gesteuerte Patientenauswahl und -diagnose effiziente Pflegepfade schaffen. Dadurch werden gesundheitliche Ungleichheiten beseitigt, der Zugang verbessert und die Erfahrungen und Ergebnisse der Patienten optimiert.

Intelligente Patientenüberwachung: Echtzeit-Einblicke für eine verbesserte Pflege

Heute können Daten in Echtzeit analysiert werden, was einem Wimpernschlag entspricht. Intelligente Wearables und Fernüberwachungslösungen (RPM) nutzen dies, um Telemedizin und KI weiter zu verschmelzen und so Effizienz und bessere Ergebnisse zu erzielen.

Ein bemerkenswertes Beispiel für KI in realen RPM-Situationen ist die Computer-Vision-Technologie, die verwendet wird, um das Risiko von Stürzen zu erkennen, z. B. durch rutschige Böden, verhedderte Kabel, schlecht platzierte Möbel, scharfe Gegenstände usw. Zusammen mit der Erkennung durch tragbare Geräte oder Haussensoren können Kameras, die durch Computer Vision unterstützt werden, die Pflege erheblich verbessern, indem sie das Risiko von Stürzen minimieren, einem der häufigsten Gründe für die Verschlechterung des Zustands von Patienten. Die Implementierung dieser Technologie in Seniorenpflegeheimen kann sowohl für das Pflegepersonal als auch für die Familien eine große Erleichterung darstellen.

Erweiterte Datenanalysen zu Lebensstil und Verhalten gelten ebenfalls als hilfreiche und umsetzbare Anwendung von KI. Durch die kontinuierliche Erfassung von Daten über intelligente Wearables, Smartphones und Sensoren können KI-gestützte digitale Assistenten genauere und rechtzeitige Empfehlungen geben, was die Gesundheitsqualität der Patienten langfristig verbessert. In Deutschland fördert die Bundesregierung diese Entwicklungen durch Programme wie „Smart Health“, die darauf abzielen, innovative Technologien in die Praxis umzusetzen. Dank dieser Funktionen können Gesundheitsdienstleister den Gesundheitszustand ihrer Patienten rund um die Uhr überwachen und potenzielle Gesundheitsprobleme anhand von Vitalindikatoren, die in den Datenberichten auftauchen, frühzeitig erkennen und beseitigen.

Kriterien für die Auswahl eines Lösungsanbieters

Obwohl der Anstieg von KI-gestützten Telemedizinlösungen in den vergangenen Jahren beträchtlich war, gibt es immer noch Herausforderungen, die bei der Einführung zu berücksichtigen sind. Die Anbieter von KI-Telemedizinlösungen müssen beispielsweise die Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) und andere europäische Gesundheitsvorschriften beachten, um den Schutz der Patientendaten zu gewährleisten. Es ist von entscheidender Bedeutung, dass KI-Systeme diese Standards erfüllen, und IT-Fachleute, die einen Lösungsanbieter in Betracht ziehen, müssen mit denjenigen zusammenarbeiten, die diese auf regionaler und globaler Ebene verstehen.

Eine KI wiederum ist nur so gut wie die Daten, die zur Information des LLM verwendet werden. KI-Modelle sind auf qualitativ hochwertige Daten angewiesen, um genaue Vorhersagen zu treffen. Die Überwindung von Verzerrungen in Datensätzen und die Sicherstellung vielfältiger, repräsentativer Daten ist unerlässlich. Hinzu kommt die Integration als heikles Problem. Systeme und Netzwerke im Gesundheitswesen sind oft mit verschiedenen Middleware-Lösungen verbunden, um die Einschränkungen von Altsystemen zu überwinden. Die Zusammenarbeit mit einem Lösungsanbieter, der Verständnis und Erfahrung in der Integration von KI-gestützter Telemedizin in bestehende Systeme besitzt, gewährleistet niedrigere Einstiegskosten und einen schnelleren ROI.

Das Versprechen von KI liegt in größerer Effizienz. Der Aufstieg der KI-Telemedizin bietet diese Effizienz, die nicht nur das Wohlbefinden der Patientinnen und Patienten verbessern, sondern auch die anhaltenden Probleme der Komplexität lösen kann, die dazu führen, dass Gesundheitssysteme teuer sind.

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