Moderne Patientenversorgung Wo sich KI-gestützte medizinische Beratung auszahlt

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Governikus GmbH & Co. KG

Immer neue medizinische Informationen, komplexere Patientengruppen, mehr Bürokratie und steigender Kostendruck: Ungeachtet dieser Hindernisse sollen Fachkräfte im Gesundheitswesen eine patientenorientierte Versorgung gewährleisten. Generative KI und fortschrittliche Maschine-Learning-Modelle können dabei wichtige Unterstützung bieten.

KI-gestützte Modelle und Werkzeuge können medizinischen Fachkräfte beim Nachgehen ihrer Kerntätigkeiten – der Diagnostizierung und Behandlung von Patienten – zur Seite stehen. Es lassen sich verschiedene Anwendungsbereiche identifizieren:

Verbesserung der klinischen Entscheidungsfindung

KI-gesteuerte Systeme können Zusammenfassungen relevanter Leitlinien, neuer Therapien und komplexer klinischer Protokolle in Echtzeit liefern. Sie sind in der Lage, riesige Mengen an Literatur auszuwerten, neue Behandlungsmöglichkeiten für seltene Krankheiten aufzuzeigen und optimale, auf das genomische und klinische Profil des Patienten zugeschnittene Medikamentenschemata zu ermitteln. Dadurch wird sichergestellt, dass Ärzte selbst bei hochkomplexen Fällen – wie seltenen neuromuskulären Erkrankungen oder Krebsarten – sofortigen Zugang zu den neuesten Erkenntnissen haben.

KI im Gesundheitswesen

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Prognosemodellierung und Einblicke auf Fachbereichsebene

Fortschrittliche KI-Modelle können den Krankheitsverlauf von Patienten vorhersagen und helfen bei der Vorhersage von unerwünschten Ereignissen, Beurteilung der Wirksamkeit von Behandlungen und Planung der Langzeitpflege. In der Kardiologie können KI-Algorithmen beispielsweise Arrhythmie-Episoden vorhersagen oder Risikofaktoren für orthostatische Hypotonie erkennen, um schwindelbedingte Stürze zu verhindern. In der Onkologie hilft die prädiktive Analytik bei der Auswahl gezielter Therapien auf der Grundlage genetischer Marker.

Minimierung des Verwaltungsaufwandes

KI-Tools können umfangreiche Dokumentationsaufgaben übernehmen, von der Zusammenfassung der Patientenanamnese bis hin zur Zusammenfassung von regulatorischen Richtlinien. Das ermöglicht medizinischen Fachkräften, mehr Zeit für den Austausch und das Abwägen komplexer Entscheidungen sowie den persönlichen Kontakt mit den Patienten aufzuwenden. Generative KI kann patientenspezifisches Aufklärungsmaterial erstellen, das die Behandlungspläne vereinfacht und die Therapietreue erhöht. Chatbots erledigen Routineanfragen und Terminerinnerungen, so dass sich das Personal auf die Bedürfnisse der Patienten konzentrieren kann.

KI-Unterstützung für bestimmte klinische Bereiche

Über den grundsätzlichen Anwendungsbereichen der KI in der Medizin hinaus gibt es eine Vielzahl von spezifischen Bereichen, in denen KI-gesteuerte Modelle eine tragende Stütze sein können.

• In der Orthopädie beispielsweise können KI-gesteuerte Bildgebungsanalysen subtile Frakturen erkennen, optimale Fixierungsmaterialien empfehlen und die voraussichtliche Zeit bis zur Knochenheilung vorhersagen. Durch die Simulation biomechanischer Ergebnisse helfen diese Systeme den medizinischen Fachkräften bei der Auswahl von Implantaten und der Gewährleistung einer korrekten Ausrichtung.

• Schmerztherapeuten und Traumaberater können künstliche Intelligenz nutzen, um patientenbezogene Ergebnisse, biometrische Daten und die Medikamentenhistorie zu analysieren. Hierdurch können die Schmerzbehandlung personalisiert und multimodale Therapien optimiert werden. Darüber hinaus erleichtern Echtzeitwarnungen die frühzeitige psychologische Unterstützung bei PTBS und die rechtzeitige Anpassung der Behandlung, was die Schmerzkontrolle und die Effizienz der Rehabilitation verbessert.

• In der Physiotherapie lässt sich KI einsetzen, um die Behandlung des Patienten dynamisch an den Fortschritt der Rehabilitation anzupassen. Der Fortschritt in der Beweglichkeit kann in Echtzeit verfolgt und Rückmeldung zur Übungsform gegeben werden. Darüber hinaus ermitteln KI-gestützte Vorhersagemodelle Sturzrisiken bei gefährdeten Patienten und können sturzbedingte Verletzungen verhindern.

• Durch Korrelation von EKG-Daten, Herzfrequenzvariabilität und Blutdrucktrends mit der Ganganalyse erlauben es KI-Systeme in der Kardiologie, Ohnmachtsanfälle vorherzusagen und Interventionen zu empfehlen. Dies wiederum ermöglicht es, Medikamente oder Mobilitätshilfen frühzeitig anzupassen, bevor es zu ohnmachtsbedingten Stürzen kommt.

Die Anwendungsbereiche der KI in der Medizin sind also äußerst vielseitig.

Integration, Implementierung und Schutzmaßnahmen

Für die erfolgreiche Anwendung von Künstlichen Intelligenzen im medizinischen Sektor ist jedoch die Aneignung der Kompetenz, mit ebendiesen umzugehen, von zentraler Bedeutung. Diese Kompetenz beginnt nicht erst mit der eigentlichen Verwendung des KI-unterstützten Werkzeugs, sondern bereits bei der Erstellung und Kontrolle der Datenbank, die der KI zugänglich gemacht wird. Große Sprachmodelle entwickeln sich durch die stete Benutzung in einem Anwendungsfeld kontinuierlich weiter und geben über einen längeren Zeitraum immer präziser werdende Hilfestellungen.

Grundvoraussetzung dafür sind transparente Lernalgorithmen und Interpretationsfunktionen, die es den Klinikern erlauben, den Lernprozess der KI nachzuvollziehen und zu beeinflussen. Die Entscheidung, auf welches Wissen aus Lehrbüchern und Studien sich die KI zunächst bezieht, sowie durch welche Berichte, Forschungen und Patientenakten dieses Wissen erweitert werden soll, liegt insofern in der Hand des agierenden medizinischen Fachpersonals. Hierbei ist die Einhaltung von GDPR, HIPAA und anderen Datenschutzbestimmungen von größter Bedeutung.

Sind diese Grundlagen erfüllt, müssen Feedbackschleifen zwischen Fachkraft und KI hergestellt werden. Diagnostische Überlegungen und Behandlungsvorschläge der KI wollen kontinuierlich bewertet werden. Wenn der KI mitgeteilt wird, aus welchen Gründen ein Vorschlag abgelehnt oder unterstützt wird, kann diese aus diesen Erfahrungen lernen und ihre Argumentation in zukünftigen Fällen entsprechend verfeinern. Insbesondere zu Beginn der Nutzung eines KI-unterstützten Tools ist daher die Überprüfung der Ergebnisse durch das Fachpersonal dringend erforderlich. Erst wenn die Qualität des Sprachmodells nach gründlichen Testabläufen validiert werden konnte, sollte es innerhalb eines Krankenhausnetzwerkes genutzt werden.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass KI-Werkzeuge der nächsten Generation, einschließlich spezialisierter Sprachmodelle, die von Fachärzten fein abgestimmt werden, eine Revolutionierung der medizinischen Versorgung auf Facharztniveau versprechen. Durch die Verbesserung der klinischen Entscheidungsfindung, der Personalisierung von Therapien und der Anleitung jüngerer Ärzte stärkt die KI das gesamte Ökosystem der Gesundheitsversorgung. Mit der richtigen Aufsicht, Schulung und ethischen Rahmenbedingungen können diese Technologien die Fachkenntnisse der Ärzte ergänzen und zu einer sicheren und effektiven Patientenversorgung führen.

KI und Ärzte

„Vertrauen ist ein sehr hohes Gut in der Medizin“

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