Im Jahr 2024 d\u00fcrfte sich die Art und Weise, wie Patienten im Gesundheitswesen betreut werden, weiter ver\u00e4ndern. Aber auch mit Herausforderungen ist zu rechnen, vor allem im Zusammenhang mit der Nutzung der riesigen Informationsmengen, die bei unterschiedlichsten medizinischen T\u00e4tigkeiten anfallen. Die Prognose stammt von DataLink, einem Anbieter von datengesteuerten L\u00f6sungen f\u00fcr das Gesundheitswesen.<\/p>\n\n\n\n
Erwartungen zufolge werden einige Trends das Wachstum und die Innovation im Gesundheitssektor im Jahr 2024 vorantreiben. Laut der Einsch\u00e4tzung von DataLink geh\u00f6rt dazu die pr\u00e4diktive Analytik f\u00fcr personalisierte Medizin, Risikofr\u00fcherkennung sowie Interventionsstrategien, die von Technologien der k\u00fcnstlichen Intelligenz (KI) angetrieben werden. Dazu sind fortgeschrittene Algorithmen daf\u00fcr zust\u00e4ndig, gro\u00dfe Mengen von Patientendaten f\u00fcr personalisierte Behandlungen zu analysieren.<\/p>\n\n\n\n
Ein weiterer Trend wird die Gesundheitsf\u00fcrsorge mit Computer Vision von medizinischen Bildern sein, die auf KI basieren. Mit dieser Technologie ist es m\u00f6glich, Bilder viel genauer zu interpretieren und zu analysieren. Ein Beispiel aus der Radiologie: Computer-Vision-Algorithmen k\u00f6nnen Anomalien genauer identifizieren sowie charakterisieren, was zu zuverl\u00e4ssigeren Diagnosen f\u00fchrt und die Arbeitsabl\u00e4ufe f\u00fcr medizinische Teams optimiert.<\/p>\n\n\n\n
Auch die Integration von Virtual sowie Augmented Reality geh\u00f6rt zu den bevorstehenden Trends im Gesundheitssektor. Diese Technologien werden insbesondere bei der Ausbildung von \u00c4rzten, Fernphysiotherapie und bei Ma\u00dfnahmen eingesetzt, die zur Behandlung psychischer Gesundheit dienen. So lassen sich Virtual und Augmented Reality beispielsweise bei der Simulation von Operationen sowie bei Interaktionsszenarien mit Patienten mit bestimmten psychischen Erkrankungen wie Angst und Phobien einsetzen. Ebenso k\u00f6nnten sie einen Paradigmenwechsel in der Art und Weise herbeif\u00fchren, wie Physiotherapiesitzungen durchgef\u00fchrt und erlebt werden, indem Rehabilitations\u00fcbungen und interaktive Anleitungen und R\u00fcckmeldungen im virtuellen Raum stattfinden.<\/p>\n\n\n\n
Des Weiteren soll KI-basierte Robotic Process Automation (RPA) bis 2024 einen noch gr\u00f6\u00dferen Beitrag zur Beschleunigung von Verwaltungst\u00e4tigkeiten leisten. Der Vorteil: F\u00fcr das medizinische Personal werden wertvolle Zeitressourcen frei. Mithilfe des maschinellen Lernens werden diese RPA-L\u00f6sungen im Gesundheitswesen immer anpassungsf\u00e4higer sowie intelligenter und sorgen f\u00fcr mehr Effizienz (z. B. bei Aufgaben wie Terminplanung, Vorabgenehmigung, klinischer Begutachtung, Dokumentation und Informationsbeschaffung).<\/p>\n\n\n\n
Nat\u00fcrlich werden auch die generative KI und die Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache weiterhin ihren Beitrag zum Gesundheitswesen leisten. So sollen KI- und maschinelle Lernsysteme in der Lage sein, Informationen aus unstrukturierten klinischen Aufzeichnungen zu verstehen und zu extrahieren, um die Entscheidungsfindung zu beschleunigen. Dies hilft dabei, medizinische Aufzeichnungen zu \u00fcberpr\u00fcfen und Diagnosen und Behandlungsempfehlungen zu erstellen.<\/p>\n\n\n\n
Im Segment der Internet-of-Things-Ger\u00e4te (IoT) und Wearables wird der Trend, diese Ger\u00e4teklasse f\u00fcr die Fern\u00fcberwachung von Patienten zu nutzen, weiter an Fahrt gewinnen. Algorithmen der k\u00fcnstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens analysieren zunehmend Daten von diesen Ger\u00e4ten, um Muster zu erkennen und personalisierte Empfehlungen f\u00fcr die Anpassung von Medikamenten zu geben. Gleichzeitig identifizieren IoT-Ger\u00e4te oder Wearables verschiedene Faktoren, die fr\u00fchzeitig auf eine Verschlechterung des Gesundheitszustands der Patienten hinweisen.<\/p>\n\n\n\n
Ein weiterer Trend: intensivere Diskussionen \u00fcber den ethischen Einsatz von KI im Gesundheitswesen. Denn KI-L\u00f6sungen werden nur dann das Vertrauen von Patienten und medizinischen Teams gewinnen, wenn ein faires Gleichgewicht zwischen Innovation, Datenschutz und ethischen Praktiken besteht. So lie\u00dfe sich m\u00f6glichen Vorurteilen gegen\u00fcber der Technologie Rechnung tragen. Es muss also sichergestellt werden, dass die zum Training von KI-Modellen verwendeten Datens\u00e4tze die Vielfalt der Patientenpopulation widerspiegeln.<\/p>\n\n\n\n
Schlie\u00dflich m\u00fcssen bis 2024 auch Datensilos beseitigt werden, damit verschiedene Gesundheitssysteme nahtlos Informationen austauschen k\u00f6nnen. Die Interoperabilit\u00e4t ist im Gesundheitswesen eine echte Herausforderung, da die meisten Informationstechnologien und Dateninfrastrukturen dieses Sektors komplex und fragmentiert sind.<\/p>\n\n\n\n
\u201eDas Jahr 2024 verspricht, eine spannende Zeit f\u00fcr digitale Gesundheitstechnologien zu werden. L\u00f6sungen der k\u00fcnstlichen Intelligenz, insbesondere bei der Robotic Process Automation und Natural Language Processing, werden nicht nur Schlagworte, sondern die treibende Kraft hinter einer neuen \u00c4ra der Innovation und Effizienz im Gesundheitswesen sein. W\u00e4hrend wir uns diese Trends zu eigen machen, m\u00fcssen wir unser Ziel im Auge behalten: eine bessere, leichter zug\u00e4ngliche und personalisierte Gesundheitsversorgung f\u00fcr alle\u201c, erkl\u00e4rt Saurabh Bhargava, Vice President of Data Science bei DataLink. <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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