In einer Ära, die von beispiellosen technologischen Fortschritten geprägt ist, steht KI an der Spitze der Innovationen im Gesundheitswesen. Von der Diagnose von Krankheiten bis hin zur Personalisierung von Behandlungsplänen revolutioniert KI jeden Aspekt des medizinischen Bereichs.

Wir haben eine vollständig bearbeitbare, umfassende Infografik für Forscher, medizinisches Fachpersonal und alle zusammengestellt, die sich für die Zukunft des Gesundheitswesens interessieren.

Was ist KI im Gesundheitswesen?

Künstliche Intelligenz (KI) ist die Fähigkeit einer Maschine, kognitive Funktionen auszuführen, die wir normalerweise mit dem menschlichen Verstand assoziieren. Die Fähigkeit der KI, große Mengen klinischer Daten und Forschungsdokumentationen zu analysieren, ermöglicht eine intelligentere, schnellere und effizientere Versorgung.

Es hat sich gezeigt, dass KI bei wichtigen Aufgaben im Gesundheitswesen genauso gut oder besser abschneidet als Menschen, wie zum Beispiel bei:

1. Arzneimittelentwicklung
2. Präzisionsmedizin
3. Bioinformatik
4. Diagnostik

Wirkstoffforschung und -entwicklung

Mit einem neuen datengesteuerten Ansatz des maschinellen Lernens hilft KI Biotechnologieunternehmen dabei, die Arzneimittelproduktion um Größenordnungen schneller zu gestalten, als dies mit herkömmlichen Methoden möglich war. Aktuellen Statistiken zufolge waren 80 % der Gründe für das Scheitern von Projekten auf eine schlechte Pharmakokinetik (39 %), mangelnde Wirksamkeit (30 %) und Toxizität bei Tieren (11 %) zurückzuführen. KI reduziert das wiederholte Scheitern von Wirkstoffkandidaten durch KI-gestützte Wirkstoffumwidmung erheblich.

Personalisierte Medizin

Mehrdimensionale KI-Algorithmen, die auf Klassifizierung und Mustererkennung basieren, können genetische Informationen, einzigartige Biomarker, Patientengeschichte, Bilder und Daten von implantierten Geräten nutzen, um zugrunde liegende Pathologien zu identifizieren, zukünftige Krankheiten vorherzusagen und personalisierte Therapien und Behandlungen zu entwickeln.

Wussten Sie schon: Durch den Einsatz des Rothman-Index konnte Yale-New Haven Health die Sterblichkeitsrate ihrer Sepsis-Patienten um 29 % senken!

Bioinformatik

KI ermöglicht es Forschern, große bioinformatische Datensätze schneller zu verarbeiten, zu interpretieren und zu verwalten. Die Verbesserungen durch maschinelles Lernen mittels KI zeigen sich besonders deutlich in einigen Schlüsselbereichen:

1. Erleichterung von Gen-Editing-Experimenten
2. Identifizierung von Proteinstrukturen
3. Erkennung von Genen, die mit Krankheiten assoziiert sind
4. Durchsuchen der Wissensdatenbank nach aussagekräftigen Mustern

Wussten Sie schon: Die Sequenzierung des ersten menschlichen Genoms kostete 3 Milliarden Dollar; heute kostet sie dank KI und moderner Technologie nur noch etwa 600 Dollar!

Biomedizinische Bildanalyse

Anstatt herkömmlicher Methoden, bei denen Bildspezialisten mehrere Schritte durchlaufen müssen, um Patienten zu untersuchen und Diagnosen zu stellen, kann KI die Anzahl der Arbeitsschritte für Fachkräfte reduzieren und zu schnelleren Diagnosen sowie effizienteren Behandlungsergebnissen führen. KI kann helfen bei:

1. Der Erkennung von Krankheiten, die mit dem menschlichen Auge nur schwer zu sehen und zu diagnostizieren sind
2. Der schnelleren Erfassung, Definition und Kategorisierung pathologischer Bereiche
3. Der Genauigkeit der Diagnose

 Wussten Sie schon: Ein KI-Tool von Arterys™ kann Herzprobleme 120- bis 240-mal schneller diagnostizieren als menschliche Experten!

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Referenzen:

1. Kim, H., Kim, E., Lee, I., Bae, B., Park, M., & Nam, H. (2020). Artificial intelligence in drug discovery: a comprehensive review of data-driven and machine learning approaches.Biotechnology and Bioprocess Engineering,25, 895-930.
2. Shanehsazzadeh, A., Bachas, S., McPartlon, M., Kasun, G., Sutton, J. M., Steiger, A. K., ... & Meier, J. (2023). Unlocking de novo antibody design with generative artificial intelligence.bioRxiv, 01.2023.
3. Schork, N. J. (2019). Artificial intelligence and personalized medicine.Präzisionsmedizin in der Krebstherapie, 265-283.
4. Caltech Science Exchange. (2023).https://scienceexchange.caltech.edu/topics/artificial-intelligence-research/artificial-intelligence-experts/ai-science-emami
5. Press, G. (2023). Diagnostic Robotics AI Advances Predictive, Personalized Medicine.Forbes
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7. Park, A. (2022). How AI Is Changing Medical Imaging to Improve Patient Care.Time Magazine
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10. Buch, V. H., Ahmed, I., & Maruthappu, M. (2018). Artificial intelligence in medicine: current trends and future possibilities.British Journal of General Practice,68(668), 143-144.

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