Die 5 besten Anwendungsfälle für generative KI im Gesundheitswesen im Jahr 2025

Generative KI im Gesundheitswesen nutzt maschinelle Lerntechniken, um unstrukturierte Datensätze, einschließlich medizinischer Bilder und Patientenakten, zu analysieren und neue Inhalte zu erzeugen, die den Trainingsdaten ähneln.

PwC prognostiziert, dass die Gesundheitskosten im Jahr 2024 um 7 % gestiegen sind. Dieser Anstieg ist auf Burnout bei Gesundheitsfachkräften, Personalmangel, Streitigkeiten zwischen Kostenträgern und Leistungserbringern sowie Inflation zurückzuführen. Die Branche erforscht neue Technologien wie generative KI, um eine effiziente Patientenversorgung ohne hohe Betriebskosten sicherzustellen.

Dieser Artikel erklärt, wie generative KI im Gesundheitswesen Organisationen unterstützen kann.

Was kann generative KI im Gesundheitswesen bewirken?

Diese Technologie revolutioniert das Gesundheitswesen, indem sie eine personalisierte und effektivere Versorgung ermöglicht. Traditionelle Behandlungen basierten auf breiten Bevölkerungsdaten, doch generative KI im Gesundheitswesen erlaubt eine tiefgehende Analyse individueller genetischer Profile und medizinischer Vorgeschichten. Dies führt zu maßgeschneiderten Behandlungen, die Ergebnisse verbessern und Nebenwirkungen reduzieren.

Generative KI beschleunigt zudem die Wirkstoffforschung und -entwicklung. Sie hilft, potenzielle Wirkstoffkandidaten zu identifizieren, molekulare Strukturen zu optimieren und Nebenwirkungen vorherzusagen, wodurch der Prozess schneller und effizienter wird.

Darüber hinaus macht generative KI das Gesundheitswesen datengetriebener. Sie kann große Datensätze analysieren, Trends erkennen und Vorhersagen treffen. Diese Erkenntnisse sind wertvoll für Krankheitsmanagement, Ressourcenzuteilung und Entscheidungsfindung und verbessern letztlich die Nachhaltigkeit der Patientenversorgung und des Gesundheitssystems.

Generative KI ebnet den Weg für ein reaktionsfähigeres, patientenorientiertes Gesundheitssystem.

5 Anwendungsfälle für generative KI im Gesundheitswesen, die Sie kennen sollten

Verbesserung der medizinischen Ausbildung und Simulationen

Generative KI im Gesundheitswesen kann realistische Simulationen verschiedener Gesundheitszustände erstellen. Diese Technologie ermöglicht es Medizinstudenten und Praktikern, in einer sicheren und kontrollierten Umgebung zu üben. KI kann Patientenmodelle mit verschiedenen Krankheiten erzeugen oder bei der Simulation von Operationen und anderen medizinischen Verfahren helfen.

Traditionelle Ausbildung verwendet begrenzte vorprogrammierte Szenarien. KI hingegen kann schnell Patientensituationen generieren und sich in Echtzeit an die Entscheidungen der Lernenden anpassen. Dies bietet eine herausforderndere und realistischere Lernerfahrung.

Beispiel:

Die University of Michigan entwickelte ein generatives KI-Modell zur Simulation von Sepsis-Behandlungsszenarien.

Die University of Pennsylvania nutzte ein generatives KI-Modell, um die Ausbreitung von COVID-19 zu simulieren. Dieses Modell half Forschern, verschiedene Interventionen zu testen und die Auswirkungen von sozialer Distanzierung und Impfungen auf das Virus zu bewerten.

Verbesserung der klinischen Diagnose

Generative KI kann die klinische Diagnose auf verschiedene Weise erheblich unterstützen:

Erzeugung hochwertiger medizinischer Bilder: Krankenhäuser können generative KI-Tools nutzen, um die diagnostischen Fähigkeiten traditioneller KI zu verbessern. Diese Technologie kann niedrigauflösende Scans in hochauflösende Bilder mit detaillierter Klarheit umwandeln, Anomalieerkennungsalgorithmen anwenden und die Ergebnisse Radiologen präsentieren.

Diagnose von Krankheiten: Wissenschaftler können generative KI-Modelle mit medizinischen Bildern, Labortests und anderen Patientendaten trainieren, um frühe Stadien verschiedener Gesundheitszustände zu erkennen und zu diagnostizieren. Diese Algorithmen können Hautkrebs, Lungenkrebs, verdeckte Frakturen, frühe Stadien von Alzheimer und diabetische Retinopathie identifizieren. Darüber hinaus können KI-Modelle Biomarker aufdecken, die spezifische Erkrankungen verursachen, und den Krankheitsverlauf vorhersagen.

Beantwortung medizinischer Fragen: Diagnostiker können generative KI nutzen, um schnell Antworten zu finden, anstatt medizinische Literatur zu durchsuchen. KI-Systeme können große Datenmengen verarbeiten und rasch Antworten liefern, was Ärzten wertvolle Zeit spart.

Beispiel:

Forscher haben Generative Adversarial Network (GAN)-Modelle verwendet, um Merkmale in niedrigauflösenden medizinischen Scans zu verbessern und sie in hochauflösende Bilder zu verwandeln. Diese Methode wurde an Gehirn-MRT-Scans, Dermoskopie, retinaler Fundoskopie und Herzultraschallbildern getestet und zeigte nach der Bildverbesserung eine höhere Genauigkeit bei der Anomalieerkennung.

In einem weiteren Beispiel erreichte Googles KI-gestütztes Med-Palm 2, trainiert mit dem MedQA-Datensatz, eine Genauigkeit von 85 % bei der Beantwortung medizinischer Fragen. Obwohl Google anerkennt, dass der Algorithmus noch verbessert werden muss, ist dies ein vielversprechender Anfang für generative KI als diagnostischer Assistent.

Fortschritte in der Arzneimittelentwicklung

Das Congressional Budget Office gibt an, dass die Entwicklung eines neuen Medikaments zwischen 1 und 2 Milliarden US-Dollar kostet, einschließlich gescheiterter Versuche. KI kann die Zeit für Design und Screening neuer Medikamente potenziell um fast die Hälfte reduzieren und der Pharmaindustrie jährlich etwa 26 Milliarden US-Dollar einsparen. KI kann auch die Kosten klinischer Studien um 28 Milliarden US-Dollar pro Jahr senken.

Pharmaunternehmen können generative KI im Gesundheitswesen nutzen, um die Wirkstoffforschung zu beschleunigen, indem sie:

• Neue Moleküle mit spezifischen Eigenschaften für Labortests erstellen und synthetisieren
• Eigenschaften neuer Wirkstoffkandidaten und Proteine vorhersagen
• Virtuelle Verbindungen erzeugen, die starke Bindungsaffinitäten zu ihren Zielen zeigen und in Computersimulationen getestet werden können, um Kosten zu senken
• Nebenwirkungen neuer Medikamente durch Analyse ihrer molekularen Struktur vorhersagen

Beispiel:

Kooperative Allianzen zwischen Biotech-Firmen und KI-Startups zeigen die wachsende Rolle generativer KI in der Pharmaindustrie.

Kürzlich kaufte Recursion Pharmaceuticals zwei kanadische KI-Startups für 88 Millionen US-Dollar. Eines davon ist Valence. Valence spezialisiert sich auf generative KI und wird Wirkstoffkandidaten mit kleinen und verrauschten Datensätzen entwerfen, die für traditionelle Wirkstoffforschungsmethoden unzureichend sind.

An der University of Toronto entwickelte ein Forschungsteam ProteinSGM, ein generatives KI-System, das neuartige Proteine durch Analyse von Bildern bestehender Proteinstrukturen erzeugt. Dieses Tool produziert Proteine in hoher Geschwindigkeit, und ein weiteres KI-Modell, OmegaFold, bewertet das Potenzial dieser Proteine. Die Forscher fanden heraus, dass die meisten neuen Sequenzen, die von ProteinSGM generiert wurden, sich zu realen Proteinstrukturen falten.

Optimierung administrativer Aufgaben

Generative KI kann die administrative Belastung für Gesundheitsfachkräfte erheblich reduzieren. Studien zeigen, dass die Burnout-Rate unter US-Ärzten bei 62 % liegt. Dieses Burnout erhöht das Risiko medizinischer Fehler und persönlicher Probleme wie Alkoholmissbrauch und Suizidgedanken.

Generative KI kann helfen, diese Belastung zu verringern, indem sie administrative Aufgaben automatisiert, die laut HealthAffairs 15 % bis 30 % der Gesundheitsausgaben ausmachen. Hier einige Möglichkeiten, wie generative KI unterstützen kann:

• Daten aus Patientenakten extrahieren und Gesundheitsregister füllen. Microsoft plant, generative KI in Epics elektronische Gesundheitsakten (EHR) zu integrieren, um Aufgaben wie das Beantworten von Patientenanfragen zu übernehmen.
• Patientenkonsultationen transkribieren und zusammenfassen, EHR-Felder ausfüllen und klinische Dokumentationen erstellen – all dies ist mit GPT-4 möglich. Microsofts Nuance hat GPT-4 in seine klinische Transkriptionssoftware integriert, die Ärzte derzeit im Beta-Test verwenden.
• Strukturierte Gesundheitsberichte erstellen, indem Patientendaten wie Krankengeschichte, Laborergebnisse und Scans analysiert werden.
• Behandlungsempfehlungen generieren.
• Fragen von Ärzten beantworten.
• Optimale Terminslots basierend auf den Bedürfnissen der Patienten und der Verfügbarkeit der Ärzte finden.
• Personalisierte Terminerinnerungen und Follow-up-E-Mails generieren.
• Medizinische Versicherungsansprüche prüfen und vorhersagen, welche abgelehnt werden könnten.
• Umfragen erstellen, um Patientenfeedback zu Verfahren und Besuchen zu sammeln, die Daten analysieren und umsetzbare Erkenntnisse zur Verbesserung der Versorgung liefern.

Beispiel:

Navina, ein medizinisches KI-Startup, entwickelte einen generativen KI-Assistenten, der Ärzten hilft, administrative Aufgaben effektiver zu bewältigen. Diese Technologie kann Patienteninformationen abrufen, einschließlich elektronischer Gesundheitsakten (EHR), Versicherungsansprüchen und gescannten Dokumenten. Sie liefert Statusupdates, empfiehlt Pflegeoptionen, beantwortet Fragen von Ärzten und erstellt strukturierte Dokumente wie Überweisungsschreiben und Fortschrittsnotizen.

Navina hat bereits 44 Millionen US-Dollar an Finanzierung erhalten, was das starke Interesse der medizinischen Gemeinschaft zeigt.

Generierung synthetischer medizinischer Daten

Medizinische Forschung benötigt umfangreiche Daten zu verschiedenen Gesundheitszuständen, die oft knapp sind, insbesondere bei seltenen Krankheiten. Die Datenerhebung ist kostspielig, und deren Nutzung und Weitergabe sind durch Datenschutzgesetze eingeschränkt.

Generative KI im medizinischen Bereich kann synthetische Datensätze erzeugen, um reale Gesundheitsdaten zu ergänzen, ohne Datenschutzbedenken, da diese Daten keine spezifischen Personen betreffen. KI kann synthetische elektronische Gesundheitsakten (EHR), Scans und andere medizinische Daten generieren.

Beispiel:

GANerAid: Ein Team deutscher Forscher entwickelte GANerAid, ein KI-gestütztes Modell basierend auf dem Generative Adversarial Network (GAN)-Ansatz. GANerAid kann synthetische Patientendaten für klinische Studien erzeugen, selbst wenn der ursprüngliche Trainingsdatensatz klein ist. Dieses Modell produziert medizinische Daten mit gewünschten Eigenschaften und unterstützt so klinische Studien und Forschung.

EHR-M-GAN: Ein weiteres Forscherteam entwickelte das EHR-M-GAN-Modell zur Synthese elektronischer Gesundheitsakten. Angesichts restriktiver Datenschutzbestimmungen und der Herausforderungen beim Datenaustausch zwischen Krankenhäusern bauten sie ein Modell, das heterogene, gemischte EHR-Daten generiert. Diese Daten repräsentieren realistisch Patientenverläufe mit kontinuierlichen und diskreten Werten und sind somit für Forschung und Analyse nützlich.

Vorteile synthetischer medizinischer Daten

• • Datenschutzkonformität: Synthetische Daten unterliegen keinen Datenschutzbestimmungen, was die Weitergabe und Nutzung erleichtert.
  • Erweiterte Datensätze: Verbessert Qualität und Quantität bestehender Datensätze, besonders bei seltenen Erkrankungen.
  • Kosteneffizienz: Reduziert die Kosten für die Erhebung realer Daten.
  • Verbesserte Forschung: Ermöglicht robustere klinische Studien und medizinische Forschung durch umfassende Datensätze.

Die Fähigkeit generativer KI, synthetische Daten zu erstellen, birgt großes Potenzial zur Förderung der medizinischen Forschung und Verbesserung der Gesundheitsversorgung.

Herausforderungen generativer KI in der Gesundheitsbranche

Verbesserung Ihrer Gesundheitsversorgung mit generativer KI

Die Fähigkeiten generativer KI-Algorithmen entwickeln sich ständig weiter. Robert Pearl, klinischer Professor an der Stanford University School of Medicine, bemerkte:

„ChatGPT verdoppelt seine Leistung alle sechs Monate bis ein Jahr. In fünf Jahren wird es 30-mal leistungsfähiger sein als heute. In zehn Jahren wird es 1.000-mal leistungsfähiger sein… Bei den nächsten Generationen von Tools wird geschätzt, dass sie eine Billion Parameter haben, was ungefähr der Anzahl der Verbindungen im menschlichen Gehirn entspricht.“

KI kann ein mächtiges Werkzeug sein, aber bei Missbrauch erheblichen Schaden anrichten. Gesundheitsorganisationen müssen diese Technologie vorsichtig angehen. Hier sind drei Tipps, um mit KI-basierten Lösungen im Gesundheitswesen zu starten:

Bereiten Sie Ihre Daten vor

Auch wenn Sie ein vortrainiertes KI-Modell verwenden, sollten Sie es mit Ihrem eigenen Datensatz nachtrainieren. Stellen Sie sicher, dass die Daten von hoher Qualität sind und Ihre Zielpopulation repräsentieren. Schützen Sie medizinische Daten und die Privatsphäre der Patienten. Offenlegen, auf welchen Datensätzen ein Algorithmus trainiert wurde, um seine Stärken und Grenzen zu verstehen.

Übernehmen Sie die Kontrolle über Ihre KI-Modelle

Fördern Sie verantwortungsvollen KI-Einsatz in Ihrer Organisation. Stellen Sie sicher, dass alle wissen, wann und wie KI-Tools zu verwenden sind und wer für die Ergebnisse verantwortlich ist. Testen Sie KI-Modelle zunächst in weniger kritischen Anwendungsfällen, bevor Sie sie auf sensiblere Bereiche ausweiten. Entscheiden Sie, wo eine geringe Fehlerquote akzeptabel ist, z. B. bei administrativen Aufgaben, und wo nicht, z. B. bei Diagnosen. Erstellen Sie einen Rahmen für den KI-Einsatz in Ihrem Krankenhaus.

Unterstützen Sie Mitarbeiter bei der Nutzung der Technologie

KI benötigt weiterhin menschliche Aufsicht, besonders im regulierten Gesundheitssektor. Mitarbeiter benötigen Schulungen, um KI-Modelle zu überwachen. Ermutigen Sie Ihre Mitarbeiter, ihre Arbeitsabläufe anzupassen und die durch KI gewonnene Zeit für andere wertvolle Aufgaben zu nutzen.

Fazit

Generative KI revolutioniert das Gesundheitswesen, indem sie personalisierte Patientenversorgung ermöglicht, die Wirkstoffforschung beschleunigt, Diagnosen verbessert, administrative Aufgaben optimiert und synthetische medizinische Daten generiert. Diese Fortschritte versprechen eine effizientere, kostengünstigere und patientenorientierte Gesundheitsversorgung.

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