Das Wachstum nutzungsbasierter Versicherungen in Indien

Künstliche Intelligenz (KI) verändert die Gesundheitsbranche auf verschiedene Weise, von der Verbesserung von Diagnose und Behandlung über die Verbesserung des Patientenerlebnisses bis hin zur Kostensenkung. Einer der vielversprechendsten und innovativsten Zweige der KI ist die generative KI. 

Generative KI nutzt Deep-Learning-Modelle wie Generative Adversarial Networks (GANs) oder Large Language Models (LLMs), um aus umfangreichen Daten zu lernen und realistische und vielfältige Ergebnisse zu erzeugen.

Laut einem Bericht von Market.us wurde die globale Marktgröße für Gen-KI im Gesundheitswesen im Jahr 1.2 auf 2022 Milliarden US-Dollar geschätzt und wird bis 8.9 voraussichtlich 2032 Milliarden US-Dollar erreichen, was einem durchschnittlichen jährlichen Wachstum von 22.7 % im Prognosezeitraum entspricht. 

Angesichts des breiten Fokus hat diese neue Technologie ein enormes Potenzial, das Gesundheitswesen auf beispiellose Weise zu revolutionieren, birgt jedoch auch einige Herausforderungen und Risiken, die angegangen werden müssen.

Welche Anwendungen gibt es generative KI im Gesundheitswesen?

Generative KI hat viele potenzielle Anwendungen im Gesundheitswesen, wie zum Beispiel:

• Datenerweiterung: Unternehmen können synthetische Daten erstellen, die die vorhandenen Daten erweitern und die Leistung und Genauigkeit anderer KI-Modelle verbessern können. Beispielsweise können synthetische medizinische Bilder erstellt werden, die dabei helfen können, diagnostische oder prädiktive Modelle mit mehr Daten und Vielfalt zu trainieren. 

Das amerikanische Gesundheitsunternehmen CloudMedX ist eine Computerplattform, die mithilfe prädiktiver Analysen die Behandlungsergebnisse für Patienten verbessert. Es nutzt KI, um Daten zu sammeln und ganzheitliche Bilder von Einzelpersonen und Gemeinschaften zu erstellen. Die einzige, einheitliche Datenplattform verfügt über betriebliche, klinische und finanzielle Funktionen, sodass Gesundheitsdienstleister alles, was sie benötigen, an einem Ort finden können. 

Die prädiktiven Gesundheitsmodelle des Unternehmens können das Fortschreiten von Krankheiten vorhersagen bestimmen die Wahrscheinlichkeit, dass bei Patienten Komplikationen auftreten können, indem medizinische Daten verarbeitet und Risikobewertungsergebnisse bereitgestellt werden. 

• Datenprivatsphäre: Mithilfe generativer KI können Gesundheitsunternehmen anonymisierte Daten erstellen, um die Privatsphäre und Sicherheit von Patienten und Anbietern zu schützen. Beispielsweise können synthetische Patientenakten für Forschungs- oder Analysezwecke verwendet werden, ohne dass tatsächliche Patientenidentitäten oder vertrauliche Informationen preisgegeben werden.

• Datengenerierung: Wir können neue Daten oder Inhalte erstellen, die Erkenntnisse oder Lösungen für Gesundheitsprobleme liefern können. Beispielsweise nutzt das in den USA ansässige Startup Persado generative KI, um personalisierte und überzeugende Inhalte für die Kommunikation und das Engagement im Gesundheitswesen zu erstellen. Ihre digitalen Lösungen, Persad PerScribed und Persado Motivation AI Platform haben Gesundheitsunternehmen, Versicherern und Einzelhandelskliniken dabei geholfen, effektive Kampagnen durchzuführen. 

• Datenanreicherung: Generative KI kann die vorhandenen Daten oder Inhalte verbessern, indem sie mehr Details oder Qualität hinzufügt. Beispielsweise kann die Technologie dabei helfen, besser auf Patientenanfragen zu reagieren. Google DeepMind hat MedPaLM entwickelt, ein großes Sprachmodell (LLM), das auf medizinischen Datensätzen trainiert wird und auf Gesundheitsfragen reagieren kann. 

Nuance Communications, ein Technologieanbieter fortschrittlicher Konversations-KI für klinische Umgebungsdokumentation und Entscheidungsunterstützung durch Sprachbiometrie; und spezieller Hardware zur Umgebungserkennung nutzt Chat GPT von Open AI, um Kundenreaktionen zu verbessern und Verwaltungsaufgaben zu verwalten. 

• Datensynthese: Generative KI kann verschiedene Daten- oder Inhaltstypen synthetisieren, um eine umfassende und kohärente Ausgabe zu erstellen. KI-basiertes Unternehmen Zebra Medical Vision hat mehr als 11 Algorithmen entwickelt, um Medizinern dabei zu helfen, Krankheiten besser zu erkennen. Ihr HealthMammo-Tool basiert auf über 350,000 Mammographieberichten und erkennt Krebs mit einer Erfolgsquote von 92 %, verglichen mit 87 % bei Radiologen.

Was sind die Herausforderungen und Risiken generativer KI im Gesundheitswesen?

Generative KI ist immer noch eine sich entwickelnde Technologie, die mit einigen Herausforderungen und Risiken konfrontiert ist, wie zum Beispiel:

• Qualität und Zuverlässigkeit: Generative KI kann ungenaue oder unrealistische Ergebnisse liefern, die Benutzer irreführen oder schädigen können. Es kann beispielsweise zu falschen medizinischen Informationen kommen, die sich auf Diagnose- oder Behandlungsentscheidungen auswirken können, oder zu gefälschten medizinischen Bildern, die möglicherweise gegen ethische Standards verstoßen.

• Regulierung und Governance: Möglicherweise fehlen klare Regeln oder Richtlinien für seine Entwicklung und Verwendung im Gesundheitswesen. Beispielsweise kann es Fragen zu Rechenschaftspflicht, Transparenz, Erklärbarkeit, Fairness und Sicherheit im Gesundheitswesen geben.

• Ethik und Vertrauen: Angesichts des Mangels an menschlicher Berührung kann generative KI ethische und soziale Probleme aufwerfen, die das Vertrauen und die Akzeptanz der Benutzer beeinträchtigen können. Die damit erstellten digitalen Produkte können im schlimmsten Fall schädliche oder anstößige Inhalte erzeugen, die sich negativ auf die öffentliche Gesundheit auswirken.

Zusammenfassung

Generative KI ist ein sich schnell entwickelndes Ökosystem von Werkzeugen, das für das Gesundheitswesen enorm vielversprechend ist. Es kann einige Herausforderungen im Gesundheitswesen angehen, wie etwa Pandemien, chronische Krankheiten, Personalmangel und Verwaltungsaufwand. Allerdings bringt die Technologie auch ihre eigenen Herausforderungen und Risiken mit sich, die sorgfältig abgewogen und gemanagt werden müssen. Daher ist es wichtig, vertrauenswürdige und verantwortungsvolle generative KI-Systeme zu entwickeln, die der Gesundheitsversorgung zugute kommen können, ohne deren Qualität und Integrität zu beeinträchtigen.

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