Generative KI: Eine konkrete Zukunftsvision für die Versorgung von morgen!
Stell dir mal vor, dass auf einmal alles anders wäre in der Gesundheitsversorgung. In diesem Text möchte ich dich auf ein Gedankenexperiment zum Thema „Generative Künstliche Intelligenz (KI)“ mitnehmen und dir präsentieren, wie diese die Versorgung in der Zukunft verändern könnte.
Generative KI hat bereits viele Branchen verändert, aber in keiner ist ihr Potenzial so groß wie in der Medizin. Generative KI bezieht sich auf Systeme, die in der Lage sind, Inhalte – sei es Text, Bilder oder sogar Musik – autonom zu erstellen, ohne auf vorgefertigte Vorlagen oder menschliche Eingaben angewiesen zu sein. Die Technologie basiert auf neuronalen Netzwerken sowie maschinellem Lernen und hat bereits enorme Fortschritte gemacht.Â
Herausforderung: Medizin personalisieren
Unser Gedankenexperiment startet mit einer Ausgangslage: Als relevantes Anwendungsfeld für Generative KI kann die große Herausforderung beschrieben werden, bei immer weniger Personal im Gesundheitswesen eine steigende Zahl an Patient:innen auf möglichst hohem Niveau und zugleich auch noch individuell zu versorgen. Im Grunde ist diese Aufgabe eigentlich gar nicht zu bewältigen. Vielleicht aber doch.
Im Folgenden soll ein (fiktives) Beispiel aufgezeichnet werden, wie generative KI in der Medizin eingesetzt werden könnte, um das beschriebene Problem abzumildern.
"Insgesamt wird Generative KI die Medizin in vielerlei Hinsicht revolutionieren."
Generative KI könnte im Rahmen der Früherkennung von Gesundheitsproblemen genutzt werden, indem erste Anzeichen für entstehende Krankheiten möglichst frühzeitig erkannt werden. Beispielsweise könnten Veränderungen in der Herz- oder Atemfrequenz wie auch im Blutzucker erkannt werden, um Herz-Kreislauf-Erkrankungen oder Diabetes vorherzusagen. Die Aufgabe der KI wäre es dann, wenn notwendig, dem Menschen einen Hinweis zum Aufsuchen eines Arztes oder eine Ärztin zu geben. Dies hat aus gesellschaftlicher Sicht sogar noch den Vorteil, dass mithilfe hoher (Mess-)Genauigkeit eine Versorgungssteuerung ermöglicht werden könnte. Dabei ist allerdings auch kritisch zu betrachten, dass Menschen den Bezug zu ihrem Körper verlieren könnten, wenn sie sich vollständig auf die KI verlassen. In einem Worst-Case-Szenario könnte es sogar Versorgungsrestriktionen geben für Patient:innen, die ohne KI-Empfehlung zu Ärzt:innen gehen. Aber betrachten wir zunächst mal weiter die positiven Aspekte.
Eine Lösung: KI-Assistenz für Ärzt:innen …
Generative KI könnte dann vorab automatisierte Fragebögen erstellen und auswerten, die den Patient:innen vor dem Ärzt:innenbesuch ausgehändigt werden und in der Kombination mit den erhobenen Daten den Anamneseprozess unterstützen. Die KI könnte die Antworten und bereits vorhandenen Gesundheitsdaten analysieren und Ärzt:innen einen strukturierten Bericht zur Verfügung stellen, um den Anamneseprozess zu beschleunigen und die relevanten Informationen hervorzuheben.
In Gesprächen von Ärzt:innen mit ihren Patient:innen könnte Generative KI durch Sprachverarbeitung und Transkription unterstützen. Während des Ärzt:innenbesuchs aufgezeichnete Gespräche können in Text umgewandelt werden, was es dem medizinischen Personal erleichten würde, sich auf die Interaktion mit den Patient:innen zu konzentrieren, anstatt Notizen zu machen. Die KI könnte auch Schlüsselinformationen aus dem Gespräch hervorheben.
Tobias Krick | Gründer und Geschäftsführer Healthcare iNNK; Co-Gründer und Co-Geschäftsführer Unboxing Healthcare | LinkedIn | Copyright: Tobias Krick
… und Patient:innen
Im Anschluss könnte die KI individualisierte und an die Bedürfnisse angepasste Behandlungs- und Therapiepläne für Patient:innen vorbereiten, die nur noch ergänzt oder abgesegnet werden müssen.
Auch bei der Befundung ohne Patient:innen könnte Generative KI helfen. Bereits heute ist es möglich, dass durch die Kopplung von KI mit einer Spracherkennung im Rahmen der Dokumentation in der Radiologie erhebliche Zeiteinsparungen möglich sind, indem medizinische Befunde diktiert und direkt verarbeitet werden, sowie durch eine automatische Analyse des Bildmaterials Diagnoseempfehlungen bereits vorab gegeben werden.
Prävention
Nicht zu missachten ist das Thema Prävention. Generative KI könnte bereits vor einer Erkrankung präventiv ansetzen. Mithilfe der Analyse großer Datenmengen, wie genetische Informationen, medizinische Aufzeichnungen und Lebensstilfaktoren, könnten individuelle Krankheitsrisiken bewertet werden und personalisierte Handlungsempfehlungen zur Prävention entworfen werden.Â
Wearables und andere Gesundheitsgeräte, die mit Generativer KI ausgestattet sind, könnten zudem die Gesundheitsdaten der Nutzer:innen kontinuierlich sammeln und analysieren. Die KI könnte dann Echtzeitfeedback und Ratschläge geben, um gesunde Verhaltensweisen zu fördern. Zum Beispiel könnte sie Nutzer:innen dazu ermutigen, mehr zu gehen oder besser zu schlafen.
Wenn das alles Realität werden würde, dann wäre das schon krass, oder? Doch ist es gar nicht mal so unrealistisch, dass diese Szenarien in den nächsten zehn Jahren wahr werden. Es gibt sicherlich auch noch viele weitere kritische Aspekte, die wir jetzt hier betrachten könnten, jedoch konzentriert sich dieser Text auf die Chancen, die wir mit Hilfe von Generativer KI nutzen könnten.
Revolution
Insgesamt wird Generative KI die Medizin in vielerlei Hinsicht revolutionieren. Von der personalisierten Medizin über die Früherkennung von Krankheiten bis hin zur Beschleunigung der Prozesse und Verbesserung der Qualität der Gesundheitsversorgung.Â
Abschließend ist natürlich noch wichtig, zu betonen, dass KI-Systeme in der Medizin nicht als Ersatz für Menschen dienen sollten, sondern als leistungsstarke Werkzeuge, die Fachleuten dabei helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen und die Gesundheitsversorgung für alle zu optimieren.
unsere Gründungspartner:
[…] Hier geht es zum Beitrag auf der Website von Unboxing Healthcare. […]
Lieber Tobias Krick,
ich konnte mich in Ihrem Beitrag ganz oft wiederfinden. Den letzten Abschnitt kann ich nur wiederholen. Es ist immens wichtig, dass es nicht darum geht, Ersatz für all die Menschen zu finden, die in unserem Gesundheitssystem hart daran arbeiten, das Wohl aller Menschen zu erhalten. Es geht um Unterstützung für diese Menschen. Schließlich auch, wie in jedem Prozess, um Optimierung.