Entscheidungshilfe und Diagnostik im klinischen Bereich
KI-Systeme können komplexe Datensätze (wie MRT-Aufnahmen oder Patientenakten) analysieren und diagnostische Insights liefern.
Mit Insights von
Der Einsatz von KI im Gesundheitswesen gilt als große Hoffnung für die Zukunft, doch bisher bleiben die tatsächlichen Fortschritte hinter den Erwartungen zurück. Während KI-Tools, die Diagnosen, Behandlungen und die Medikamentenentwicklung verbessern, Schlagzeilen machen, sehen viele Fachleute im Gesundheitssektor noch keine greifbaren Veränderungen. Prototypen und Pilotprojekte wecken zwar Interesse, aber nur wenige führen zu skalierbaren, praxisnahen Ergebnissen. Das Potenzial der KI, das Gesundheitswesen zu transformieren, ist enorm – doch der große Durchbruch lässt noch auf sich warten. Die entscheidende Frage lautet: Wie können wir den Hype durchbrechen und echte, messbare Erfolge erzielen?
Die Möglichkeiten für Verbesserungen in dieser Branche erscheinen endlos. Uneingeschränkter Zugriff auf jahrhundertealtes medizinisches Wissen, sofortige Insights, abgeglichen mit jedem aufgezeichneten biometrischen Datensatz, und Programme zur Erforschung von Wirkstoffen, die Millionen von Tests gleichzeitig durchführen können.
Aber wo kann KI im Gesundheitswesen wirklich das leisten, was der Hype verspricht?
Incremental adoption: eine ganzheitliche Analyse der Zukunft der KI im Gesundheitswesen
Mit Unterstützung von Branchenprofis aus dem Gesundheitswesen und KI-Expert:innen beleuchtet unser Whitepaper – Incremental adoption: a holistic analysis of AI’s future in healthcare – genau diese Frage.
Ein kleiner Blick auf unsere Erkenntnisse...
Zurückhaltender Optimismus
Technologie polarisiert in der Medizin, weil die Erfahrungen all jener, die im Gesundheitssektor arbeiten, oft sehr unterschiedlich sind.
Die Vorreiter in der Branche erforschen bereits neue Wirkstoffe mit Machine-Learning-Algorithmen oder verwenden Federated Learning, um Muster in radiologischen Befunden zu erkennen. Andererseits gibt es immer noch Teams, die mit völlig veralteten Computersystemen arbeiten – gefühlt Lichtjahre von den Möglichkeiten von ChatGPT entfernt.
So äußert sich einer unserer Gesprächspartner wie folgt: „Wir sehen spannende neue Technologien. Aber sie scheinen angesichts unserer aktuellen IT unerreichbar zu sein.“ Ein anderer sieht die Branche gerade „auf dem Gipfel des [KI-]Hype-Cycle“.
Dennoch ist auch verhaltener Optimismus hinsichtlich der zahlreichen Möglichkeiten zu spüren – insbesondere im Zusammenhang mit generativer KI. Eine weitere Studienteilnehmerin stellt fest: „Auch wenn generative KI derzeit noch nicht offiziell eingesetzt wird, besteht auf Forschungsebene großes Interesse daran.“
KI ist in der Medizin also auf dem Vormarsch. Vor allem ihre Fähigkeit, riesige Datensätze schnell zu erfassen, macht sie für viele gesundheitsbezogene Use Cases attraktiv.
Beispiele für KI im Gesundheitswesen
Beispiele für KI im Gesundheitswesen
Wo ist der Haken?
KI könnte alles verändern. Aber auch das hat einen Preis.
Künstliche Intelligenz bringt zwar viele Vorteile mit sich, aber ebenso viele – wenn nicht noch mehr – potenzielle Stolpersteine. In unseren Interviews haben wir auch viele Bedenken gehört. Sie zeigen auf, welche Herausforderungen der Einsatz von KI in allen medizinischen Bereichen mit sich bringt.
Wir können diese Herausforderungen grob in vier Gruppen unterteilen:
- Bedenken zur Ethik und Sicherheit
- Algorithmische Verzerrungen
- Die Bereitschaft der Nutzer
- Die Komplexität der Integration
Die Herausforderungen sind groß und vielschichtig, aber nicht unüberwindbar. Sorgfältig durchdacht und mit den richtigen Prozessen sind sie zu bewältigen.
Eine entscheidende Frage in unserer Untersuchung kam dabei vom leitenden Data Scientist eines großen Gesundheitsunternehmens: „Was ist der kleinste Use Case, der ein überprüfbares Ergebnis liefert?“ Um künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen zu implementieren, müssen wir uns auf die Grundlagen besinnen: Klein anfangen und auf nachweisbaren Erfolgen aufbauen. Unser Gesprächspartner ergänzte: „Auch wenn der potenzielle Markt riesig ist – entscheidend ist es, zuerst einmal zu beweisen, dass es funktioniert.“
Es gibt aber auch andere Wege, um die o.s. Herausforderungen zu meistern – und andere Methoden, um nachhaltige Daten und menschliche Aufsicht zu gewährleisten.
In unserem vollständigen Bericht Incremental adoption: a holistic analysis of AI's future in healthcare haben wir das KI-Ökosystem im Gesundheitswesen genau analysiert. Unser Ziel: Die Herausforderungen dieser spannenden Technologie in den Griff bekommen, ihren Impact zu messen und aufzuzeigen, wie wir vom Hype im Jetzt in eine Zukunft mit mehr KI im Gesundheitswesen gelangen.
So können Sie das volle Potenzial von KI im Gesundheitswesen jenseits des Hypes ausschöpfen.
Jetzt Whitepaper herunterladen (Whitepaper ist nur auf Englisch verfügbar):
