Diagnose und Vorhersage von Krankheiten

1.   Beschreibung

Bei der Diagnose und Vorhersage von Krankheiten werden medizinische Daten analysiert, um Krankheiten zu identifizieren und zukünftige Gesundheitsrisiken vorherzusagen. Die Diagnose von Krankheiten erfordert eine jahrelange medizinische Ausbildung und ist ein mühsamer und zeitaufwendiger Prozess, insbesondere wenn die Nachfrage nach Expert*innen das verfügbare Angebot übersteigt. Das Ziel ist es, frühzeitig Krankheiten zu erkennen, die Behandlung zu optimieren und das Risiko von Komplikationen zu reduzieren.

Künstliche Intelligenz (KI) kann dabei unterstützen, indem sie Muster und Anomalien in medizinischen Bildern erkennt und Ärzt*innen bei der Diagnosestellung unterstützt. Zum Beispiel können Machine Learning-Algorithmen bei der Erkennung von Lungenkrebs oder Schlaganfällen auf Basis von CT-Scans unterstützen oder Hautläsionen in Bildern klassifizieren.

Mithilfe von KI können zeitliche Muster entdeckt werden, bevor unerwünschte Ereignisse auftreten. Auch die Diagnose von Krankheiten vor Symptomeintritt oder von seltenen Krankheiten wird ermöglicht. Dadurch können Ärzt*innen schneller handeln und die Behandlung verbessert werden. Außerdem können hohe Kosten durch beispielsweise teure oder seltene diagnostische Tests gespart werden.

2.   Notwendige Daten

Um dieses KI-Potenzial zu erschließen, benötigen Sie eine Vielzahl verschiedener Daten. Dazu gehören

  • Medizinische Bilddaten z. B. Röntgenaufnahmen, MRT-Scans, CT-Scans
  • Historische Bilddaten zum Trainieren der KI-Algorithmen
  • Patient*innendaten z. B. Symptome, Vorgeschichte, Veranlagungen, Labortests
  • Geräteinformationen z. B. Aufnahmeparameter

3.   Nächste Schritte

Die Diagnose und Vorhersage von Krankheiten klingt nach einem Anwendungsfall für Ihr Unternehmen? Das könnten die nächsten Schritte sein:

  1. Sprechen Sie mit den Kolleg*innen des Gesundheitswesens und der Medizin und prüfen Sie Ihre vorliegenden Daten. Zur Bewertung Ihrer Daten schauen Sie in unserem KI-Kompetenzbildungsprogramm vorbei. In Modul 2 wird das Thema „Datenmanagement“ behandelt.
  2. Bei der Diagnose und Vorhersage von Krankheiten ist die Akzeptanz der Mitarbeitenden in der Nutzung von KI besonders wichtig. Zur Schaffung eines guten Verständnisses über KI und die Berücksichtigung von Changemanagement schauen Sie in unserem KI-Kompetenzbildungsprogramm vorbei. In Modul 4 und 5 werden die Themen „Keine Angst vor KI“ und „KI- und Changemanagement“ behandelt.
  3. Die Sicherheit Ihrer Daten ist speziell bei den Angaben zu Ihren Patient*innen sehr wichtig. Zur sicheren Nutzung von KI-Werkzeugen schauen Sie in unserem KI-Kompetenzbildungsprogramm vorbei. In Modul 3 wird das Thema „Informationssicherheit“ behandelt.
  4. Strukturieren Sie Ihr KI-Projekt: Welches Problem soll gelöst werden? Setzen Sie klare Ziele. Welche Daten werden benötigt? Wie erfolgt die Anwendung? Dabei kann Sie der KI-Canvas unterstützen.
  5. Integrieren Sie Ihre Geschäftsführung, um das weitere Vorgehen zu besprechen.

Sie benötigen Unterstützung bei den nächsten Schritten? Gehen Sie gerne auf die KI-Dienstleistenden der Region Hannover zu. Gerne unterstützt Sie auch die Region Hannover bei der Gestaltung Ihres Anwendungsfalls.

4.   Beispielprojekt

Zur Diagnose und Vorhersage von Krankheiten hat das Universitätsklinikum Freiburg ein KI-basiertes System entwickelt, mit dem bei Darmspiegelungen bis zu zehn Prozent mehr Darmkrebs-Vorstufen erkannt werden können.

Sie wollen mehr zu diesem Projekt erfahren? Schauen Sie sich die Webseite des Universitätsklinikums Freiburg an.

https://www.uniklinik-freiburg.de/presse/pressemitteilungen/detailansicht/1958-kuenstliche-intelligenz-verbessert-darmkrebs-vorsorge.html

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