Wie KI zur Lösung des Datenproblems im Gesundheitswesen beitragen kann

Der Gesundheitsmarkt wird mit neuen KI-Lösungen überschwemmt. Einige dieser Lösungen setzen KI zwar sinnvoll und effektiv ein, doch ebenso viele versprechen eine Revolution in der Gesundheitsversorgung und -verwaltung. In Wirklichkeit sind viele dieser Lösungen kaum mehr als die Verwendung von KI-gestützten Chatbots, um manuelle Arbeitsabläufe und den Mehraufwand geringfügig zu reduzieren, während den Kunden für diesen Service exorbitante Summen berechnet werden.

Der Trend, dass KI-Unternehmen ins Gesundheitswesen einsteigen und Gesundheitsunternehmen in die KI – angetrieben durch große Technologieinvestitionen – ist ein klarer Beweis für das enorme Potenzial der KI. Doch selbst die etabliertesten KI-Unternehmen haben Schwierigkeiten, ihre Lösungen an die Komplexität des Gesundheitswesens anzupassen. ChatGPT gilt allgemein als die fortschrittlichste generative KI, die der Öffentlichkeit zur Verfügung steht. Als Forscher für JAMA Pediatrics ChatGPT kürzlich testeten, diagnostizierte das Programm erstaunliche 83 % der Fälle bei Kindern falsch.

Diese Anwendungen mit niedrigem ROI erschweren es legitimen KI-Lösungen etablierter KI-Organisationen im Gesundheitswesen, sich auf dem Markt durchzusetzen. Und dieses Muster aus zu viel Versprechen und zu wenig Leistung wird unweigerlich zu Skepsis bei den Führungskräften im Gesundheitswesen führen, was wiederum die Einführung KI-gestützter Lösungen in der gesamten Branche behindern wird.

Um KI im Gesundheitswesen effektiv einzusetzen, müssen die Verantwortlichen im Gesundheitswesen zunächst verstehen, was KI kann und, was ebenso wichtig ist, was sie nicht kann. Ein umfassenderes Verständnis von KI ist unerlässlich, um der Gesundheitsbranche dabei zu helfen, Wahrheit von Hype zu unterscheiden. Insbesondere Anbieterorganisationen müssen sehr vorsichtig sein, wie sie KI einsetzen, vor allem im Hinblick auf die Patientenversorgung. Aber es gibt einen Sweet Spot für KI im Gesundheitswesen: die Bewältigung der überwältigenden Verwaltungslast, mit der viele Organisationen zu kämpfen haben. KI hat ein enormes Potenzial, bei der Verwaltungsvereinfachung, der Risikoanpassung und der wertorientierten Versorgung zu helfen.

Ein Großteil der Aufregung um KI im Gesundheitswesen dreht sich um das Potenzial generativer Modelle. Die Boston Consulting Group behauptet, dass generative KI MRTs lesen und analysieren, Krankheiten diagnostizieren, personalisierte Behandlungspläne für Patienten erstellen, die Interoperabilität von Gesundheitsdaten verbessern und sogar Initiativen zur Bevölkerungsgesundheit unterstützen kann.

Das Potenzial für diese Anwendungen ist zweifellos vorhanden, aber es müssen noch einige erhebliche Hürden genommen werden, bevor die Gesundheitsbranche generative KI mit wenig oder gar keinem menschlichen Input sinnvoll einsetzen kann. Es ist zu erwarten, dass generative KI beim Lernen Fehler macht; diese Fehler sind in der Tat die Art und Weise, wie die KI lernt. Andere Branchen können es sich leisten, einen Versuch-und-Irrtum-Ansatz zu verfolgen, aber das ist im Gesundheitswesen nicht der Fall, wo viel mehr auf dem Spiel steht und ein Versagen tödlich sein kann. Gesundheitsdienstleister haben die rechtliche und moralische Pflicht, das Leben ihrer Patienten zu schützen, und da ist einfach kein Raum für Fehler.

Trotz dieser Herausforderungen ist die Notwendigkeit, KI im Gesundheitswesen einzuführen, klar. Der Übergang der Branche hin zu einer wertorientierten Versorgung erfordert enorme Mengen an Patienten-/Mitglieder- und Bevölkerungsdaten, um effektiv zu sein. Je mehr Daten Gesundheitsorganisationen sammeln, desto mehr Verwaltungsarbeit ist erforderlich, um sie zu verwalten, und desto mehr gibt die Branche für Verwaltungsaufgaben aus. Ein aktueller Bericht des Council for Affordable Quality Healthcare (CAQH) ergab, dass die Gesundheitsbranche im Jahr 2022 60 Milliarden US-Dollar für Verwaltungsaufgaben ausgab, eine Steigerung von 18 Milliarden US-Dollar gegenüber 2021.

Die meisten Patientendaten sind unstrukturiert (Bilder, Diagrammnotizen, PDFs und Faxe ohne OCR usw.) und lassen sich nicht einfach organisieren oder zur weiteren Analyse in Gesundheitssysteme übertragen. Daher bleiben wertvolle Erkenntnisse über Patienten/Mitglieder und Bevölkerungsgruppen für Gesundheitsorganisationen oft unzugänglich. Der Verwaltungsaufwand kann durch den Einsatz von KI erheblich reduziert werden, um die Effizienz menschlicher Mitarbeiter zu steigern. Generative KI kann kontextbezogene Daten liefern, um Details und Unterstützung bereitzustellen und so den Verwaltungsaufwand drastisch zu reduzieren.

Gesundheitsorganisationen arbeiten zudem mit unterschiedlichen Systemen zusammen, was die Herausforderung des Datenaustauschs noch verschärft. Die Erkenntnisse, die Anbieter und Krankenkassen untereinander austauschen, sind oft fragmentiert und unvollständig, was wiederum zu Reibungen zwischen den Partnerorganisationen führt. Die Überwindung dieser Hindernisse ist für den Erfolg einer wertorientierten Versorgung von entscheidender Bedeutung.

Die effektive Nutzung und Anwendung datenbasierter Informationen ist eine große Hürde für die Gesundheitsbranche. Eine weitere Hürde ist die Notwendigkeit, die Genauigkeit und Genauigkeit dieser Daten sicherzustellen. KI-Modelle sind nur so genau wie die Daten, mit denen sie trainiert werden. Gesundheitsorganisationen müssen der Datengenauigkeit Priorität einräumen, um die Genauigkeit der KI-gestützten Erkenntnisse zu optimieren.

Der Weg zu einer sinnvollen Einführung von KI im Gesundheitswesen ist lang. Dennoch unterstreicht das Datenproblem der Gesundheitsbranche den dringenden Bedarf an KI-Unterstützung. Indem sie Datengenauigkeit und Interoperabilität priorisieren, können die Beteiligten beginnen, das Potenzial von KI im Gesundheitswesen auszuschöpfen. Wie schon immer wird sich die Branche weiterentwickeln. Um die Zukunft der Gesundheitsversorgung und -verwaltung neu zu gestalten, ist eine verantwortungsvolle und umsichtige Anwendung von KI-Lösungen erforderlich. Und obwohl KI die Arbeit von Menschen ergänzen kann, ist es wichtig, sich daran zu erinnern, dass KI allein kein akzeptabler Ersatz für menschliche Interaktion und klinische Bewertung ist.

Foto: Sylverarts, Getty Images

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