In den letzten Jahren haben Gesundheitsorganisationen damit begonnen, verschiedene KI-Tools aggressiv in ihre Systeme und Prozesse zu integrieren. Dieses komplexe Unterfangen kann jedoch in vielerlei Hinsicht schiefgehen, daher müssen Gesundheitsorganisationen bei der Auswahl ihrer Tools und Anbieter umsichtig vorgehen.
Ein CEO drückte es kürzlich so aus: „Die Leute verklagen nicht Computer, sie verklagen Ärzte oder die Institutionen, für die diese arbeiten.“ Dies unterstreicht, wie wichtig es ist, die Herausforderungen, die mit der Integration von KI in Gesundheitssysteme und Pflegemanagement einhergehen, vollständig zu verstehen.
Wenn es an Einblick in das genaue Gesundheitsbild eines Patienten mangelt und die Möglichkeit fehlt, tiefere Ursachen zu ermitteln, kann dies die Entscheidungsfindung erschweren. KI kann bei diesem Prozess helfen, aber wenn sie nicht gut konzipiert ist, kann sie zu einem Hindernis für die Erreichung dieser wichtigen Fähigkeit werden. Wir müssen daher verstehen und genau beobachten, wo etwas schiefgehen kann. Dies sind kritische Probleme, da sie echte Konsequenzen für die Menschen haben können.
Das Pflegemanagement sollte systematisch in jede Strategie des Bevölkerungsgesundheitsmanagements integriert werden. Trotz seiner Komplexität bietet das Pflegemanagement durch die Integration von KI ein enormes Verbesserungspotenzial. Durch die nahtlose Einbindung verschiedener KI-Technologien in Arbeitsabläufe und Anwendungsfälle können Gesundheitsorganisationen die Patientenergebnisse verbessern und die Gesundheitsversorgung optimieren. Der Einsatz von KI-Lösungen, die eng in die Pflegemanagementprozesse integriert sind, kann zu erheblichen Verbesserungen führen. Dieser Ansatz, der die gleichzeitige Verwendung mehrerer KI-Modelle wie prädiktive Analysen, präskriptive Algorithmen, Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und generative Modelle beinhaltet, kann die Art und Weise, wie wir das Gesundheitswesen verwalten, revolutionieren.
KI, nur um KI zu haben, ist ein Rezept für Ärger. Wenn sie sorgfältig in die entsprechenden Arbeitsabläufe und Prozesse integriert werden, können KI-Technologien die Behandlungsergebnisse verbessern und die Gesundheitsversorgung erheblich rationalisieren. Allerdings ist dies nicht ohne Herausforderungen. Gesundheitsdienstleister müssen KI-Halluzinationen, Datenqualität und Bedenken hinsichtlich der Modellstabilität berücksichtigen.
Es ist entscheidend, dass diese KI-Funktionen nicht nur Ergänzungen zu den verschiedenen Schritten der Arbeitsabläufe im Pflegemanagement sind, sondern strategisch integriert werden. Diese strategische Integration sollte die Risikoidentifizierung, die Patienteneinbindung, die klinische Entscheidungsfindung und die Berichtsergebnisse verbessern. Anbieter sollten sorgfältig prüfen, wie verschiedene KI-Modelle strategisch integriert werden können, um den Lebenszyklus des Pflegemanagements zu optimieren und die komplexen Bedürfnisse ihrer Patienten und Bevölkerungsgruppen zu erfüllen.
Wenn wir über KI im Pflegemanagement sprechen, gibt es vier verschiedene Arten von KI-Technologien. Jede davon spielt eine einzigartige Rolle bei der Erweiterung von Arbeitsabläufen im Pflegemanagement, von der Risikovorhersage bis hin zur Patienteneinbindung und Ergebnisanalyse:
Prädiktive KI – Prädiktive KI-Modelle nutzen historische Daten, um zukünftige Ereignisse und Trends vorherzusagen und mögliche Ergebnisse vorherzusehen. So können Organisationen auf neu auftretende Risiken reagieren und die Patientenversorgung proaktiv optimieren.
Präskriptive KI – Präskriptive KI geht über Vorhersagen hinaus und verwendet regelbasierte Algorithmen, um bestimmte Aktionen und Eingriffe zu empfehlen. Dieses Modell basiert auf einem eingeschränkten Ansatz und verwendet klar definierte Regeln, um bestimmte evidenzbasierte Aktionen zur Erreichung der gewünschten Ergebnisse zu empfehlen. Diese Fähigkeit, das Modell einzuschränken, ist eine entscheidende Eigenschaft präskriptiver KI.
Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) – NLP analysiert und interpretiert die natürliche Sprache, die im Gesundheitswesen verwendet wird, beispielsweise Arztnotizen. Durch das Extrahieren und Kodieren wertvoller Informationen aus unstrukturierten Daten verbessert NLP die Fähigkeit, klinische Erkenntnisse für ein verbessertes Pflegemanagement zu nutzen.
Generative KI – Generative KI-Modelle sind probabilistische Maschinen, die nach Mustern suchen, die sie während des Trainings lernen, und diese verwenden, um das nächste Wort in einer beliebigen Sequenz vorherzusagen. Diese Modelle werden darauf trainiert, menschliche Kommunikation nachzuahmen, und können bei der Entwicklung personalisierter Strategien zur Patienteneinbindung und der Optimierung von Kommunikationsabläufen helfen.
Doch selbst bei gut konzipierten KI-Modellen können kleine Störungen in den Daten zu unerwarteten und potenziell schädlichen Ergebnissen oder „Halluzinationen“ führen.
KI-Halluzinationen
Alle Modelle der generativen KI halluzinieren. Die Frage ist, wie wir diese minimieren und welche Auswirkungen sie haben. Modelle der generativen KI untersuchen viele Daten und lernen Muster in dem Sinne, dass das Wort E wahrscheinlich auf das Wort ABCD folgt. Ob das aus realer Sicht Sinn ergibt, ist aus Sicht der generativen KI irrelevant. Ein etwas beunruhigendes Beispiel ist der Chatbot (SARAH), den die Weltgesundheitsorganisation (WHO) auf der Grundlage von ChatGPT 3.5 veröffentlicht hat und der Berichten zufolge zahlreiche Fehler gemacht hat. In einem Fall erstellte SARAH eine Liste nicht existierender Kliniken in San Francisco.
Es geht hier nicht darum, die WHO herauszupicken, aber selbst wenn diese Fehler sehr selten vorkommen, sagen wir einmal unter hunderttausend Antworten, sind das immer noch eine Menge Fehler, wenn man bedenkt, wie häufig diese Modelle verwendet werden.
Die Schlussfolgerung ist, dass Gesundheitsorganisationen auf die Datengenauigkeit achten, die KI-Leistung überwachen und solche Probleme angehen sollten.
Bei der Integration von KI in Gesundheitssysteme können auf dreierlei Weise Probleme auftreten:
Die Trainingsdaten, die in KI-Modellen verwendet werden Generative KI-Modelle selbst und Die inhärenten Herausforderungen bei KI-Designs
Bei präskriptiven KI-Modellen stellen Halluzinationen und Stabilität kein Problem dar, bei prädiktiver und insbesondere generativer KI können diese jedoch erhebliche Probleme darstellen.
Im Fall der generativen KI werden sie speziell anhand großer Datenmengen trainiert, und diese Daten können sowohl genaue als auch ungenaue Inhalte sowie verschiedene Arten von Verzerrungen enthalten. Wie wir gesehen haben, sagen diese Modelle auf der Grundlage ihrer Trainingsdaten Muster voraus, ohne die Wahrheit zu erkennen. Obwohl sie meistens gute Antworten liefern, können sie Unwahrheiten oder Verzerrungen produzieren, die schwer zu erkennen sein können. Wir müssen uns also der potenziellen Fallstricke bei der Verwendung von Modellen der generativen KI sehr bewusst sein, was uns zur Frage der Grenzen generativer Modelle bringt.
Wie der Name schon sagt, ist die Entwicklung von generativen KI-Modellen mit gewissen Herausforderungen verbunden. Diese Modelle „generieren“ Informationen mithilfe von Wahrscheinlichkeitsmodellen und ähneln eher einer Zoltar-Maschine als einer Enzyklopädie. Die meisten Benutzer gehen jedoch davon aus, dass sie Informationen in einer Enzyklopädie nachschlagen, wenn sie generative KI-Tools verwenden.
Gesundheitsorganisationen müssen sehr vorsichtig sein und mit Anbietern zusammenarbeiten, die über ein tiefes Verständnis von klinischem Wissen, Patientendaten und der angemessenen Anwendung von KI-Technologien verfügen, um die Risiken und unbeabsichtigten Folgen zu mindern, die auftreten können. Sie müssen auch die Probleme im Zusammenhang mit Halluzinationen verstehen und sicherstellen, dass ihre Anbieter geeignete Maßnahmen ergriffen haben, um die Modelle einzuschränken und Technologien einzusetzen, die unerwünschte Ergebnisse minimieren, wenn nicht sogar eliminieren.
Der Schlüssel zum Erfolg im Gesundheitswesen liegt darin, das Potenzial der KI zu nutzen und gleichzeitig Patientensicherheit und ethische Aspekte zu priorisieren. Durch die strategische Integration von KI in die Arbeitsabläufe des Pflegemanagements und die direkte Bewältigung der Herausforderungen können Gesundheitsdienstleister den Weg für eine Zukunft ebnen, in der eine KI-gestützte Pflege sowohl für Patienten als auch für Anbieter bessere Ergebnisse liefert.
Foto: Dilok Klaisataporn, Getty Images
Dr. Mansoor Khan ist der CEO von Persivia. Inc. Dr. Mansoor Khan ist seit 20 Jahren in der Software- und Gesundheitsbranche tätig. Er ist ein Serienunternehmer, der seit Mitte der 90er Jahre fortschrittliche Technologien und hochmoderne Software entwickelt. Im Laufe der Jahre leitete er Teams, die Technologien und Anwendungen für Krankheitsüberwachung, künstliche Intelligenz, Qualitätsmanagement, Analytik, Pflegemanagement sowie Kosten- und Nutzungsmanagement entwickelten. Diese Bemühungen wurden im Laufe der Jahre mit zahlreichen Preisen ausgezeichnet, darunter für das beste Entscheidungsunterstützungssystem für ACOs (Blackbook) und die Top 100 der KI-Unternehmen.
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