Maschinelles Lernen und Gesundheitswesen sind in vielerlei Hinsicht einzigartig für einander geeignet. Im Kern ist ein Großteil der Gesundheitsversorgung die Mustererkennung. Ein gesunder menschlicher Körper und seine verschiedenen Subsysteme funktionieren auf konsistente, quantifizierbare Weise. Wenn ein menschlicher Organismus unter einer Krankheit leidet, weicht er von dieser Homöostase auf eine Weise ab, die über Zeit und Populationen hinweg vorhersehbar ist.
Die Verwendung von Computer Vision zur Identifizierung von Gesundheitszuständen in medizinischen Bildern ist möglicherweise der am häufigsten genannte Anwendungsfall für KI im Gesundheitswesen. Es ist leicht zu verstehen, warum: Die Untersuchung eines medizinischen Scans, um festzustellen, ob ein Tumor, eine Hautläsion, eine Netzhauterkrankung oder eine andere Indikation vorliegt, ist ein klares Beispiel für die Objektklassifizierung, genau das, was Deep Learning auszeichnet
Jüngste Fortschritte in der Verarbeitung natürlicher Sprache haben AI-basierte Konversationsschnittstellen ermöglicht, die das Patienten-Screening und die Pflege-Navigation automatisieren können. Beispielsweise können Patienten Symptome und Fragen per SMS austauschen und erhalten als Antwort eine automatisierte klinische Anleitung. In ähnlicher Weise können AIs entwickelt werden, die kontinuierlich mit Patienten kommunizieren, um sicherzustellen, dass sie engagiert bleiben und ihr Pflegesystem einhalten.
COVID-19 hat die Einführung der Ferngesundheit erheblich beschleunigt: die Bereitstellung klinischer Dienste für Patienten über Entfernungen und nicht persönlich mithilfe digitaler Tools.
Während die Pandemie als kurzfristiger Katalysator gedient hat, glauben viele Experten, dass die Ferngesundheit (auch Telemedizin genannt) auf dem Weg ist, eine dauerhaft wichtige Säule der Gesundheitsversorgung zu werden. McKinsey schätzt, dass allein in den USA in den kommenden Jahren bis zu 250 Milliarden US-Dollar an Gesundheitsausgaben virtualisiert werden.
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