Generative KI im Gesundheitswesen: Revolutionierung der Patientenversorgung und -diagnose

Eine Studie der Washington University School of Medicine und des Tech-Start-ups Whiterabbit.ai hat ergeben, dass KI im Jahr 2024 in der Lage sein könnte, Brustkrebs im Frühstadium zu erkennen und falsch-positive Ergebnisse zu reduzieren.

Das Unternehmen trainierte ein KI-Modell auf Basis von 12.248 digitalen 2D-Mammogrammen (6.161 zeigten Krebs). Anschließend testeten sie das Modell anhand mehrerer Real-World-Mammogramme.

Die Studie ergab, dass von den 10.000 Personen, die sich einer Mammographie unterzogen, mehr als 260 auf diagnostische Untersuchungen und 10 auf Biopsien hätten verzichten können, wenn KI-Systeme bei der Krebsdiagnose eingesetzt worden wären.

Generative KI und Large Language Models (LLMs) verändern das Gesundheitswesen, wie wir es kennen, in rasantem Tempo und bieten innovative Lösungen für seit langem bestehende Herausforderungen. Diese einen Paradigmenwechsel herbeiführende Technologie hat das Potenzial, die Patientenversorgung zu revolutionieren, Abläufe zu optimieren und die medizinische Forschung zu verbessern.

Jene Technologie beschreibt die Zukunft unseres Gesundheitssystems. Doch ist dies erst der Anfang.

In diesem umfassenden Artikel tauchen wir tief in diese neue, spannende Thematik ein und untersuchen, wie die ethische Integration von Generativer KI zu einer qualitativ hochwertigen Gesundheitsversorgung und Patientenbetreuung beitragen kann.

Ihnen ist sehr wahrscheinlich bekannt, wie GPT-4 (oft auch unter dem bekannteren Chat-Interface ChatGPT bekannt) die Branche weltweit auf den Kopf gestellt hat. Vielleicht haben Sie sogar schon gesehen, wie Generative KI Modelle wie Flux und Midjourney KI-Porträts erstellt haben, die von echten Fotos kaum zu unterscheiden sind.

Aber diese Technologie ist nicht nur für die Erstellung von Kunstwerken oder die Generierung intelligenter Textantworten für Chatbots in Unternehmen geeignet.

Generative KI im Gesundheitswesen kann administrative Aufgaben automatisieren, klinische Anwendungen verbessern und letztendlich zu besseren Ergebnissen für die Patienten führen.

Führungskräfte im Gesundheitswesen verfolgen aktiv die Implementierung Generativer KI Tools oder planen diese, um das Patientenerlebnis zu verbessern und ihre Abläufe zu optimieren.

Wenn die Gesundheitsbranche generative künstliche Intelligenz einsetzt, steht sie sowohl vor Chancen als auch vor Herausforderungen. Die Technologie verspricht zwar, die Effizienz und Genauigkeit in vielen Bereichen zu verbessern, doch müssen auch Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes, ethischer Gesichtspunkte und der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften berücksichtigt werden.

Large Language Models (LLMs) gibt es schon seit Jahrzehnten, aber sie haben sich erst kürzlich durchgesetzt. Diese Kettenreaktion der Popularität wurde mit Sicherheit durch die bahnbrechende Veröffentlichung von ChatGPT durch OpenAI Ende 2022 ausgelöst.

Was widerum bedeutet, dass die Auswirkungen, die diese Technologien auf das Gesundheitswesen haben können, nach wie vor schlecht verstanden oder falsch eingeschätzt werden.

Traditionell hat die Gesundheitsbranche KI nur relativ langsam eingeführt. Abgesehen von bestimmten Bereichen wie beispielsweise der Radiologie.

Da das Gesundheitswesen eine regulierte Branche ist, in der es um Entscheidungen über Leben und Tod geht, ist es angebracht, dass Änderungen vorsichtig und maßvoll vorgenommen werden.

Im Gesundheitswesen herrscht ein großer Mangel an Arbeitskräften. Ärzteschaft, Pflege und Personal sind chronisch überlastet, erholen sich immer noch von der Pandemie und sind gestresst von der Menge an Verwaltung und Papierkram, die gesetzlich vorgeschrieben ist.

Kliniker sprechen oft von "Pyjamazeit" - Zeit, die nach der Arbeitszeit damit verbracht wird, Krankenblätter zu aktualisieren, mit Patienten-E-Mails Schritt zu halten und andere administrative Aufgaben zu erledigen. Diese langwierigen (aber notwendigen) Aufgaben im Gesundheitswesen eignen sich besonders gut für Generative KI Technologien.

Trotz der hohen Regulierungsdichte gehört die Branche zu den Top-Adoptern Generativer KI und ist begierig auf noch mehr KI-Anwendungen - solange sie ethisch, sicher und nachhaltig umgesetzt werden.

Generative KI ist kein "Geist in der Maschine", der neue Informationen aus dem Nichts erschafft. Vielmehr werden umfangreiche Datensätze genutzt, um neue Inhalte zu erstellen, die Diagnose zu unterstützen und die Behandlungsplanung zu verbessern.

KI-Technologien in der Medizin umfassen ein breites Spektrum an Anwendungen.

Hier nur ein kleiner Ausschnitt der Möglichkeiten:

• Machine Learning Algorithmen können Patientendaten analysieren, um Krankheitsrisiken vorherzusagen und personalisierte Behandlungen zu empfehlen.
• Computer-Vision-Systeme interpretieren medizinische Bilder und helfen Radiologen bei der Erkennung von Anomalien.
• Natural Language Processing (NLP) extrahiert wertvolle Informationen aus klinischen Aufzeichnungen und medizinischer Literatur.
• Robotik und KI verbessern die chirurgische Präzision und automatisieren sich wiederholende Aufgaben.
• Virtual Reality und Augmented Reality auf der Grundlage von künstlicher Intelligenz bieten Medizinstudenten und Fachleuten ein realistisches Schulungserlebnis.
• KI-gesteuerte Chatbots und virtuelle Assistenten verbessern die Patientenbindung und bieten rund um die Uhr Unterstützung bei grundlegenden Gesundheitsfragen.
• KI-gestützte Agenten und Anwendungen automatisieren einen Großteil der Routinearbeit bei der Aktenführung und der Patientenkorrespondenz für Ärzte.

Und vieles, vieles mehr. Betrachten wir einige dieser Anwendungen im folgenden näher.

Laut einer Umfrage, die wir auf einer unserer Veranstaltungen im Gesundheitswesen durchgeführt haben, sind viele Unternehmen der Meinung, dass Generative KI eine leistungsstarke, aber herausfordernde Technologie mit einer fast unendlichen Anzahl von Anwendungsfällen ist.

Dazu gehören innovative Anwendungen in den Bereichen Diagnose, Behandlung, personalisierte Pflege und Arzneimittelentwicklung.

Generative KI Modelle revolutionieren die medizinische Bildanalyse und verbessern die diagnostische Genauigkeit und Geschwindigkeit. KI-Algorithmen können subtile Anomalien in Röntgenbildern, MhealthcareRIs und CT-Scans erkennen, die dem menschlichen Auge entgehen könnten.

In der Radiologie hilft KI bei der Früherkennung von Krankheiten, wie Krebs oder Herz-Kreislauf-Erkrankungen. Dies führt zu frühzeitigeren Eingriffsmöglichkeiten und verbesserten Prognosen für die Patienten.

Dank Natural Language Processing, also der Verarbeitung natürlicher Sprache, kann die KI große Mengen an medizinischer Literatur und Patientenakten analysieren. Dies hilft Gesundheitsdienstleistern, fundiertere Behandlungsentscheidungen zu treffen, die auf den neuesten Forschungsergebnissen und ähnlichen Fallbeispielen beruhen.

KI-gestützte Systeme können auch auf einzelne Patienten zugeschnittene Behandlungspläne erstellen. Diese Pläne berücksichtigen Faktoren wie die genetische Veranlagung, die Krankengeschichte und den Lebensstil, um die therapeutischen Ansätze zu optimieren.

Generative KI verbessert die personalisierte Versorgung durch die Analyse von Patientendaten, um Gesundheitsrisiken vorherzusagen und Präventivmaßnahmen zu empfehlen. KI-Modelle können verschiedene Datentypen, einschließlich genetischer Informationen, verarbeiten, um individualisierte Gesundheitsprofile zu erstellen.

Chatbots und virtuelle Assistenten, die von Generativer KI angetrieben werden, bieten Patienten rund um die Uhr Unterstützung. Sie beantworten Fragen, erinnern an die Einnahme von Medikamenten und geben allgemeine Gesundheitstipps.

KI-Algorithmen können auf der Grundlage des Gesundheitszustands, der Ziele und Vorlieben eines Patienten personalisierte Ernährungs- und Bewegungspläne erstellen. Dieser maßgeschneiderte Ansatz verbessert die Einhaltung von Empfehlungen für eine gesunde Lebensweise.

Im Bereich der psychischen Gesundheit können KI-gestützte Tools Sprachmuster und Texte analysieren, um frühe Anzeichen von Krankheiten wie Depressionen oder Angstzuständen zu erkennen. Dies ermöglicht rechtzeitiges Eingreifen und Unterstützung.

Generative KI beschleunigt die Prozesse der Arzneimittelforschung durch das Erkennen potenzieller Arzneimittelkandidaten und ihrer Wechselwirkungen mit biologischen Wirkorten. KI-Modelle können Millionen von Molekülstrukturen generieren und screenen und so den Zeit- und Kostenaufwand für die Entwicklung von Arzneimitteln im Frühstadium erheblich reduzieren.

Machine Learning Algorithmen analysieren riesige Datensätze von chemischen Verbindungen, biologischen Pfaden und Ergebnissen klinischer Studien. Dies hilft den Forschern, vielversprechende Arzneimittelkandidaten zu identifizieren und deren Wirksamkeit und mögliche Nebenwirkungen vorherzusagen.

KI-gestützte Simulationen können die Wechselwirkungen von Arzneimitteln im menschlichen Körper modellieren, so dass die Forscher Dosierungen und Zusammensetzungen optimieren können, bevor klinische Versuche beginnen. Dies verbessert die Erfolgsquote bei der Arzneimittelentwicklung und verringert die Risiken für die Studienteilnehmer.

In klinischen Studien hilft die Generative KI bei der Patientenauswahl und -überwachung. Sie kann geeignete Kandidaten anhand spezifischer Kriterien identifizieren und mögliche unerwünschte Reaktionen vorhersagen, was die Sicherheit und Effizienz von Studien erhöht.

Ein großer Vorteil der Generativen KI besteht darin, dass sie eine große Datenmenge verarbeiten und Lösungen finden kann, die Menschen nicht finden könnten.

Die Integration von Gesundheitsdaten und Generativen KI-Modellen ist der Schlüssel zur Verbesserung der Patientenversorgung, zur Rationalisierung von Arbeitsabläufen und zur Aufdeckung wertvoller Erkenntnisse aus komplexen Datensätzen.

EHRs sind ein Eckpfeiler für die Integration von KI im Gesundheitswesen. Diese digitalen Aufzeichnungen enthalten umfassende Patienteninformationen, darunter Krankengeschichten, Laborergebnisse und Behandlungspläne.

KI-Algorithmen können EHRs untersuchen, um Muster und Trends (einschließlich Text- und Bilddaten) zu erkennen, die Ärzten möglicherweise nicht auf Anhieb einleuchten. Diese Analyse kann dabei helfen, potenzielle Gesundheitsrisiken vorherzusagen und personalisierte Behandlungsoptionen vorzuschlagen.

Gesundheitsorganisationen setzen zunehmend KI-gestützte Tools ein, um aussagekräftige Informationen aus unstrukturierten EHR-Daten zu extrahieren. Diese Tools können klinische Notizen automatisch kategorisieren und zusammenfassen, so dass medizinisches Fachpersonal schneller auf relevante Patienteninformationen zugreifen kann.

Die meisten EHR-Anbieter, die die Bedeutung des aktuellen KI-Goldrausches erkannt haben, fügen ihren Systemen eilig KI-gestützte Funktionen hinzu. Diese ermöglichen die folgenden Vorteile:

• Leichtere Navigation
• Freihändige Interaktion (Sprachaufnahmen von Patienteninteraktionen werden inhaltlich ausgewertet und formatiert)
• Besserer Einblick in die klinische Entscheidungsfindung

KI-gestützte Startups für das Gesundheitswesen waren auch eine der Top-Kategorien für Startup-Finanzierungen im Jahr 2024.

KI eignet sich hervorragend zur Verarbeitung großer Mengen von Gesundheitsdaten, um Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. Mit fortschrittlichen Analysetechniken lassen sich Zusammenhänge zwischen verschiedenen Gesundheitsfaktoren erkennen, was zu verbesserten Diagnose- und Behandlungsstrategien führt.

Machine Learning Algorithmen können verschiedene Datensätze analysieren, darunter:

• Demografische Daten des Patienten
• Medizinische Anamnesen
• Laborergebnisse
• Bildgebende Untersuchungen
• Genetische Informationen

Durch die Untersuchung dieser Datensätze können KI-Systeme subtile Muster erkennen, die auf frühe Anzeichen von Krankheiten hinweisen oder den Krankheitsverlauf vorhersagen können.
KI-gesteuerte prädiktive Analysen helfen Gesundheitsdienstleistern auch dabei, die Ressourcenzuweisung zu optimieren und die betriebliche Effizienz zu verbessern. Diese Instrumente können die Aufnahme von Patienten prognostizieren, Hochrisikopatienten identifizieren und Präventivmaßnahmen vorschlagen, um die Zahl der Krankenhauseinweisungen zu verringern.

Generative KI im Gesundheitswesen wirft kritische Fragen zu Fairness, Datenschutz und Governance auf. Die Klärung dieser Fragen ist unerlässlich, um eine verantwortungsvolle Umsetzung zu gewährleisten und das Vertrauen der Öffentlichkeit in KI-gestützte medizinische Technologien zu erhalten.

KI-Systeme können bestehende Verzerrungen in Gesundheitsdaten und -praktiken verstärken. Um dies abzumildern, müssen die Entwickler vielfältige und repräsentative Trainingsdaten verwenden.

Ethische KI-Entwicklung erfordert multidisziplinäre Teams aus Ethikern, Klinikern und Patientenvertretern. Dadurch wird sichergestellt, dass die KI-Tools unterschiedliche Perspektiven und Bedürfnisse berücksichtigen.

Der gleichberechtigte Zugang zu KI ist von entscheidender Bedeutung. Gesundheitsdienstleister sollten KI-Lösungen implementieren, die unterschiedlichen Patientengruppen dienen, nicht nur denjenigen mit den meisten Ressourcen.

Der Schutz der Privatsphäre der Patienten ist beim Einsatz von KI im Gesundheitswesen von größter Bedeutung. Strenge Datenanonymisierungs- und Verschlüsselungsprotokolle müssen durchgesetzt werden.

KI-Systeme benötigen oft große Datensätze für Training und Betrieb. Organisationen des Gesundheitswesens müssen robuste Cybersicherheitsmaßnahmen einführen, um Datenverletzungen zu verhindern. Die Prozesse für die Einwilligungserklärung müssen aktualisiert werden, um den Einsatz von KI zu berücksichtigen. Die Patienten sollten verstehen, wie ihre Daten in KI-Systemen verwendet werden können, und das Recht haben, sich dagegen zu entscheiden.

Regierungen auf der ganzen Welt ringen darum, wie sie KI am besten regulieren können. Die FDA entwickelt Rahmenwerke zur Bewertung und Verwaltung von KI-basierten Medizinprodukten. Diese beinhalten Richtlinien für kontinuierliches Monitoring und Aktualisierung von KI Algorithmen. Das KI-Gesetz der EU sieht strenge Regeln für risikoreiche KI-Anwendungen vor, darunter viele im Gesundheitswesen. Der Schwerpunkt liegt auf Transparenz, menschlicher Aufsicht und Rechenschaftspflicht.

Haftungsfragen bei KI-gestützten Entscheidungen im Gesundheitswesen sind nach wie vor komplex. Es werden klare Richtlinien benötigt, um die Verantwortung zu bestimmen, wenn AI zu medizinischen Fehlern beiträgt.

Internationale Zusammenarbeit ist unerlässlich, um harmonisierte AI-Vorschriften zu schaffen. Dies gewährleistet einheitliche Standards und erleichtert die globale Entwicklung und den Einsatz von KI im Gesundheitswesen.

Neben den staatlichen Regulierungen gibt es auch mehrere Industriekonsortien, die sich auf den angemessenen Einsatz von KI im Gesundheitswesen konzentrieren, insbesondere CHAI (Coalition for Health AI) und TRAIN (Trustworthy & Responsible AI Network).

Organisationen des Gesundheitswesens nehmen KI schnell in ihre Regeln und Richtlinien auf. Viele von ihnen schaffen die Funktion eines Chief AI Officer oder fügen diese den Aufgaben des Chief Data Officer hinzu.

Die Generative KI im Gesundheitswesen steht vor erheblichen Hürden bei den technischen Möglichkeiten und der Marktakzeptanz. Diese Herausforderungen wirken sich sowohl auf die Wirksamkeit der Technologie als auch auf ihre Akzeptanz im medizinischen Bereich aus.

Viele Branchen, in denen viel auf dem Spiel steht, haben gezögert, Generative KI-Modelle wie beispielsweise GPT-4 zu implementieren, und zwar aus einem einzigen Grund: KI-Halluzinationen.

KI-Halluzinationen treten auf, wenn Modelle falsche oder unsinnige Daten generieren, was in medizinischen Zusammenhängen natürlich ernsthafte Risiken birgt.

Da die Modelle immer besser werden, werden diese Halluzinationen immer seltener auftreten, und es gibt Möglichkeiten, um Halluzinationen mit programmierten Schutzmaßnahmen abzuschwächen, wie zum Beispiel:

• Mechanismen zur Überprüfung der Fakten: Implementierung von Systemen, die KI-generierte Informationen mit verifizierten medizinischen Datenbanken abgleichen. Manchmal werden diese als "Erdungsmechanismen" bezeichnet.
• Human-in-the-Loop-Ansätze: Sicherstellung, dass KI-Ergebnisse von Fachkräften des Gesundheitswesens überprüft werden, bevor sie in der Patientenversorgung eingesetzt werden.
• Vertrauensschwellen: KI-generierte Inhalte werden nur dann akzeptiert, wenn der Vertrauensgrad des Modells einen vorgegebenen Schwellenwert überschreitet.
• Konsens zwischen mehreren Modellen: Verwendung mehrerer KI-Modelle und Akzeptanz von ausnahmslos jenen Ergebnissen, bei denen eine Übereinstimmung zwischen allen KI-Modellen besteht.

In Anbetracht dieser Einschränkungen könnte es empfehlenswert sein, Generative KI-Anwendungen in Gesundheitssystemen langsam einzuführen und mit Anwendungen mit geringerem Risiko zu beginnen, wie z. B:

1. Verwaltungsaufgaben: Einsatz von KI für die Terminplanung, die Verwaltung von Patientenakten und die Bearbeitung von Rechnungsanfragen.
2. Patientenaufklärung: Erstellung von personalisiertem Aufklärungsmaterial über Krankheiten und Behandlungen.
3. Triage-Chatbots: Implementierung von KI-gesteuerten Chatbots, die Patienten zu den entsprechenden Versorgungsstufen führen, ohne Diagnosen zu stellen.
4. Forschungsunterstützung: Einsatz von KI zur Zusammenfassung medizinischer Literatur und zur Ermittlung potenzieller Bereiche für weitere Studien.
5. Medizinische Kodierung: Einsatz von KI zur Unterstützung einer genauen und effizienten medizinischen Kodierung zu Abrechnungszwecken.

Indem sie mit diesen risikoärmeren Anwendungen beginnen, können die Gesundheitssysteme:

• Vertrauen in KI-Systeme aufbauen
• Entwicklung robuster Protokolle für die KI-Implementierung
• Schrittweise Schulung der Mitarbeiter zur KI-Integration
• Identifizierung und Behebung potenzieller Probleme vor dem Übergang zu risikoreicheren Anwendungen

KI kann dann weiter schrittweise in andere kritische Bereiche des Gesundheitswesens eingeführt werden, wobei die Sicherheit der Patienten und ethische Bedenken stets im Vordergrund stehen müssen.

Viele dieser risikoärmeren Anwendungen bieten den Gesundheitssystemen auch große Vorteile, so dass dieser "Slow-Roll"-Ansatz kein echter Kompromiss ist.

Indem sie darauf abzielen, die Erfahrung der Kliniker zu verbessern und die "Pyjamazeit" zu reduzieren, können Organisationen einen risikoärmeren "Human-in-the-Loop"-Ansatz verwenden und gleichzeitig große Vorteile bieten.

Gesundheitseinrichtungen stehen Hindernissen bei der Integration von Generativer KI in bestehende Systeme gegenüber. Hohe Implementierungskosten und der Bedarf an spezialisierter Infrastruktur halten viele Organisationen davon ab, diese Technologien einzuführen.

Regulatorische Unsicherheiten im Zusammenhang mit KI im Gesundheitswesen lassen potenzielle Anwender zögern, und Bedenken hinsichtlich der Haftung und Verantwortlichkeit für KI-gesteuerte Entscheidungen verlangsamen das Marktwachstum.

Fachkräfte im Gesundheitswesen können sich der Einführung von KI widersetzen, weil sie eine Verdrängung ihres Arbeitsplatzes oder den Verlust ihrer Autonomie bei der Entscheidungsfindung befürchten. Dieser Widerstand kann die Integration von Generativer KI in klinische Arbeitsabläufe erheblich behindern.

Das Vertrauen der Patienten ist ein weiterer kritischer Faktor. Viele Menschen sind nach wie vor skeptisch, was die Einbindung von KI in ihre Gesundheitsversorgung angeht, und ziehen menschliche Interaktion und Urteilsvermögen maschinell generierten Erkenntnissen vor.

Künstliche Intelligenz ist im Begriff, das Gesundheitswesen durch prädiktive Modellierung und strategische Zusammenarbeit zu revolutionieren. Diese Entwicklungen versprechen, die Patientenversorgung zu verbessern, Abläufe zu optimieren und die medizinische Forschung zu beschleunigen.

KI-gestützte Prognosemodelle werden die Entscheidungsfindung im Gesundheitswesen verändern. Diese Instrumente werden riesige Mengen von Patientendaten analysieren, um Gesundheitsprognosen zu erstellen und potenzielle Risiken zu erkennen. So können KI-Plattformen beispielsweise die Wahrscheinlichkeit von Krankenhausaufenthalten oder das Fortschreiten von Krankheiten vorhersagen.

Machine Learning Algorithmen werden sich weiter verbessern und genauere Diagnosen und personalisierte Behandlungspläne ermöglichen. KI-Tools werden bei der Interpretation medizinischer Bildgebung helfen und Krankheiten möglicherweise früher erkennen als menschliche Ärzte.

Gesundheitsdienstleister gehen strategische Partnerschaften mit Technologieunternehmen ein, um KI-Know-how zu nutzen. Ziel dieser Kooperationen ist die Entwicklung innovativer KI-Lösungen, die auf die Bedürfnisse des Gesundheitswesens zugeschnitten sind.

OpenAI und ähnliche Organisationen arbeiten mit medizinischen Einrichtungen zusammen, um spezielle KI-Modelle für Anwendungen im Gesundheitswesen zu entwickeln. Diese Partnerschaften konzentrieren sich auf die Entwicklung von künstlicher Intelligenz, die komplexe medizinische Terminologie verstehen und bei der klinischen Entscheidungsfindung helfen kann.

Start-ups entwickeln KI-gestützte mobile Apps für Patienten und medizinisches Fachpersonal. Diese Apps können Symptom-Checker, Medikamentenerinnerungen und virtuelle Gesundheitsassistenten anbieten.

Große Pharmaunternehmen arbeiten mit KI-Firmen zusammen, um die Entdeckung und Entwicklung von Medikamenten zu beschleunigen. KI-Tools werden zur Analyse von Molekülstrukturen und zur Vorhersage der Wirksamkeit von Arzneimitteln eingesetzt, wodurch die Zeit und die Kosten für die Markteinführung neuer Therapien reduziert werden.

Generative KI kann sowohl für den Körper als auch für den Geist eingesetzt werden. LLMs haben das Potenzial, die psychische Gesundheitsversorgung zu revolutionieren, indem sie innovative Instrumente für Diagnose, Behandlung und Patientenunterstützung bereitstellen.

Diese Technologie bietet vielversprechende Lösungen zur Verbesserung therapeutischer Interventionen und zur Optimierung psychiatrischer Praktiken.

Es werden Generative KI-Modelle entwickelt, die bei der Diagnose von psychischen Erkrankungen helfen sollen. Diese Modelle analysieren Patientendaten, einschließlich verbaler Antworten und Verhaltensmuster, um Klinikern wertvolle Erkenntnisse zu liefern.

Eine in Nature veröffentlichte Studie schlägt einen dreistufigen Ansatz vor, bei dem Generative KI eingesetzt wird, um Emotionen zu erkennen, auszudrücken und zu steuern.

Eine wichtige Erkenntnis ist das Potenzial der KI, personalisierte visuelle Hilfsmittel zu erstellen, die Patienten, insbesondere Kindern, helfen, ihre Emotionen besser zu erkennen und auszudrücken. So könnte die KI beispielsweise benutzerdefinierte Bilder erzeugen, die verschiedene emotionale Zustände darstellen und abstrakte Konzepte greifbarer und nachvollziehbarer machen.

Die Studie unterstreicht auch die Bedeutung kultureller Sensibilität bei KI-generierten Inhalten, da der Ausdruck von Emotionen in verschiedenen Kulturen sehr unterschiedlich sein kann. Dies unterstreicht den Bedarf an vielfältigen und inklusiven Trainingsdaten für KI-Modelle, die für Anwendungen im Bereich der psychischen Gesundheit eingesetzt werden.

Forscher schlagen vor, dass GAI bestehende evidenzbasierte Therapien wie die kognitive Verhaltenstherapie (CBT), die dialektische Verhaltenstherapie (DBT) und die Akzeptanz- und Commitment-Therapie (ACT) durch maßgeschneiderte visuelle Hilfsmittel und personalisierte Inhalte ergänzen könnte.

Wenn sich das Feld weiterentwickelt, besteht das Potenzial, GAI mit anderen Technologien wie virtueller und erweiterter Realität zu integrieren, was Möglichkeiten für immersivere und personalisierte therapeutische Erfahrungen eröffnet.

Die Integration Generativer KI in das Gesundheitswesen läutet eine neue Ära der Patientenversorgung und -diagnose ein. Plattformen wie InterSystems IRIS spielen bei dieser Transformation eine zentrale Rolle.

Während wir das volle Potenzial von KI-Technologien erforschen, ist es klar, dass ein robustes Datenmanagement und Integrationslösungen für den Erfolg unerlässlich sind.

Durch die Bereitstellung von nahtloser Interoperabilität, fortschrittlichen Analysen und starken Sicherheitsfunktionen ermöglicht InterSystems IRIS Organisationen im Gesundheitswesen, das volle Potenzial von KI zu nutzen und gleichzeitig den Datenschutz und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften zu gewährleisten.

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