Wie maschinelles Lernen die Gesundheitsbranche neu definiert

Die globale Gesundheitsbranche boomt. Jüngsten Forschungsergebnissen zufolge wird erwartet, dass es in diesem Jahr trotz der schleppenden Wirtschaftsaussichten und der globalen Handelsspannungen die 2-Billionen-Dollar-Marke überschreiten wird. Die Menschen leben im Allgemeinen länger und gesünder.

Das Bewusstsein für Lebendorganspenden wächst. Roboter werden für Gallenblasenentfernungen, Hüftoperationen und Nierentransplantationen eingesetzt. Eine frühzeitige Diagnose von Hautkrebs mit minimalem menschlichem Versagen ist Realität. Brustrekonstruktive Operationen haben es Überlebenden von Brustkrebs ermöglicht, am Wiederaufbau ihrer Drüsen teilzunehmen.

All diese Berufe waren vor sechzig Jahren undenkbar. Jetzt ist eine aufregende Zeit für den globalen Gesundheitssektor auf seinem Weg in die Zukunft.

Da die Weltbevölkerung von 7,7 Milliarden jedoch bis 2030 voraussichtlich auf 8,5 Milliarden anwachsen wird, könnte die Deckung des Gesundheitsbedarfs eine Herausforderung darstellen. Hier können bedeutende Fortschritte beim maschinellen Lernen (ML) dazu beitragen, Infektionsrisiken zu erkennen, die Genauigkeit der Diagnose zu verbessern und personalisierte Behandlungspläne zu entwerfen.

Quelle: Deloitte Insights – Global Health Care Outlook 2020

In vielen Fällen kann diese Technologie sogar die Effizienz der Arbeitsabläufe in Krankenhäusern verbessern. Die Möglichkeiten sind endlos und aufregend, was uns zu einem wesentlichen Abschnitt des Artikels bringt:

Anwendung des maschinellen Lernens im Gesundheitswesen

Verstehen Sie das Konzept des LACE-Index?

Es wurde 2004 in Ontario entwickelt und identifiziert Patienten, bei denen innerhalb von 30 Tagen nach der Entlassung aus dem Krankenhaus das Risiko einer Wiederaufnahme oder des Todes besteht. Die Berechnung basiert auf vier Faktoren – Aufenthaltsdauer des Patienten im Krankenhaus, Akutaufnahme, Begleiterkrankungen und Notaufnahmebesuche.

Der LACE-Index ist weithin als Qualitätsbarometer anerkannt und basiert bekanntermaßen auf der Theorie des maschinellen Lernens. Anhand der Krankengeschichten der Patienten hilft das Konzept, ihren zukünftigen Gesundheitszustand vorherzusagen. Es ermöglicht Medizinern, Ressourcen rechtzeitig bereitzustellen, um die Sterblichkeitsrate zu senken.

Bereiche im Gesundheitswesen, die sich durch maschinelles Lernen weiterentwickeln

Dieser technologische Fortschritt hat begonnen, den Grundstein für eine engere Zusammenarbeit zwischen Interessengruppen der Branche, erschwingliche und weniger invasive Operationsoptionen, ganzheitliche Therapien und neue Versorgungsmodelle zu legen. Hier sind fünf Beispiele für aktuelle und aufkommende ML-Innovationen:

1. Arzneimittelentdeckung

Vom anfänglichen Screening von Wirkstoffen bis hin zur Berechnung der Erfolgsraten eines bestimmten Medikaments auf Basis physiologischer Faktoren der Patienten – das Knight Cancer Institute in Oregon und das Project Hanover von Microsoft wenden diese Technologie derzeit an, um Medikamentenkombinationen zur Heilung von Blutkrebs zu personalisieren.

Maschinelles Lernen hat auch neue Methoden wie Präzisionsmedizin und Sequenzierung der nächsten Generation hervorgebracht, die sicherstellen können, dass ein Medikament die richtige Wirkung auf die Patienten hat. Beispielsweise können Mediziner heute Algorithmen entwickeln, um Krankheitsprozesse zu verstehen, und innovative Behandlungen für Krankheiten wie Typ-2-Diabetes entwickeln.

2. Optimierte Patientenrekrutierung für klinische Studien

Die Anmeldung von Freiwilligen für klinische Studien ist nicht einfach. Um zu sehen, wer für die Studie geeignet ist, müssen viele Filter angewendet werden. Mit maschinellem Lernen ist das Sammeln von Patientendaten wie frühere Krankenakten, psychologisches Verhalten, familiäre Gesundheitsgeschichte und mehr einfach.

Darüber hinaus wird die Technologie auch verwendet, um die biologischen Messwerte der Freiwilligen und den möglichen langfristigen Schaden der klinischen Studien zu überwachen. Mit solch überzeugenden Daten in der Hand können Mediziner die Versuchsdauer verkürzen, wodurch die Gesamtkosten gesenkt und die Wirksamkeit der Experimente erhöht werden.

3. Personalisierte Behandlungen

Jeder menschliche Körper funktioniert anders. Die Reaktionen auf ein Lebensmittel, ein Medikament oder eine Jahreszeit sind unterschiedlich. Deshalb haben wir Allergien. Wenn dies der Fall ist, warum ist es dann immer noch ein so seltsamer Gedanke, die Behandlungsoptionen auf der Grundlage der medizinischen Daten des Patienten anzupassen?

Maschinelles Lernen hilft Medizinern, das Risiko für jeden Patienten anhand von Symptomen, früheren Krankenakten und Familienanamnese mithilfe von Mikrobiosensoren zu bestimmen. Diese winzigen Gadgets überwachen die Gesundheit von Patienten und zeigen Anomalien ohne Voreingenommenheit an, wodurch ausgefeiltere Möglichkeiten zur Messung der Gesundheit ermöglicht werden.

4. Früherkennung von Hautkrebs

Cisco berichtet, dass die Machine-to-Machine-Verbindung im globalen Gesundheitswesen mit einer CAGR-Rate von 30 % wächst – das ist die höchste Rate im Vergleich zu allen anderen Branchen!

Maschinelles Lernen wird hauptsächlich verwendet, um Patientendaten zu gewinnen und zu analysieren, um Muster zu finden und die Diagnose so vieler Erkrankungen durchzuführen, darunter Hautkrebs.

Bei über 5,4 Millionen Menschen in den USA wird diese Krankheit jährlich diagnostiziert. Leider ist die Diagnose ein virtueller und zeitraubender Prozess. Es stützt sich auf lange klinische Screenings, die eine Biopsie, eine Dermatoskopie und eine histopathologische Untersuchung umfassen.