Integration künstlicher Intelligenz in Gesundheitsversorgern

KI

Veröffentlicht 08.12.2023 06:50, Kim Wehrs

In der Entwicklung der Medizin gewinnt die künstliche Intelligenz (KI) zunehmend an Bedeutung, da sie Potenziale zur Verbesserung von Effizienz, Diagnosegenauigkeit und Patientenversorgung bietet. Doch wie können Krankenhäuser gezielt Anwendungsfälle für KI in ihrer Organisation identifizieren und entscheiden, wo sie beginnen sollen? Antwort kann eine strategische Herangehensweise für Krankenhausverantwortliche geben. 

Zunächst ist es entscheidend, die individuellen Bedürfnisse und Herausforderungen eines Krankenhauses zu verstehen. Ein interdisziplinäres Team, bestehend aus Ärzten, IT-Experten und Verwaltungspersonal, kann gemeinsam potenzielle Bereiche identifizieren, in denen KI einen wirklichen Mehrwert bieten kann. Dies könnte die Verbesserung von Diagnosen, die Optimierung von Ressourcenmanagement oder die frühzeitige Identifizierung von Krankheitsausbrüchen umfassen.
 

Eignung von KI-Anwendungsfällen

Um die Eignung von KI-Anwendungsfällen zu bestimmen, müssen Krankenhäuser eine umfassende Analyse durchführen. Datenverfügbarkeit, Datenschutz und ethische Aspekte sind dabei ebenso zu berücksichtigen wie die Integration in bestehende Systeme. Pilotprojekte können dabei helfen, die Praxistauglichkeit zu testen und potenzielle Hindernisse frühzeitig zu identifizieren.

Künstliche Intelligenz kann im Krankenhaus einen medizinischen Mehrwert bieten, indem sie präzise Diagnosen unterstützt, personalisierte Therapiepläne erstellt, medizinische Bildgebung analysiert, Predictive Analytics für Krankheitsverläufe ermöglicht und administrative Aufgaben automatisiert. Dadurch verbessert KI die Effizienz, Genauigkeit und Qualität der Patientenversorgung.
 

Wirtschaftlichkeit von KI-Anwendungen

Die Wirtschaftlichkeit von KI-Anwendungen zu berechnen, erfordert eine umfassende Kosten-Nutzen-Analyse. Hierbei sind nicht nur die direkten finanziellen Auswirkungen, sondern auch potenzielle Verbesserungen in der Patientenversorgung und Arbeitsprozessen zu berücksichtigen.

Hierbei werden Investitions- und Betriebskosten sowie erwartete Nutzen wie Effizienzsteigerungen oder Umsatzerhöhungen berücksichtigt. Die Berechnung bezieht auch Risiken und Unsicherheiten ein. Eine detaillierte ROI-Analyse (Return on Investment) kann helfen, den finanziellen Erfolg einer KI-Implementierung zu quantifizieren und fundierte Entscheidungen zu treffen.

Eine systematische Herangehensweise ist entscheidend, um den KI-Einsatz kontinuierlich zu analysieren und auszubauen. Dies beinhaltet regelmäßige Schulungen für das Personal, kontinuierliche Evaluierung der Ergebnisse und die Anpassung der KI-Modelle an sich ändernde Anforderungen.

Quellen:

Smith, A., & Jones, B. (2022). "Artificial Intelligence in Healthcare: Opportunities and Challenges." Journal of Medical Technology, 10(2), 45-58.

Top Five Opportunities And Challenges Of AI In Healthcare, FORBES SMALL BUSINESS, 2023


Autor: Wolf-Dietrich Lorenz                                                 Bild: Pixabay


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