Generative KI im Gesundheitswesen: Use Cases & Real-World Application

Erzeugung von Daten

KI wie medizinische KI-Chatbots benötigen große, vielfältige Datensätze, um daraus zu lernen, aber Gesetze zum Schutz der Privatsphäre von Patienten wie HIPAA erschweren die gemeinsame Nutzung echter klinischer Daten in verschiedenen Einrichtungen. Hier kommt die generative KI für die Erzeugung synthetischer Daten ins Spiel.

Anstatt auf echte Patientenakten zuzugreifen, verwenden die Forscher generative Modelle, die auf nicht identifizierten Datensätzen trainiert wurden. Diese Modelle lernen Muster darin, wie Krankheiten verlaufen, wie Symptome mit Laborergebnissen korrelieren und wie sich Behandlungen auf die Ergebnisse auswirken. Anschließend generieren sie vollständig synthetische Patientendatensätze, die wie echte Daten aussehen und sich auch so verhalten, aber nicht mit einer Person verknüpft sind.

Angenommen, ein Krankenhaus möchte ein KI-Modell trainieren, um frühe Anzeichen einer Sepsis zu erkennen. Es hat nur 200 Fälle. Das ist nicht genug. Also analysiert das KI-Modell diese 200 realen Fälle und erzeugt Tausende von synthetischen Fällen:

• Einige zeigen typische Sepsissymptome.
• Andere ahmen seltene Kombinationen nach, wie z. B. verzögertes Fieber und abnorme Vitalfunktionen drei Tage später.
• In einigen Fällen werden sogar Patienten mit irreführenden Symptomen simuliert, um Grenzfälle zu testen.

Diese synthetischen Datensätze gehören niemandem - aber sie verhalten sich wie echte Daten.

Dies eröffnet neue Möglichkeiten, Ideen zu testen und "Was wäre wenn"-Szenarien in der Medizin zu erforschen, ohne die Privatsphäre der Patienten zu gefährden.

Medizinische Diagnose

In den USA speisen Krankenhäuser wie die Mayo Clinic und Mass General Brigham anonymisierte Patientendaten wie MRTs, CT-Scans, Laborergebnisse und klinische Notizen in KI-Diagnosetools ein. 

Tatsächlich nutzen 65 % der US-Krankenhäuser bereits prädiktive KI-Modelle in einem Teil ihrer diagnostischen Arbeitsabläufe.

Ein Bereich, der sich besonders schnell durchgesetzt hat, ist die Radiologie, wo KI den Ärzten hilft, über die Grenzen des menschlichen Auges hinauszugehen. Algorithmen werden darauf trainiert, unscharfe Bilder zu rekonstruieren und problematische Bereiche wie Tumore oder Frakturen hervorzuheben.

Die wirkungsvollsten Anwendungen beschränken sich jedoch nicht auf ein einziges Bild. Umfangreiche Sprachmodelle können Daten aus verschiedenen Quellen kombinieren, von Radiologieberichten und Arztnotizen bis hin zu Laborwerten, Rezepten und Vitaldaten des Patienten, um ein vollständigeres Bild zu erhalten.

Stellen Sie sich eine Patientenakte vor, in der steht: "Leichte Kurzatmigkeit seit zwei Wochen, neues Keuchen, kein Asthma in der Vorgeschichte".

Ein KI-Assistent könnte ein mögliches Muster für eine frühe Herzinsuffizienz erkennen. Er prüft dann die jüngsten Laborwerte des B-Typ-natriuretischen Peptids (das zur Erkennung von Herzstress verwendet wird) und die Medikamentenanamnese. Wenn der Patient über 65 Jahre alt ist, könnte das System eine Herzinsuffizienz als wahrscheinlicher einstufen als Asthma und dies zur Überprüfung durch den Arzt vormerken.

Entdeckung von Arzneimitteln

Im Jahr 2020 nutzten Wissenschaftler am MIT und in Harvard generative KI, um ein neues Antibiotikum, Halicin, zu identifizieren, das arzneimittelresistente Bakterien abtöten könnte. 

Diese Art von KI-Durchbruch verändert die Art und Weise, wie Chemiker und Pharmaforscher einen der teuersten und zeitaufwändigsten Bereiche der Medizin angehen.

Die Entwicklung eines einzigen Medikaments, einschließlich der Kosten für gescheiterte Kandidaten, kann zwischen 1 und 2 Milliarden USD kosten. Traditionell ist es ein Zahlenspiel: Tausende von Wirkstoffen werden gescreent, ein Versuch nach dem anderen wird durchgeführt, und man hofft, dass einer das Ziel erreicht. 

Generative KI beschleunigt den Prozess dramatisch. Die Forscher beginnen mit einer Aufforderung zur Arzneimittelentdeckung wie "Entwerfen Sie ein Molekül, das KRAS-G12C-Mutationen bei Lungenkrebs hemmt, aber gesunde Zellen nicht beeinträchtigt." 

Diese Eingabeaufforderung wird in ein generatives Modell eingegeben, das auf Datenbanken mit chemischen Strukturen, Proteininteraktionen und bekannten Nebenwirkungen trainiert wurde. Innerhalb weniger Stunden schlägt das Modell völlig neue Molekularstrukturen vor, die diese Kriterien erfüllen, wobei einige von bestehenden Verbindungen inspiriert sind, während andere völlig neu sind. 

Die Forscher können dann simulieren, wie diese Moleküle an Zielproteine binden, und so die Liste eingrenzen, bevor sie überhaupt ein Laborexperiment durchführen.

Es funktioniert auch in die andere Richtung. Wenn Forscher Daten zur Genexpression von kranken Patienten eingeben, kann das Modell ableiten, welche Art von Präparat die zugrunde liegende Funktionsstörung beheben könnte, selbst wenn es dieses Präparat noch nicht gibt.

Klinische Dokumentation 

Anstatt sich stundenlang durch elektronische Krankenakten zu wühlen, können Ärzte jetzt sofort Zusammenfassungen erhalten, die wichtige Informationen wie Diagnosen, Medikamente, Labortrends und Behandlungsverlauf enthalten.

Diese Zusammenfassungen helfen den Leistungserbringern, sich schneller zurechtzufinden, insbesondere bei Schichtwechsel oder hohem Patientenaufkommen.

Diese Tools verbessern nicht nur den Zugang zu Informationen, sondern werden auch zur Automatisierung der Dokumentation eingesetzt. Ärzte verbringen oft mehr Zeit mit dem Schreiben von Notizen als mit der Behandlung von Patienten. Mit LLMs können Ärzte jedoch Patientendaten diktieren oder hochladen und erhalten im Gegenzug einen Entwurf für einen Verlaufsbericht oder eine Entlassungsübersicht. Der letzte Schritt ist eine schnelle Überprüfung und Genehmigung.

Epic Systems, einer der größten EHR-Anbieter in den USA, testet in Zusammenarbeit mit Microsoft aktiv die KI-gestützte Erstellung von Notizen. Erste Ergebnisse einer anderen Studie zeigen, dass Kliniker mit KI-gestützter Dokumentation durchschnittlich 3,3 Stunden pro Woche einsparen. 

Diese Systeme führen auch eine Ebene der klinischen Sicherheitsprüfung ein. KI-Modelle erkennen potenzielle Probleme wie Wechselwirkungen zwischen Medikamenten und Allergien oder widersprüchliche Anweisungen, die in den Unterlagen verborgen sind. Auch wenn sie keine Entscheidungen treffen, fungieren sie als zweite Instanz, die das Risiko medizinischer Fehler reduziert.

Personalisierte Medizin

Generative KI kann vorhersagen, wie Personen auf Behandlungen ansprechen werden, indem sie ihre Genetik und Krankengeschichte analysiert. 

KI-Modelle, die auf großen Datensätzen trainiert wurden, finden subtile Muster - etwa wie sich eine bestimmte Genvariante auf den Arzneimittelstoffwechsel auswirkt - und nutzen diese Erkenntnisse, um maßgeschneiderte Lösungen zu empfehlen.

Behandlung der psychischen Gesundheit

Das gleiche Prinzip der generativen KI zur Modellierung personalisierter Reaktionen wird auch im Bereich der psychischen Gesundheit erforscht. 

Unternehmen wie Woebot Health entwickeln KI-gesteuerte Tools für die kognitive Verhaltenstherapie (CBT). Diese Systeme analysieren frühere Interaktionen, um maßgeschneiderte therapeutische Dialoge zu erstellen und reale Angstauslöser zu simulieren, z. B. die Teilnahme an einer Party in einer Menschenmenge oder Kritik am Arbeitsplatz. Anschließend leiten sie den Patienten in Echtzeit durch Bewältigungsstrategien und bieten so Kontinuität zwischen den Therapiesitzungen.

Medizinische Aus- und Weiterbildung

Die traditionelle medizinische Ausbildung hat sich immer auf statische Fallstudien und standardisierte Patienten gestützt. Sie sind nützlich, aber sie bereiten die Studierenden nicht vollständig auf die Unvorhersehbarkeit der realen klinischen Arbeit vor. 

Die generative KI ändert das, indem sie neue Simulationen einführt, die sich an die Reaktionen und den Lernprozess jedes einzelnen Schülers anpassen.

Virti, ein im Vereinigten Königreich ansässiges Unternehmen, hat KI-gestützte "virtuelle Patienten" entwickelt, um die klinische Fernausbildung zu verbessern. In Virti muss ein Student möglicherweise:

• Einem virtuellen Patienten mit Krebs schlechte Nachrichten überbringen
• Ein wütendes Familienmitglied beruhigen, das Antworten verlangt
• Eine komplizierte Diagnose mit einfachen Worten erklären

Die virtuellen Patienten reagieren in Echtzeit auf das, was der Student sagt oder tut, was eine realistischere Erfahrung ermöglicht. 

Der virtuelle Patient von Virti bewertet auch, wie klar und einfühlsam der Auszubildende kommuniziert. Wenn ein Auszubildender etwas wie "Metastasen" sagt, könnte das System vorschlagen, es in "der Krebs hat gestreut" umzuformulieren, damit es für den Patienten leichter zu verstehen ist.

Virti verfolgt auch die Leistungen der Studenten in den Simulationen und stellt den Ausbildern Dashboards zur Verfügung, die Bereiche hervorheben, in denen die Lernenden Schwierigkeiten haben, wie z. B. die Überverschreibung von Antibiotika oder das Fehlen wichtiger Diagnosen.

Diese KI-Technologie setzt sich in der Praxis immer mehr durch. Während der COVID-19-Pandemie schulte die Technologie von Virti über 300 Ärzte im Cedars-Sinai Hospital.

Aufklärung der Patienten

Bei der Patientenaufklärung ermöglicht die generative KI eine personalisierte Aufklärung durch die Analyse des Zustands und der Krankengeschichte eines Patienten. 

Apps wie OneRemission nutzen KI-Chatbots, um Krebsüberlebende durch die Nachbehandlung zu führen. Wenn ein Patient fragt: "Kann ich dieses Essen mit meinen Medikamenten essen?", gibt der Chatbot eine direkte Antwort, die auf der Krankengeschichte des Patienten basiert. 

Diese Interaktion geht über statische Unterhaltungen hinaus. Ein neu diagnostizierter Diabetes-Patient könnte zum Beispiel mit den Grundlagen beginnen: wie er seinen Blutzucker messen kann, wann er Insulin nehmen muss, was er essen sollte. Dann könnte er fragen: "Was passiert, wenn ich eine Dosis auslasse?" oder "Kann ich Obst essen?". Die KI antwortet sofort in einfacher, nicht-technischer Sprache.

KI holt die Menschen auch dort ab, wo sie sind. Wenn jemand eine geringe Gesundheitskompetenz hat oder eine andere Sprache spricht, passt die KI ihre Erklärungen an. Anstatt zu sagen: "Überprüfen Sie Ihren Blutzucker", könnte es heißen: "Überprüfen Sie Ihren Blutzucker mit diesem Gerät. So geht's."

Um die Patienten auf dem Laufenden zu halten, senden KI-Chatbots auch rechtzeitige Erinnerungen wie "Nehmen Sie jetzt Ihre Pille um 16 Uhr ein" oder "Ihr Folgetermin ist morgen um 10 Uhr". 

Back-Office-Funktionen

Krankenhäuser mögen im OP hochtechnisiert sein, aber hinter den Kulissen arbeiten viele immer noch mit Tabellenkalkulationen, eingescannten PDF-Dateien und langen E-Mail-Threads. Personal-, Finanz- und Betriebsabteilungen verlassen sich oft auf veraltete Systeme, die selbst grundlegende Arbeitsabläufe ineffizient machen.

Generative KI hilft dabei, diese Back-Office-Funktionen zu modernisieren, indem sie manuelle Prozesse in automatisierte Systeme umwandelt.

Beispiel Finanzen. Anstatt dass die Mitarbeiter jede Rechnung manuell prüfen, verwenden einige Krankenhäuser jetzt KI, um Bestellungen zu scannen, sie mit den Verträgen der Lieferanten abzugleichen, Unstimmigkeiten wie doppelte Rechnungen zu erkennen und sie an den richtigen Genehmiger weiterzuleiten. 

In der Personalabteilung treibt KI interne KI-Chatbots an, die den Mitarbeitern Fragen wie "Wo finde ich die PTO-Richtlinie?" beantworten. Anstatt stundenlang (oder tagelang) auf eine Antwort der IT- oder Personalabteilung zu warten, erhalten die Mitarbeiter sofort eine Antwort, selbst um 2 Uhr morgens.

Diese Hilfsmittel im Hintergrund sind vielleicht nicht so sichtbar wie Diagnosemodelle oder virtuelle Assistenten, aber sie fangen Fehler auf und setzen Mitarbeiter frei, die sich auf wichtigere Aufgaben konzentrieren können. 

Und Krankenhäuser sind nicht der einzige Teil des Gesundheitssystems, der sich mit veralteten Arbeitsabläufen auseinandersetzt. Versicherungsanbieter setzen KI-Chatbots ein, um Aufgaben wie die Aktualisierung von Versicherungspolicen und die Bearbeitung von Ansprüchen zu erledigen - ein klares Vorbild dafür, wie Krankenhäuser die gleiche Effizienz in ihre eigenen Abläufe einbringen können.

Automatisierte Impfstoff-Follow-up-Anrufe mit Voice AI

Während der Einführung des Impfstoffs COVID-19 in Italien benötigten die Gesundheitsteams eine Möglichkeit, die Nebenwirkungen bei Tausenden von Patienten zu überwachen. Persönliche Kontrollen oder Telefonanrufe waren nicht skalierbar, und bei Verzögerungen bestand die Gefahr, dass ernste Reaktionen übersehen wurden.

engineon hat mit Botpress einen sprachbasierten Bot entwickelt, der Patienten proaktiv anruft, nach Symptomen nach der Impfung fragt und die Antworten protokolliert, wobei die EU-Datenschutzgesetze eingehalten werden. 

Die Daten wurden direkt in das Analysesystem von engineon eingespeist, so dass die Gesundheitsbehörden schnell auf unerwünschte Ereignisse reagieren konnten.

Dies führte zu einer Antwortgenauigkeit von 95 %, zu jährlichen Einsparungen von 80 000 Euro und zu mehr als 6 000 frei gewordenen Arbeitsstunden. 

Freihändiger klinischer Assistent für Ärzte

Das Vanderbilt University Medical Center sah sich mit einem wachsenden Problem konfrontiert: dem Burnout von Mitarbeitern. 

Dokumentations- und Verwaltungsarbeiten nahmen viel Zeit in Anspruch und trieben die Arbeitskosten in die Höhe. Um die Belastung zu verringern, leitete Dr. Yaa Kumah-Crystal eine Initiative, um sprachgesteuerte KI-Tools in die täglichen klinischen Arbeitsabläufe einzubinden.

In Zusammenarbeit mit Epic Systems hat das Team V-EVA entwickelt: einen Sprachassistenten, mit dem Ärzte auf wichtige Patienteninformationen zugreifen können, indem sie mündlich danach fragen. Anstatt Akten zu lesen oder sich lange Audioantworten anzuhören, sehen die Ärzte auf dem Bildschirm sofort Zusammenfassungen, die auf ihre Bedürfnisse zugeschnitten sind.

Ärzte verwenden jetzt Sprachbefehle, um Labortests zu bestellen und aktuelle Informationen abzufragen. Mit zunehmender Verbesserung der KI wird erwartet, dass sie noch mehr kann, z. B. Gesprächen zuhören und klinische Bedürfnisse vorhersehen.

KI-Chatbot für die Bearbeitung von FAQs im Bereich der öffentlichen Gesundheit

Während des COVID-19-Ausbruchs in Quebec sah sich das Ministerium für Gesundheit und Soziales (MSSS) mit einer Welle öffentlicher Anfragen konfrontiert, die von Symptomen und Tests bis hin zu finanziellen Hilfen und Vorschriften für die öffentliche Gesundheit reichten. Die Callcenter konnten damit nicht Schritt halten.

Um schnell reagieren zu können, hat das MSSS innerhalb von nur zwei Wochen einen KI-Chatbot Botpress eingerichtet. Er wurde darauf trainiert, große Mengen an COVID-bezogenen Fragen zu beantworten, ist rund um die Uhr verfügbar und immer auf dem neuesten Stand der Gesundheitsrichtlinien.

COVID-19 Triage-Hotline wird von einem KI-Sprachroboter bedient

Während der ersten Welle von COVID-19 richtete das Mass General Brigham eine Hotline ein, um Patienten bei Fragen zu helfen. Doch innerhalb weniger Stunden explodierte das Anrufvolumen. 

Um dieses Problem zu lösen, entwickelte das Team einen KI-gesteuerten Sprachassistenten, der auf CDC-Screening-Protokolle trainiert wurde. Der Bot stellte Fragen zu den Symptomen, schlug die nächsten Schritte vor und verwies die Patienten an eine Notaufnahme, einen Hausarzt oder die Notaufnahme.

Durch die Auslagerung von Routineanrufen konnte der KI-Bot die Wartezeiten drastisch verkürzen und Tausenden von Patienten helfen, schneller Hilfe zu erhalten. 

Heute setzt sich diese frühe Dynamik beim Einsatz von KI fort: 1 von 10 Ärzten im Mass General Brigham nutzt generative KI, jetzt zur Unterstützung bei der Dokumentation.

KI-gestütztes Sprachtool für Menschen mit Behinderungen

Vocable ist eine kostenlose App, die Menschen mit Sprachbehinderungen bei der Kommunikation hilft, indem sie Kopf-, Gesichts- oder Augenbewegungen nutzt, um natürliche, KI-gestützte Antworten zu erzeugen.

Die erste Version nutzte die Frontkamera eines Mobilgeräts, um Kopf- und Gesichtsbewegungen zu verfolgen, und ermöglichte es den Nutzern, Wörter und Sätze auf dem Bildschirm auszuwählen. Das war ein großer Fortschritt im Vergleich zu herkömmlichen Geräten der Unterstützten Kommunikation, die oft über 15.000 Dollar kosten und nur begrenzte Funktionen bieten.

Aber es fühlte sich immer noch mechanisch an. Um das zu ändern, integrierte das Team ChatGPT. Jetzt versteht Vocable, was ein Betreuer sagt, und generiert intelligente Antworten in Echtzeit.

Bei Apple Vision Pro geht das Erlebnis sogar noch weiter. Die Benutzer können die Benutzeroberfläche mit Eye-Tracking in einer vollständig immersiven Anzeige navigieren.

Das Ergebnis ist ein modernes Kommunikationsmittel für Schlaganfallüberlebende, Menschen mit ALS oder MS, nonverbale Patienten und andere, die Schwierigkeiten mit dem Sprechen haben.

1. Definieren Sie Ihre Ziele

Bauen Sie keinen Chatbot, nur um einen zu haben. Entscheiden Sie genau, was er tun soll.

• Soll es Termine buchen?
• Verschreibungserinnerungen versenden?
• Triage der Symptome und Weiterleitung der Patienten an die Pflege?

Jedes Ziel führt zu unterschiedlichen Funktionen, Integrationen und Designentscheidungen. Wenn Sie zum Beispiel eine Symptomtriage wünschen, benötigen Sie einen LLM Agenten, der natürliche Sprache versteht und offene Eingaben wie "Ich habe Halsschmerzen und Fieber: "Ich habe seit zwei Tagen Halsschmerzen und Fieber - soll ich mich vorstellen?"

Kein klares Ziel = unübersichtlicher Bot ohne klaren Wert.

2. Wählen Sie die richtige KI-Plattform

Nicht jeder Chatbot-Builder eignet sich für Krankenhäuser oder Kliniken. Wählen Sie eine Plattform, die für das Gesundheitswesen entwickelt wurde oder leicht anpassbar ist. Für den Anfang finden Sie hier 9 der besten AI-Chatbot-Builder.

Achten Sie auf anpassbare Workflows, damit Sie eine Logik für Triage, Erinnerungen oder Aufnahme definieren können, sowie auf Integrationen mit EHRs, Patientenportalen und Terminplanungstools.

Vergewissern Sie sich auch, dass es die Einhaltung von Vorschriften (z. B. HIPAA) und die Skalierbarkeit unterstützt. Sie wollen nicht umbauen, wenn Ihr Pilotprojekt expandiert. 

Und stellen Sie sicher, dass die von Ihnen gewählte Plattform starke Chatbot-Sicherheitsmaßnahmen wie Datenverschlüsselung und rollenbasierte Zugriffskontrollen enthält. 

3. Integration mit Kernsystemen

Ein alleinstehender Chatbot wird Ihnen nicht viel nützen. Um einen echten Nutzen aus Ihrer Chatbot-Implementierung zu ziehen, müssen Sie ihn in Ihre Kernsysteme integrieren, damit er tatsächlich Dinge tun kann, wie:

• Abrufen von Patientendaten aus Ihrem EHR zur Personalisierung von Interaktionen
• Verfügbarkeit von Terminen in Echtzeit prüfen
• Bearbeitung von Fragen zur Rechnungsstellung durch Verknüpfung mit Versicherungs- und Schadenersatztools
• Verfolgen Sie Nutzungsdaten über Analyseplattformen wie Looker oder Tableau

Ohne Integration ist Ihr Chatbot nur eine ausgefallene FAQ.

4. Bauen und Testen

Gestalten Sie den Gesprächsablauf wie einen klinischen Prozess. Zeichnen Sie ihn auf:

• Was soll der Bot zuerst sagen?
• Welche Folgefragen sollte sie stellen?
• Wie geht sie mit verwirrenden Eingaben oder Eskalationen um?

Sobald der Ablauf klar ist, erstellen Sie Ihren Chatbot.

5. Wiederholen Sie

Testen Sie sie schließlich iterativ.

Simulieren Sie Patientengespräche, finden Sie heraus, wo es hakt, und beheben Sie es. Holen Sie Feedback von Mitarbeitern und echten Nutzern ein. Passen Sie den Ton und die Antworten an, bis alles wie erwartet funktioniert.

Die Verbesserung endet nicht nach dem Start. Die besten Bots entwickeln sich mit dem realen Einsatz weiter.

Woher weiß ich, ob meine Organisation im Gesundheitswesen bereit ist, generative KI zu implementieren?

Sie wissen, dass Ihre Gesundheitsorganisation bereit ist, generative KI zu implementieren, wenn Sie klar definierte Probleme zu lösen haben - wie die Verringerung der Dokumentationszeit oder die Verbesserung der Datenanalyse - und wenn Ihr Team offen für die Einführung neuer digitaler Tools ist. Bereitschaft bedeutet auch, dass Sie über sichere Datensysteme (z. B. elektronische Patientenakten) verfügen, in die KI integriert werden kann, und dass die Führungsebene sich bereit erklärt, kleine, gezielte KI-Projekte zu testen, bevor sie skaliert werden.

Welche Gesetze zum Schutz der Patientendaten muss ich beim Einsatz generativer KI im Gesundheitswesen beachten?

Wenn Sie generative KI im Gesundheitswesen einsetzen, müssen Sie die Datenschutzgesetze für Patienten wie HIPAA in den USA (oder GDPR in Europa) einhalten, die regeln, wie geschützte Gesundheitsinformationen (PHI) gespeichert und weitergegeben werden. Das bedeutet, dass alle KI-Tools, die Sie einsetzen, Verschlüsselung, strenge Zugriffskontrollen, Audit-Protokolle und Prozesse zur De-Identifizierung von Daten unterstützen sollten, wenn diese für Trainingsmodelle oder Analysen verwendet werden.

Ist generative KI sicher genug für die klinische Entscheidungsfindung, oder sollte sie nur für administrative Aufgaben eingesetzt werden?

Generative KI ist noch nicht zuverlässig genug, um klinisches Urteilsvermögen zu ersetzen, und sollte eher als Hilfsmittel denn als Entscheidungsträger in der Patientenversorgung eingesetzt werden. Für administrative Aufgaben - wie das Verfassen von Notizen und die Bearbeitung von Routine-Patientenanfragen - ist sie sicher, aber alle medizinischen Diagnosen oder Behandlungspläne sollten immer unter menschlicher Aufsicht stehen, um Fehler zu vermeiden.

Wie lange dauert es normalerweise, einen KI-Chatbot im Gesundheitswesen einzusetzen?

Der Einsatz eines KI-Chatbots im Gesundheitswesen kann je nach Komplexität zwischen einigen Wochen und mehreren Monaten dauern. Ein einfacher FAQ-Bot kann in 2 bis 4 Wochen starten, während ein anspruchsvoller Chatbot, der sich mit EHRs verbindet, HIPAA-konforme Konversationen abwickelt oder eine Triage durchführt, 2 bis 6 Monate für Entwicklung, Tests und Compliance-Genehmigungen benötigen kann.

Gibt es bestimmte medizinische Fachbereiche, in denen generative KI sinnvoller ist?

Ja, generative KI ist besonders nützlich in Fachbereichen wie der Radiologie (für die Interpretation von Bildern und die Erstellung von Berichten), der Pathologie (für die Zusammenfassung von Befunden), der Onkologie (für die Zusammenfassung komplexer Behandlungspläne), der psychischen Gesundheit (für dialogfähige Therapie-Bots) und in verwaltungsintensiven Bereichen wie der Primärversorgung, wo sie die Erstellung klinischer Dokumentation und die effiziente Abwicklung der Patientenkommunikation unterstützt.