MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Künstliche Intelligenz (KI) steht an der Schwelle, das Gesundheitswesen nachhaltig zu verändern. Ärzte und Forscher erkennen zunehmend das Potenzial von KI, die Patientenversorgung zu verbessern, Diagnoseverfahren zu beschleunigen und den administrativen Aufwand zu reduzieren.
Die jüngsten Fortschritte in der KI haben zu spannenden Entwicklungen geführt, von Health-LLMs, die LLMs für Gesundheitsvorhersagen anhand von Daten aus tragbaren Sensoren anpassen, bis hin zu KI-Copiloten wie Nabla, die medizinische Konsultationen transformieren. Ärzte zeigen sich optimistisch über die Möglichkeiten, die KI bietet, äußern jedoch auch Bedenken hinsichtlich der Auswirkungen auf die Arzt-Patient-Beziehung und den Datenschutz.
Die Einführung von KI im Gesundheitswesen wird voraussichtlich schrittweise erfolgen, wobei die Integration in Bereiche, die Einnahmen steigern und die Produktivität erhöhen, wahrscheinlicher ist. Ein Bereich, in dem KI eine transformative Rolle spielen könnte, ist die Biotechnologie, insbesondere bei der Entdeckung neuer Medikamente. Hier bietet KI die Möglichkeit, den Entwicklungsprozess zu beschleunigen und Medikamentenbehandlungen individuell anzupassen.
Nabla
Nabla, ein französisches Startup, hat kürzlich 24 Millionen Dollar in einer Serie-B-Finanzierungsrunde gesammelt, um sein Angebot auszubauen und die Einführung seines KI-Copiloten auf dem US-Markt zu beschleunigen. Dieser KI-Copilot, der als Web-App oder Chrome-Erweiterung fungiert, unterstützt Ärzte, indem er klinische Notizen fast augenblicklich aus Patientenkonsultationen generiert, was Ärzten hilft, den Dokumentationsaufwand erheblich zu reduzieren.
Health-LLM
Forscherteams des MIT und von Google haben Health-LLM vorgestellt, einen bahnbrechenden Rahmen zur Anpassung von LLMs für Gesundheitsvorhersagen mit Daten von tragbaren Sensoren. Dieser Ansatz nutzt modernste LLMs, um die Komplexität kontinuierlicher, multidimensionaler Zeitreihendaten für Gesundheitsvorhersagen zu meistern. Die Studie zeigt, dass kleinere, effizientere Modelle wie Health-Alpaca in spezifischen Gesundheitsvorhersageaufgaben äußerst wirksam sein können.
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