Q:
Warum sind Deep Learning, Maschinelles Lernen und KI in der Telemedizin so wichtig?
EIN:Die Bereiche maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz haben viele interessante Anwendungen im medizinischen Bereich im Allgemeinen und in der Telegesundheit im Besonderen.
Eine der größten und wichtigsten dieser Synergien liegt in der Überprüfung von Dokumenten. IBM enthüllt, wie das Watson Health-Programm in Sekundenschnelle Millionen von Seiten medizinischer Informationen analysieren und Schlussfolgerungen ziehen kann, die für Diagnose, Vergleich und mehr verwendet werden können. Die enorme Leistungsfähigkeit von Maschinen für den Umgang mit großen Datenmengen wird mit analytischen Fähigkeiten und Entscheidungskompetenzen in den Bereichen Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz kombiniert.
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Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz bieten jedoch nicht nur Informationen, sondern auch neue Möglichkeiten für die Untersuchung von Patienten. In der Radiologie können Algorithmen für maschinelles Lernen beispielsweise Röntgenuntersuchungen und andere Ressourcen untersuchen, um Hinweise auf Ergebnisse und Realitäten zu finden, die menschliche Entscheidungsträger leiten können.
Als weiteres Beispiel für die Leistungsfähigkeit des maschinellen Lernens und der Diagnose dokumentieren die Ressourcen des National Institute of Health die automatisierte Analyse der Netzhautbildgebung, mit deren Hilfe bestimmte Arten von Sehverlust im Zusammenhang mit Diabetes erkannt werden können.
Zusätzlich zu all dem, was sehr umfangreich und bahnbrechend ist, gibt es auch eine Reihe von Möglichkeiten, wie maschinelles Lernen und KI die täglichen Realitäten der Telemedizin unterstützen können. Von der Planung über die Beratung und Untersuchung bis hin zur Diagnose und Abrechnung können diese Technologien den Telemedizinprozess automatisieren.
In der frühen Telemedizin war das Konzept relativ einfach: Anstatt physisch anwesend zu sein, um Hausbesuche durchzuführen oder einen Patienten aus entlegenen Gebieten zu konsultieren oder zu untersuchen, verwendeten Ärzte Videokonferenzen und verwandte Technologien.
Mit maschinellem Lernen und KI können Ärzte dies jedoch mit Tools zur Entscheidungsunterstützung kombinieren - die Automatisierungstechnologien übernehmen einen großen Teil der Arbeit. Ärzte werden es überprüfen und sich anmelden - anstatt nur durch Videokonferenzen unterstützt zu werden, werden Ärzte auch durch wichtige unterstützende Technologien unterstützt, die eigenständig denken und lernen. Dies wird den Bereich der Telemedizin bald und eher dauerhaft dramatisch verändern.
