KI (künstliche Intelligenz), Algorithmen, Maschinelles Lernen, Deep Learning, Neuronale Netze und Computer Vision waren vor einigen Jahren noch Begriffe, die ausnahmslos zu Science-Fiction gezählt wurden; mittlerweile sind einige im Alltag in der praxisnahen Anwendung vieler Menschen und Unternehmen fester Bestandteil. Massive repräsentative gesammelte Datensätze bilden hierbei den Nährboden einer Vielzahl KI-basierter Anwendungen. Sie sind das essentielle Fundament analytischer Prozesse, die qualitativ hochwertige Antworten, Prognosen und Diagnosen erst ermöglichen. Das Wissen, Anwendungen aber auch daraus entstehende Geschäftsmodelle verändern sich durch angewandte KI-Technologien, so dass u.a. Lebensbedingungen und bisherige Prozesse eine erhebliche Verbesserung erfahren.
Der Einfluss von KI im europäischen Gesundheitssystem hat in den vergangenen Jahren – neben Megatrends wie dem demografischen Wandel, Stärkung der Resilienz und Digitalisierung – stetig an Bedeutung gewonnen. Beginnend bei Prävention über Diagnose, Therapie, Behandlung und Genesung finden zunehmend innovative digitale Technologien ihren Einsatz in smarten medizinischen Ökosystemen, die Patienten und Mediziner im Rahmen der Gesundheitsversorgung unterstützen können.
KI gilt gerade in der Krebsbekämpfung als Hoffnungsträger, denn 18 Mio. Menschen p.a. erkranken weltweit an Krebs, davon ca. 500.000 in Deutschland, wobei 200.000 an Krebs versterben. Abbildung A 3 zeigt die vielfältigen Krebserkrankungen bei Frauen und Männern – neben Herz-Kreislauferkrankungen, die häufigste tödliche Erkrankung weltweit. Aktive Krebsprävention und Diagnose kann demnach einen hohen positiven Einfluss auf das Wohlbefinden von Menschen ausüben.
Diese Arbeitet analysiert den Einfluss von KI in der Medizin – schwerpunktmäßig der Bilddiagnostik – in den Fachdisziplinen Dermatologie und Pathologie bei der Identifizierung und Diagnose von Krebserkrankungen.
Folgende Forschungsfragen leiten die vorliegende Arbeit: Wie kann KI die Gesundheit und Gesundheitssektor beeinflussen, begleiten und unterstützen? Welche Herausforderungen und Voraussetzungen bestehen für KI-Anwendungen im Gesundheitssektor? Wie kann KI in Pathologie und Dermatologie eingesetzt werden? Wie kann KI eine Krebsdiagnose begleitend unterstützen?
Inhaltsverzeichnis
- 1 Einleitung
- 2 Begrifflichkeiten Gesundheitsindustrie & KI
- 2.1 Besonderheiten und ökonomische KPI Gesundheitsindustrie
- 2.2 Definition KI
- 2.3 Grundlagen und Bestandteile KI
- 3 KI in der Medizin – Diagnostik Pathologie und Dermatologie
- 3.1 SWOT-Analyse - KI in der Medizin
- 3.2 Vier Faktoren für die KI-Bereitstellung in medizinischen Bereichen
- 3.3 Bilddiagnostik mit Kl und Computer Vision
- 3.4 Kl in der Pathologie
- 3.5 Kl in der Dermatologie
- 4 Anwendungsbeispiel: Kl in der Krebsdiagnose/Therapie
- 5 Zusammenfassung und Ausblick
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Die Hausarbeit befasst sich mit dem Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Gesundheitsindustrie, insbesondere in den Bereichen Pathologie und Dermatologie. Die Arbeit analysiert den Innovationsprozess und das Technologiemanagement im Kontext von KI-Anwendungen in der Medizin.
- Bedeutung und Herausforderungen der KI in der Gesundheitsindustrie
- Analyse des Potenzials von KI in der Pathologie und Dermatologie
- Bewertung der SWOT-Analyse von KI in der Medizin
- Untersuchung von Anwendungsbeispielen für KI in der Krebsdiagnose und -therapie
- Diskussion der ethischen und rechtlichen Aspekte von KI in der Medizin
Zusammenfassung der Kapitel
Die Einleitung stellt die Relevanz und den Kontext der Hausarbeit vor. Kapitel 2 definiert die Begrifflichkeiten Gesundheitsindustrie und KI, beleuchtet die besonderen Herausforderungen der Gesundheitsindustrie und beschreibt die Grundlagen von KI. Kapitel 3 untersucht die Anwendung von KI in der Medizin, insbesondere in den Bereichen Pathologie und Dermatologie. Die SWOT-Analyse analysiert Stärken, Schwächen, Chancen und Risiken des Einsatzes von KI in der Medizin. Kapitel 4 präsentiert ein Anwendungsbeispiel von KI in der Krebsdiagnose und -therapie.
Schlüsselwörter
Die zentralen Schlüsselwörter dieser Arbeit sind Künstliche Intelligenz, Gesundheitsindustrie, Pathologie, Dermatologie, Bilddiagnostik, Computer Vision, Krebsdiagnose, Krebstherapie, SWOT-Analyse, Innovationsprozess und Technologiemanagement.
- Quote paper
- Maik Chudziak (Author), 2022, Künstliche Intelligenz in der Gesundheitsindustrie – Pathologie und Dermatologie, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1239191
