Diese Arbeit analysiert, welche zukünftige Position die Künstliche Intelligenz (KI) in der Diagnostik einnehmen und wie sie zu Arbeitsentlastungen beim Personal im Gesundheitswesen beitragen kann.
Der medizinische Bereich steht in den kommenden Jahren vor großen Herausforderungen. Ein Hauptgrund hierfür ist die stetig steigende Lebenserwartung, welche sich in Deutschland seit den 1950er Jahren bis heute bei den Männern durchschnittlich von 64,6 auf 79,1 Jahre und bei den Frauen von 68,5 auf 84,1 Jahre erhöht hat. Prognostiziert wird für das Jahr 2060 eine Lebenserwartung von 84,8 Jahren beim Mann und 88,8 Jahren bei der Frau. Folglich wird die durchschnittliche Lebenserwartung innerhalb eines Jahrhunderts um circa 20 Jahre ansteigen.
Auf der anderen Seite stellt jedoch heute schon der Mangel an medizinischen Fachpersonal und die daraus resultierende schlechte Verfügbarkeit - insbesondere in ländlichen Bereichen - ein massives Problem dar.
Daher ist es unabdingbar, dass verstärkt Computer und die damit verbundene Digitalisierung Aufgaben im medizinischen Bereich übernehmen.
Inhaltsverzeichnis
- Zukünftige Herausforderungen im Gesundheitswesen
- Grundlagen der Künstlichen Intelligenz
- Ursprung der Künstlichen Intelligenz
- Einteilung der Künstlichen Intelligenz
- Zentrale Fragestellung
- Stand der Technik
- Überwachtes Lernen
- KI-Software Studie 1 - NCT Heidelberg
- KI-Software Studie 2 – Universität Stanford
- Unüberwachtes Lernen
- Gerätetechnik
- Tendenzen in der Geräteentwicklung für Dermatologen
- ABTM Master der Firma Fotofinder
- Wirtschaftlichkeitsanalyse
- Versorgungsstruktur von Hautärzten in Deutschland
- Aktueller Stand der Versorgungsleistung
- Wirtschaftlichkeitsberechnungen
- Annahmen zur Wirtschaftlichkeitsberechnung
- Kostenvergleich mit Leasingrate
- Kostenvergleich bei Kauf
- Vision Bodyscreening der Zukunft
- Datenschutz und Datenethik im medizinischen Umfeld
- Fazit und Ausblick
- Einsatzmöglichkeiten von KI in der Dermatologie, insbesondere bei der Diagnose von Hautkrebs
- Analyse der Wirtschaftlichkeit von KI-Systemen im Vergleich zu herkömmlichen Methoden
- Rechtliche und ethische Aspekte des Einsatzes von KI im Gesundheitswesen
- Zukünftige Herausforderungen und Chancen im Bereich der KI-gestützten Dermatologie
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Arbeit befasst sich mit dem Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) im Bereich der Dermatologie, insbesondere bei der Diagnose von Hautkrebs. Die Arbeit untersucht den aktuellen Stand der Technik, die Einsatzmöglichkeiten und die Wirtschaftlichkeit von KI-Systemen im Vergleich zu herkömmlichen Methoden.
Zusammenfassung der Kapitel
Die ersten Kapitel beleuchten den Kontext der Arbeit und führen in die Thematik ein. Dabei werden die Herausforderungen des Gesundheitswesens im 21. Jahrhundert sowie die Grundlagen der Künstlichen Intelligenz erläutert. Das Kapitel "Stand der Technik" gibt einen Überblick über den aktuellen Einsatz von KI-Systemen in der Dermatologie, sowohl im Bereich der Software als auch der Gerätetechnik. Im weiteren Verlauf werden verschiedene Aspekte der Wirtschaftlichkeitsanalyse beleuchtet, wie z.B. die Versorgungsstruktur von Hautärzten in Deutschland, die Kostenanalyse von KI-Systemen und der Vergleich mit herkömmlichen Methoden.
Schlüsselwörter
Künstliche Intelligenz, Dermatologie, Hautkrebs, Diagnostik, Bildverarbeitung, Wirtschaftlichkeit, Datenschutz, Datenethik, Gesundheitswesen, Digitalisierung.
Häufig gestellte Fragen
Warum gewinnt KI in der medizinischen Diagnostik an Bedeutung?
Hauptgründe sind die steigende Lebenserwartung der Bevölkerung und der gleichzeitige Mangel an medizinischem Fachpersonal, insbesondere in ländlichen Gebieten.
In welchem Fachbereich wird KI hier konkret untersucht?
Die Arbeit fokussiert sich auf die Dermatologie, speziell auf die Früherkennung und Diagnose von Hautkrebs mittels KI-Software.
Was ist der Unterschied zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen?
Überwachtes Lernen nutzt gelabelte Daten (z. B. Studien von Stanford/Heidelberg), während unüberwachtes Lernen Muster in Daten ohne vorherige Kennzeichnung erkennt.
Ist der Einsatz von KI für Hautärzte wirtschaftlich sinnvoll?
Die Arbeit analysiert dies durch Kostenvergleiche von Kauf- und Leasingmodellen (z. B. Fotofinder ABTM) im Verhältnis zur aktuellen Versorgungsleistung.
Welche ethischen Herausforderungen gibt es bei KI im Gesundheitswesen?
Zentrale Themen sind der Datenschutz im Umgang mit sensiblen Patientendaten und die Datenethik bei automatisierten Diagnoseentscheidungen.
Wie sieht die Vision des "Bodyscreening der Zukunft" aus?
Es wird eine hochautomatisierte, flächendeckende Untersuchung der Hautoberfläche mittels intelligenter Kamera- und Softwaresysteme prognostiziert.
- Quote paper
- Tim Beyer (Author), 2020, Künstliche Intelligenz in der Diagnostik. Zukünftige Herausforderungen und Chancen im Gesundheitswesen, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/991609
