KI-Unterstützung im Patientenversorgungsprozess

Im Jahr 2023 führte Northwell Health iNAV ein, ein von drei Ärzten entwickeltes KI-Tool zur Analyse von MRT- und CT-Scans auf Krebs. iNAV analysiert Scans, die Patienten aus anderen gesundheitlichen Gründen erhalten, und bietet so die Möglichkeit, Krebserkrankungen deutlich früher zu erkennen. Wenn das Tool ein Problem meldet, überprüft ein multidisziplinäres Team die Ergebnisse, sodass die Pflegenavigatoren Biopsien beschleunigen können.

iNAV stellte seinen Wert schnell unter Beweis und verkürzte die Wartezeiten für Biopsien von 22 auf nur sieben Tage und die Behandlungszeit von 56 auf 34 Tage. Im großen Maßstab können solche Verbesserungen für Systeme wie Northwell, das 21 Krankenhäuser im gesamten Bundesstaat New York betreibt, von großer Bedeutung sein.

„Je früher die Patienten eingeliefert werden, desto eher kann mit der Behandlung begonnen werden und desto besser sind die Ergebnisse“, sagt Dr. David Rivadeneira, Direktor des Northwell Health Cancer Institute in Huntington und Chefarzt für klinisch-strategische Initiativen in der östlichen Region von Northwell Health.

iNAV wurde zunächst für Bauchspeicheldrüsenkrebs erprobt und erkennt mittlerweile auch andere Krebsarten. Northwell Health nutzt KI auch für die Behandlungsplanung und die Abstimmung klinischer Studien . Dabei werden riesige Datenmengen synthetisiert , um Ärzte bei der Optimierung und Personalisierung ihrer Behandlung zu unterstützen.

„Jeder Tumor ist anders und jeder Krebs reagiert anders“, sagt Rivadeneira.

Time hat iNAV zu einer der besten Erfindungen des Jahres 2024 gekürt und damit die entscheidende Rolle der Früherkennung für bessere Ergebnisse anerkannt.

„Wir sind von dieser Plattform begeistert“, sagt Rivadeneira. „Ich denke, viele Gesundheitszentren werden so etwas gerne übernehmen.“

ENTDECKEN: KI im Kundenerlebnis verbessert die Patientenreise.

In Charleston, South Carolina, nutzt die Medical University of South Carolina Health eine KI-Plattform für eine wachsende Zahl von Anwendungsfällen. Die MUSC setzte die Lösung zunächst zur Optimierung der Patientenregistrierung ein, bevor sie sich auf die Betreuung von Versorgungslücken und die Genehmigung von Versicherungsleistungen ausweitete.

Crystal Broj, Chief Digital Transformation Officer von Enterprise, sagt, dass diese schrittweise Ausweitung einen wichtigen Aspekt der KI widerspiegelt: „Man muss bereit sein, iterativ vorzugehen.“

Als MUSC die Patientenregistrierung um eine Zuzahlungsfunktion erweiterte, funktionierte diese zunächst nicht reibungslos. Durch die schrittweise Erweiterung der Funktionen konnte das Gesundheitssystem jedoch Patientenfeedback einbeziehen und die Plattform optimieren, bevor sie in den 700 Niederlassungen landesweit eingeführt wurde.

Agilität ermögliche außerdem ein angemessenes Änderungsmanagement, fügt Broj hinzu, und stelle sicher, dass die Mitarbeiter die Vorteile von KI verstehen und über die nötige Schulung verfügen, um neue Tools effektiv zu nutzen.

Das sei besonders wichtig, wenn KI im großen Maßstab eingesetzt werde. Im Jahr 2025 habe die Plattform 1,7 Millionen Erinnerungen an Patienten verschickt, wodurch das Praxispersonal sich anderen Aufgaben widmen konnte, sagt sie.

Als MUSC die Möglichkeit erkannte, KI zur Behandlung von Versorgungslücken einzusetzen, begann es mit Patientinnen, deren Mammographie überfällig war. Die KI-Agenten der Plattform überprüften Krankenakten und schickten Nachrichten an berechtigte Patientinnen mit der Möglichkeit zur Selbstterminierung.

„Wir haben diese Funktion an einem Donnerstagabend aktiviert und bis Freitagmorgen hatten 129 Frauen Termine vereinbart“, sagt Broj.

MUSC hat seine KI-gestützte Versorgung zur Schließung von Versorgungslücken für andere Bedürfnisse, wie Grippeschutzimpfungen und Kindervorsorgeuntersuchungen, weiter ausgebaut. „Ziel ist es, die Zusammenarbeit mit dem Gesundheitssystem so einfach zu gestalten wie die Bestellung eines Buches bei Amazon“, sagt sie.

OSF HealthCare , ein integriertes Gesundheitssystem mit Krankenhäusern und Kliniken in Illinois und Michigan, testet eine neue KI-gestützte App, die eine zeitnahe und objektive Messung ermöglicht, ob Sportler Gehirnerschütterungen erlitten haben.

„Mir wurde zunehmend klar, dass wir Menschen mit Gehirnerschütterungen nur unzureichend zuverlässig identifizieren können“, sagt Dr. Adam Cross, Assistenzprofessor für Pädiatrie am University of Illinois College of Medicine in Peoria und Leiter des Children's Innovation Lab am Jump Trading Simulation and Education Center , einer Kooperation zwischen der Universität und OSF HealthCare. „Es musste einen besseren Weg geben.“

Derzeit nutzen Trainer zeitaufwändige Tools, die stark auf den Selbstauskünften der Athleten beruhen. Diese können jedoch vom Wunsch der Spieler, aufs Spielfeld zurückzukehren, beeinflusst werden, so Cross. Deshalb entwickelten Cross und sein Team gemeinsam mit Mitentwicklern des Grainger College of Engineering der University of Illinois Urbana-Champaign FlightPath .

Der Prozentsatz der Gesundheitsorganisationen, die mit Drittanbietern zusammenarbeiten, um kundenspezifische, generative KI-Lösungen zu entwickeln

Die Mixed-Reality-App nutzt einen spielerischen Ansatz und fordert Nutzer auf, eine Blase um einen virtuellen Kolibri zu positionieren, der in einem 3D-Raum auf einem Apple iPad fliegt. Laut Cross spielt KI in der App mehrere Rollen, darunter das Sammeln von Hunderttausenden bis Millionen von Datenpunkten in jeder zweiminütigen Sitzung.

„Wir nutzen all diese Daten, um zu verstehen, wie sich ein Mensch in seinem Raum bewegt und wie er auf die Bewegungen des Vogels reagiert“, sagt er. „Und wir lassen den Kolibri ganz gezielt, aber auch halbrandomisiert agieren, um neurologisch komplexe oder bedeutsame Bewegungen zu identifizieren.“

OSF HealthCare hat mit Athleten und Trainern der Illinois State University, der Illinois Wesleyan University und der Bradley University zusammengearbeitet, um die Lösung zwei Jahre lang zu testen. So kann Cross' Team Daten sammeln und die Leistung der App mit anderen Diagnosetools vergleichen. „Wir haben sehr viel positives Feedback erhalten“, fügt er hinzu.

Rasche Fortschritte in der KI haben viele technologische Hürden beseitigt, die frühe Anwendungsfälle behinderten. Heute, so Cross, „geht es vor allem darum, zu wissen, wie man all diese Leistungsfähigkeit auf sinnvolle Probleme anwenden und sie dann in der klinischen Praxis sinnvoll einsetzen kann.“

ALS NÄCHSTES: Überwinden Sie Hürden bei der KI-Implementierung im Gesundheitswesen.