AI-basierte Methoden und Anwendungen können die Gesundheits­versorgung in verschiedener Hin­sicht ver­bessern. Voraus­setzung hierfür sind geeignete Gesundheits­daten und die Expertise in der Entwicklung und Anwendung der Modelle, die für die Unter­stützung medizinischer Diagnosen und Therapien zur Anwendung kommen.

Unterstützung medizinischer Diagnosen

AI-Anwendungen können Diagnosen unter­stützen und ermöglichen auto­matisierte Diagnose­verfahren.

Auswahl der Therapie

Aus geeigneten digitalen Gesundheitsdaten lassen sich bereits früh­zeitig wichtige Merkmale gewinnen, die von selbst­lernenden Modellen aus­gewertet werden und passende Therapie­vorschläge machen können.

Prognosen von Krankheitsverläufen

Aus verschiedenen Merkmalen, wobei auch Subformen von Erkrankungen berücksichtigt werden können, lassen sich Prognosen zu Krankheitsverläufen erstellen.

Steuerung von Therapien

Über in der digitalen Krankenakte gespeicherte und von in Behandlung befindlichen Patienten gelieferte Daten lassen sich Therapien steuern  —  z.B. auch über Gesundheits-Apps.

Prävention

Auch im Bereich der Prävention ergeben sich Anwendungs­möglich­keiten. So kann mit den Methoden maschinellen Lernens ermitelt werden, welche Risiken bei bestimmten Merkmals­konstellationen bestehen und welche Folge­risiken es bei bestimmten Therapie­formen gibt.

Für Patienten und Ärzte sind ein schnellerer Einsatz einer geeigneten Therapie von Vorteil. Dadurch kann der Therapieerfolg größer sein und die Heilungschancen können sich verbessern.

Durch den Einsatz AI-basierter Technologien profitieren Ärzte bei Therapie­entscheidungen durch gezielte Informationen und erhöhte Sicherheit. Außerdem können Vorher­sagen getroffen werden, wie gut eine Therapie bei einer gegebenen Diagnose wirken kann und welche Patientengruppen von einer Therapie profitieren.

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