Fourth Industrial Revolution). Das diese Revolution nicht spurlos an der Medizin vorbeigehen wird, darum wird es in diesem Artikel gehen. Laut Schwab soll sich in der 4. Industriellen Revolution nicht nur die Art der Herstellung von Gütern und Dienstleistungen ändern, sondern auch die Sicht des Menschen auf sich selbst. Aber – was ist bisher schon Realität geworden?
Chat-Bots
Welche Potenziale bietet die Medizin eigentlich, wenn es um mehr Effizienz geht? Einige! Nehmen wir beispielsweise das Themen: Feststellen/Diagnostizieren von Krankheiten sowie die patientengerechte Erklärung der festgestellten Krankheiten. Hier arbeiten Firmen wie Was hab‘ ich? daran, Patientenbefunde in eine, für Laien, verständliche Sprache zu übersetzen. Dieses Geschäftsmodell könnte sich in naher Zukunft ändern, in dem man auf intelligente Bots setzt, die evidenzbasiert verschiedene Ausgaben nach, von Usern gemachten, Eingaben präsentieren. Auch weitere Anwendungen wären denkbar: [caption id="attachment_1609" align="alignright" width="211"]
Quelle: tincture.io[/caption]
- Beschwerden-/Anfrage-Management Die Patienten könnten ihre Anfragen an die Ärzte aufgeben, ihre Probleme beschreiben und dadurch zu einem Arzt vermittelt werden, der Kapazitäten dafür hat.
- Terminfindung Nach dem Ärzte als Kandidaten gefunden wurden, könnte die Terminfindung ebenfalls via Chatbot erledigt werden.
- Befunderklärung im Dialog Die Erklärung der Befunde kann durch einen Dialog oder ein Fragen-/Antwort-Schema abgedeckt werden. Dabei liegt der Fokus auf dem laienhaften Erklären der Sachverhalte.
- Begleitung des Genesungsprozesses Dabei wird von Zeit zu Zeit der Prozess der Gesundung begleitet. So kann der Arzt (auf Wunsch) oder das System immer wieder nachfragen und Patienten an die Einnahme der Medikamente oder an die Durchführung bestimmter Maßnahmen erinnern.
- Bestellprozesse Auch das Bestellen und Nachbestellen von Medikamenten kann damit abgedeckt werden.
NLP und Information Retrieval
Das Feld des Natural Language Processing (NLP, Verarbeitung natürlicher Sprache) soll Ärzten helfen, die richtige Behandlungsstrategie zu wählen. IBM Watson tut dies auf der Grundlage vieler Daten des Patienten und vergleicht diese anonymisiert mit den Daten anderer Patienten. Motiviert wird dies durch rund 1,5 Millionen Medikationsfehler in den USA. Der große Vorteil solcher Systeme ist, dass sie in kürzester Zeit riesige Datenbanken durchsuchen sowie vergleichbare Patienten analysieren können. Dadurch können sie verschiedene Behandlungsmethoden sowie Konfidenzen für den Behandlungserfolg abschätzen. Dabei sollen diese Systeme die Ärzte nicht entmündigen. Viel eher sollen sie eine Möglichkeit geben, sehr viele [caption id="attachment_1611" align="alignleft" width="300"]
Quelle: IBM Medical Sieve (Investor Briefing)[/caption]
Datenmengen in kürzester Zeit analysieren zu lassen und damit eine bessere und umfassendere Entscheidungsgrundlage zu bieten.
Einen weiterführenden kognitiven Assistenten bietet IBM mit dem Projekt Medical Sieve. Auf der Projektseite zu diesem IBM-Projekt kann man folgendes über das Forschungsprojekt lesen:
Medical Sieve is an ambitious long-term exploratory grand challenge project to build a next generation cognitive assistant with advanced multimodal analytics, clinical knowledge and reasoning capabilities that is qualified to assist in clinical decision making in radiology and cardiology. It will exhibit a deep understanding of diseases and their interpretation in multiple modalities (X-ray, Ultrasound, CT, MRI, PET, Clinical text) covering various radiology and cardiology specialties.