Die Auswirkungen von KI auf das Gesundheitswesen in Vietnam

Künstliche Intelligenz (KI) verändert das Gesundheitswesen massiv. Sie bietet neue Möglichkeiten, um die Patientenversorgung und Behandlungen weltweit zu verbessern. Allerdings kann der Einsatz von KI im Gesundheitswesen in einkommensschwächeren Ländern schwieriger sein als in wohlhabenderen Ländern. Krankenhäuser in diesen einkommensschwachen Ländern haben oft begrenzte Ressourcen, veraltete Technologie und wenige Fachkräfte, die in KI ausgebildet sind.

Eine grosse Herausforderung ist der Bedarf an qualitativ hochwertigen Daten, um KI-Systeme zu trainieren. Viele Krankenhäuser in einkommensschwachen Ländern haben keinen Zugang zu vollständigen und organisierten Gesundheitsdaten. Daher funktionieren KI-Systeme, die in wohlhabenderen Ländern entwickelt wurden, möglicherweise nicht gut oder sind nicht geeignet, um in einkommensschwachen Ländern eingesetzt zu werden. Unser Ziel ist es, zu beobachten, wie gut ein in Grossbritannien entwickeltes KI-Tool in Krankenhäusern in Vietnam funktioniert.

#Die Grundlagen von KI im Gesundheitswesen

KI nutzt komplexe Algorithmen, um Daten zu analysieren und Entscheidungen zu treffen. Im Gesundheitswesen kann KI helfen, Krankheiten zu identifizieren, Behandlungen vorzuschlagen und sogar vorherzusagen, wie gut ein Patient sich erholen wird. Damit diese Systeme funktionieren, müssen sie aus grossen Datenmengen lernen. Wenn die Daten für den Standort, an dem die KI eingesetzt wird, nicht relevant sind, könnte sie schlecht abschneiden.

Ein Beispiel: Ein KI-System, das mit Daten aus britischen Krankenhäusern trainiert wurde, könnte Schwierigkeiten haben, effektiv in Vietnam zu arbeiten, weil die Patientengruppen und Gesundheitsprobleme anders sind. Das kann zu Problemen führen, wenn KI-Systeme in verschiedenen Gesundheitskontexten eingesetzt werden.

#Die Herausforderung der Verallgemeinerung

Verallgemeinerung bezieht sich auf die Fähigkeit eines KI-Modells, das Gelernte aus seinen Trainingsdaten auf neue, noch nicht gesehene Daten anzuwenden. Das ist im Gesundheitswesen wichtig, denn sobald ein KI-Tool im echten Leben eingesetzt wird, muss es die Ergebnisse für Patienten genau vorhersagen, deren Daten es noch nicht gesehen hat.

Im Gesundheitswesen konzentrieren wir uns auf zwei Arten der Verallgemeinerung:

1. Zeitliche Verallgemeinerung: Das ist, wenn das KI-Tool gut im gleichen Krankenhaus funktioniert, in dem es trainiert wurde.
2. Externe oder geografische Verallgemeinerung: Das ist, wenn das KI-Tool in verschiedenen Krankenhäusern gut funktioniert, besonders in verschiedenen Ländern.

Eine gute Verallgemeinerung zu erreichen ist entscheidend, aber nicht immer einfach, besonders in unterschiedlichen Gesundheitsumfeldern.

#Herausforderungen für einkommensschwache Länder

Krankenhäuser in einkommensschwachen Ländern stehen vor verschiedenen Problemen, die die Implementierung von KI-Tools erschweren:

1. Begrenzte Ressourcen: Diese Krankenhäuser kämpfen oft mit fehlenden Mitteln, alter Infrastruktur und einem Mangel an ausgebildeten Fachleuten.

2. Zugang zu Daten: Viele Krankenhäuser haben keine vollständigen oder digitalen Gesundheitsakten, die für das Training von KI-Algorithmen notwendig sind.

3. Unterschiede in der Bevölkerung: Patienten in einkommensschwachen Ländern haben möglicherweise andere Gesundheitsprofile im Vergleich zu denen in wohlhabenderen Ländern, was die Leistung von KI-Modellen beeinflussen kann.

4. Ungleichheiten im Gesundheitswesen: Es kann erhebliche Unterschiede in der Qualität der Versorgung und dem Zugang zu Gesundheitsdiensten zwischen Regionen geben.

5. Variabilität in der klinischen Praxis: Verschiedene Krankenhäuser haben möglicherweise eigene Praktiken und Richtlinien, die beeinflussen, wie KI-Modelle strukturiert werden sollten.

Diese Herausforderungen bedeuten, dass KI-Lösungen, die in wohlhabenderen Ländern gut funktionieren, in einkommensschwachen Umgebungen möglicherweise nicht wirksam sind, ohne Anpassungen.

#Zusammenarbeit zur Verbesserung

Um diese Herausforderungen anzugehen, können Kooperationen zwischen Institutionen in wohlhabenderen und einkommensschwachen Ländern hilfreich sein. Zum Beispiel können Partnerschaften dazu beitragen, Wissen und Ressourcen zu teilen, sodass KI-Technologien besser an lokale Gegebenheiten angepasst werden können.

Eine bemerkenswerte Zusammenarbeit findet in Vietnam statt, wo mehrere Institutionen zusammenkommen, um die Intensivpflege zu verbessern. Ziel ist es, KI zu nutzen, um Patienten, die dringend Pflege benötigen, besser zu identifizieren und die allgemeine Qualität der Gesundheitsversorgung in diesen Settings zu verbessern.

#COVID-19 und KI

Die COVID-19-Pandemie hat den Bedarf an schnellen Diagnosewerkzeugen hervorgehoben. Ein in Grossbritannien entwickeltes KI-Tool wurde genutzt, um Patienten je nach Wahrscheinlichkeit einer COVID-19-Infektion zu sortieren. Das Tool zeigte signifikante Verbesserungen bei der Identifizierung von Patienten mit Risiko und lieferte schnellere Diagnosen im Vergleich zu herkömmlichen Methoden.

Die Hoffnung ist, dass dieses KI-Tool auch für den Einsatz in Krankenhäusern in Vietnam angepasst werden kann, um eine effizientere Nutzung knapper Ressourcen wie Beatmungsgeräte und Krankenhausbetten zu ermöglichen.

#Anpassung von KI-Modellen

Die Anpassung von KI-Modellen von einem Land ins andere erfordert sorgfältige Überlegungen zu den lokalen Gegebenheiten. Hier sind einige Methoden, die verwendet werden können:

1. Transfer-Lernen: Dabei wird ein Modell, das auf einem Datensatz trainiert wurde, mit Daten aus dem Zielgebiet verbessert. Dieser Ansatz ermöglicht es dem Modell, aus lokalen Daten zu lernen, während es bereits über grundlegendes Wissen aus dem ursprünglichen Training verfügt.

2. Verbesserung der Datenqualität: Techniken zur Verbesserung der Qualität der in lokalen Krankenhäusern gesammelten Daten können dazu beitragen, die Leistung von KI-Modellen zu erhöhen.

3. Standardisierung: Sicherzustellen, dass die gesammelten Daten in den verschiedenen Einrichtungen konsistent sind, kann die Leistung von KI-Tools verbessern.

4. Feature-Matching: Dafür zu sorgen, dass die Merkmale in lokalen Patientendatenbanken mit denen in KI-Trainingsdatensätzen übereinstimmen, hilft, die Genauigkeit zu erhöhen.

Durch die Anwendung dieser Methoden soll die Wirksamkeit der KI-Modelle im lokalen Kontext einkommensschwacher Länder gesteigert werden.

#Die Rolle lokaler Daten

Die Nutzung lokaler Daten ist entscheidend für den Aufbau effektiver KI-Systeme. Lokale Krankenhäuser haben möglicherweise nicht so viele Daten wie ihre Pendants in wohlhabenderen Ländern, daher ist es wichtig, innovative Wege zu finden, um das Vorhandene zu nutzen.

Techniken wie k-nächste Nachbarn (kNN) können helfen, Patienten in den lokalen Datensätzen mit ähnlichen Fällen aus wohlhabenderen Ländern abzugleichen. So kann durch die Nutzung verwandter Datenpunkte ein besseres Modell entstehen.

Darüber hinaus können Methoden wie Geometrisch-aggregierte Trainingsmuster (GATS) helfen, Datenlücken zu füllen und einen vollständigen Datensatz für das Training zu erzeugen, was letztlich zu genaueren KI-Vorhersagen führt.

#Leistungsbewertung

Bei der Bewertung, wie gut ein KI-Modell funktioniert, werden verschiedene Metriken verwendet, darunter:

1. Sensitivität: Misst die Fähigkeit des Modells, Patienten mit der Krankheit korrekt zu identifizieren.
2. Spezifität: Misst, wie gut das Modell Patienten ohne die Krankheit erkennt.
3. Positiver prädiktiver Wert: Gibt den Anteil der positiven Ergebnisse an, die echte Positive sind, an.
4. Negativer prädiktiver Wert: Zeigt den Anteil der negativen Ergebnisse an, die echte Negative sind.
5. Fläche unter der Receiver Operating Characteristic Curve (AUROC): Bewertet die Gesamtleistung des Modells über verschiedene Schwellenwerte hinweg.

Durch die sorgfältige Überwachung dieser Metriken können Forscher Anpassungen und Verbesserungen an den KI-Modellen vornehmen, um eine höhere Genauigkeit und bessere Ergebnisse für Patienten zu gewährleisten.

#Herausforderungen bei der Datenqualität

Die Datenqualität kann ein erhebliches Problem im Gesundheitswesen der KI darstellen. Es kann Inkonsistenzen oder Fehler bei der Datenerfassung geben, die zu ungenauen Modellen führen. Beispielweise können Ausreisservariablen, wie extrem niedrige Blutwerte, aufgrund von Messfehlern entstehen.

Es ist wichtig, mit diesen Ausreissern angemessen umzugehen, da sie möglicherweise wichtige Informationen enthalten und die Genauigkeit des Modells erhöhen können, wenn sie richtig behandelt werden. Das Management von Ausreissern kann die Überprüfung der Datenerfassungsmethoden und die Implementierung von Überprüfungen zur Gewährleistung der Genauigkeit umfassen.

#Spezifische Herausforderungen in Vietnam

Die Krankenhäuser in Vietnam konzentrieren sich speziell auf Infektionskrankheiten, was den Kontext für den Einsatz von KI einzigartig macht. Viele Patienten, die in diesen Krankenhäusern behandelt werden, haben schwere Krankheiten, was die Identifizierung spezifischer Krankheiten wie COVID-19 komplizieren kann.

Unterschiede in den Praxismustern, wie Verzögerungen bei der Datenerfassung oder Variationen in der Schwere der Fälle, können die Funktion von KI-Modellen beeinflussen. Beispielsweise kann es herausfordernder sein, zwischen COVID-19 und anderen Infektionskrankheiten in spezialisierten Krankenhäusern zu unterscheiden, die schwerkranke Patienten behandeln.

#Fazit

Der Einsatz von KI im Gesundheitswesen hat das Potenzial, die Patientenversorgung erheblich zu verbessern. Damit diese Tools in einkommensschwachen Ländern erfolgreich sind, sind Anpassungen und Überlegungen zu den lokalen Gegebenheiten notwendig.

Kooperative Anstrengungen zwischen Institutionen in wohlhabenderen und einkommensschwachen Ländern sind entscheidend, um bessere Ergebnisse zu erzielen. Die Herausforderungen sind erheblich, aber mit Innovation und ordnungsgemässer Ressourcennutzung kann KI die Gesundheitsversorgung auch in den ressourcenärmeren Umgebungen verbessern.

Um das Potenzial von KI effektiv zu nutzen, sind fortlaufende Bewertungen und kontinuierliche Anpassungen der Modelle entscheidend. Mit der Zeit kann eine bessere Integration von KI-Tools zu signifikanten Verbesserungen der Gesundheitsresultate für Patienten in sowohl einkommensschwachen als auch einkommensstarken Umgebungen führen.

Diese fortlaufende Reise hin zu einer besseren Nutzung von Technologie im Gesundheitswesen erfordert Engagement, Zusammenarbeit und Kreativität. Indem wir uns auf praktische Anwendungen und die Bedürfnisse der lokalen Gesundheitssysteme konzentrieren, können wir auf eine Zukunft hinarbeiten, in der präzise und zeitnahe Pflege für alle verfügbar ist, unabhängig von ihren Umständen.