Künstliche Intelligenz in der Medizin: Neue Technologie läutet eine neue Ära ein

Im heutigen technologischen Strom verändert künstliche Intelligenz die soziale Entwicklung und den Lebensstil auf beispiellose Weise. Während die wissenschaftliche und technologische Revolution immer weiter voranschreitet, beweist die künstliche Intelligenz im medizinischen Bereich weiterhin ihren einzigartigen Reiz und ihr Potenzial und wird zu einer treibenden Kraft bei der Förderung von Reformen im medizinischen Bereich. Dadurch kann nicht nur die Qualität medizinischer Leistungen verbessert und Krankheitsdiagnose- und Behandlungsmodelle optimiert werden, sondern auch die Entwicklung des medizinischen Bereichs in Richtung Personalisierung und Präzision gefördert werden. Dies bedeutet nicht nur eine Verbesserung der Behandlungseffizienz, sondern auch eine tiefgreifende Umsetzung des „patientenzentrierten“ Konzepts und markiert den Wandel des medizinischen Modells von der früheren „Heilung von Krankheiten“ zur „Heilung von Menschen“.

Hier einige Erkenntnisse zur Entwicklung medizinischer künstlicher Intelligenz.

1. Präzisionsmedizin

Durch die Anwendung medizinischer künstlicher Intelligenztechnologie im Bereich der Präzisionsmedizin können Patienten individuellere und effizientere Behandlungspläne bereitgestellt werden. Beispielsweise kann das KI-System bei häufigen Krebserkrankungen durch die Erfassung genetischer Informationen, Lebensgewohnheiten, Krankengeschichte, physiologischer und anderer Daten des Patienten ein gezieltes Krankheitsrisikovorhersagemodell erstellen, um die möglichen Krankheitsrisiken und Komplikationen des Patienten im Voraus vorherzusagen und so eine Früherkennung und frühzeitige Intervention zu ermöglichen. Beispielsweise kann im Fall von Brustkrebs die Analyse wichtiger Informationen wie der BRCA1/2-Genmutation der Patientin, der Familienanamnese und des Lebensstils durch das KI-System die Wahrscheinlichkeit eines erneuten Auftretens des Tumors vorhersagen. Darüber hinaus können Ärzte Behandlungspläne einfacher auf der Grundlage von Echtzeitdaten anpassen und so die Behandlungsergebnisse und die Lebensqualität des Patienten verbessern.

2. Zusatzdiagnose

Medizinische künstliche Intelligenz im Bereich der Hilfsdiagnose stützt sich hauptsächlich auf Deep-Learning-Algorithmen, um umfangreiche medizinische Bilddaten wie Röntgen- und CT-Scans detailliert zu analysieren und darin subtile Anomalien zu erkennen. Es kann Krankheiten wie Lungenknötchen, Tumore und Gefäßläsionen erkennen und so die Erkennung früher Krankheitsrisiken erleichtern. Früher wurde beispielsweise gewöhnlicher Lungenkrebs durch manuelles Auswerten von Bildern behandelt, doch aufgrund von Müdigkeit und Sehbehinderung konnten winzige Knoten leicht übersehen werden. Durch die Anwendung der KI-Technologie wird ein Bildmodell auf Grundlage der Untersuchungsdaten erstellt, subtile Veränderungen in der Lunge identifiziert und mithilfe von Deep-Learning-Algorithmen eine umfassende Analyse der spezifischen Dichte, Morphologie, Textur und anderer Merkmale der Knötchen durchgeführt, wodurch die Genauigkeit und Sensibilität der Krankheitsdiagnose verbessert wird.

Darüber hinaus ermöglicht KI bei CT-Scans des Gehirns eine 3D-Rekonstruktion und genaue Messung von Veränderungen des Gehirngewebes, wodurch die Diagnoseeffizienz häufiger neurologischer Erkrankungen wie Hirninfarkt, Hirnblutung und Hirntumoren erheblich verbessert werden kann. Darüber hinaus unterstützt das KI-System die automatische Erstellung von Diagnoseberichten, wodurch die Überprüfungszeit der Ärzte verkürzt werden kann. Beispielsweise untersucht das KI-System bei einer Röntgenuntersuchung der Brust die Läsion innerhalb von Sekunden und analysiert vorab, ob sie gutartig oder bösartig ist. Anschließend wird der Arzt die weiteren detaillierten Informationen kombinieren, um eine genaue Diagnose zu stellen.

3. Arzneimittelentwicklung

In der Vergangenheit war der Entwicklungszyklus von Medikamenten im Allgemeinen langwierig und mit hohen Kosten verbunden. Aufgrund technischer Einschränkungen war auch die Erfolgsquote der Medikamente letztendlich sehr gering. Der Einsatz von KI-Technologie kann die oben genannten Probleme wirksam verbessern. Durch das Sammeln und Analysieren bioinformatischer Daten wie Gensequenzen, Proteinstrukturen und Arzneimittel-Ziel-Interaktionen können Wirksamkeit, Toxizität, Nebenwirkungen usw. von Verbindungen automatisch getestet werden, wodurch der Versuchszyklus verkürzt wird.

Beispielsweise kann das KI-System die Synthese und Strukturänderungen von Millionen von Verbindungen simulieren und potenzielle Kandidaten für Arzneimittelwirkungsmoleküle schnell durchleuchten. Durch dieses virtuelle Screeningverfahren können nicht nur zusätzliche Kosten gesenkt, sondern auch Versäumnisse vermieden und die Wirksamkeit der medikamentösen Behandlung sichergestellt werden. Darüber hinaus kann die KI-Technologie während der klinischen Testphase frühere Patientendaten sammeln, die Reaktionen verschiedener Patienten auf Medikamente simulieren und analysieren, eine Grundlage für gezielte Dosierungspläne schaffen, die Zahl unnötiger Studien reduzieren, die Studiensicherheit verbessern und die Zeit bis zur Markteinführung von Medikamenten verkürzen.

4. Gesundheitsmanagement

Der Einfluss der KI-Technologie im Bereich des Gesundheitsmanagements hat die Art und Weise, wie die moderne Gesellschaft mit Gesundheit interagiert, grundlegend verändert. Beispielsweise können die weit verbreiteten Gesundheitsmanagement-Apps, Smart-Armbänder, tragbare Gesundheitsmonitore usw. je nach Zustand des Patienten physiologische Indikatoren wie Herzfrequenz, Schlaf, Bewegung, Blutdruck usw. erfassen und daraus ein persönliches Gesundheitsporträt erstellen. Dadurch können Benutzer nicht nur jederzeit und überall ihren körperlichen Gesundheitszustand nachvollziehen, sondern auch potenzielle Krankheitsrisiken erkennen. Patienten mit schlechter Schlafqualität und Einschlafschwierigkeiten werden vom System beispielsweise dazu angehalten, auf ihre psychische Verfassung und ihren Stress zu achten, was auf mögliche Schlafstörungen hinweist und ihnen dann Maßnahmen wie Entspannungsübungen und Anpassungen des Lebensstils empfiehlt.

Darüber hinaus wird die KI-Technologie epidemiologische Informationen kombinieren, um das Risiko der Benutzer vorherzusagen, häufige chronische Krankheiten wie Diabetes, Bluthochdruck, Herz-Kreislauf-Erkrankungen usw. zu entwickeln, und sie daran erinnern, auf eine Anpassung ihrer Ernährung und ihres Lebensstils zu achten, um das Krankheitsrisiko zu senken und ein gesundes Leben zu führen.

Fazit: Die Popularisierung und Anwendung neuer medizinischer Technologien der künstlichen Intelligenz haben das traditionelle medizinische Versorgungsmodell und die Medizintechnik grundlegend verändert. Es ermöglicht eine Humanisierung und Präzision und kann Menschen dabei unterstützen, gezieltere, auf ihre individuellen Umstände abgestimmte Gesundheitsentscheidungen zu treffen und das Krankheitsrisiko zu senken.

Autor: Zhang Yuwei Chongqing Universität