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In der sich schnell entwickelnden IT-Landschaft des Gesundheitswesens hat sich KI als entscheidende Kraft etabliert, die medizinische Fachkräfte dabei unterstützt, effizienter und effektiver zu arbeiten. Die Einführung von KI im medizinischen Bereich variiert je nach Fachgebiet und Anwendung, wobei einige Bereiche schneller vorankommen als andere. Seit vielen Jahren setzt die Kardiologie, zum Beispiel, KI für EKG- und Bildgebungstests ein, um subtile Herzanomalien leichter zu erkennen und um zeitgerechtere Bewertungen zu liefern. Dasselbe gilt für die Radiologie und die Mammografie, wo der Einsatz von KI-Technologie in den letzten zehn Jahren stark zugenommen hat.11
KI macht auch in der Neurologie bedeutende Fortschritte. Neue Tools, die Deep Learning für die Interpretation und Analyse von EEG-Daten² nutzen, sind sehr vielversprechend. Viele Experten sind der Meinung, dass die Integration der Neuro-KI-Technologie größere Auswirkungen haben wird als viele andere Anwendungsfälle der KI im medizinischen Bereich. Dies betrifft viele Faktoren der EEG-Interpretation und -Analyse, wie zum Beispiel:
Es gibt jedoch einige Hindernisse für eine schnelle Einführung von Neuro-KI-Tools. Misstrauen gegenüber KI-Technologie ist ein wesentlicher Faktor, der überwunden werden muss. Mehr Protokolle für die Integration von KI sowie Schulungen für Neurologen, Epileptologen, neurodiagnostisches Personal und andere Fachkräfte werden das Vertrauen in die Technologie weiter stärken.
Die Forschung zeigt auch, dass die Überwindung der Vorstellung, dass KI das Fachwissen ersetzen könnte, der Schlüssel³ zur breiten Einführung von KI für die EEG-Interpretation ist. Neurologieteams müssen KI-Tools als hilfreiche und zuverlässige Assistenten betrachten, die Zeit sparen, die Genauigkeit erhöhen und die Patientenversorgung verbessern, anstatt sie als Ersatz für menschliche Expertise zu sehen. Wenn dieser Bewusstseinswandel eintritt, können Neuro-Behandlungsteams die Vorteile der Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine voll ausschöpfen, wobei KI Ärzte und andere Personen von Routineaufgaben entlastet, damit sie sich auf die wichtigsten Aufgaben bei der Diagnose und Behandlung von Hirnanomalien und -erkrankungen konzentrieren können.
Sobald diese Hindernisse überwunden sind, kann die Integration von KI als unterstützende Technologie für die EEG-Interpretation bemerkenswert positive Auswirkungen auf die Effizienz, die Kosten und letztendlich die Patientenergebnisse haben. Während KI zahlreiche praktische Anwendungen für EEG hat, fasst dieser Artikel fünf der überzeugendsten Gründe zusammen, warum KI für die EEG-Analyse großes Potenzial bietet.
Die herkömmliche EEG-Interpretation beruht stark auf menschlichem Fachwissen für langwierige und sich wiederholende Aufgaben. Selbst die erfahrensten Kliniker können subtile Muster falsch interpretieren oder kritische Details in dichten EEG-Daten übersehen, was zu uneinheitlichen Ergebnissen oder sogar Fehldiagnosen führen kann. Algorithmen für maschinelles Lernen können auf umfangreiche Datensätze mit verschiedenen EEG-Mustern trainiert werden, sodass Anomalien, Muster und Abnormalitäten schneller erkannt werden können. Noch fortschrittlichere KI-Tools, die Deep-Learning-Algorithmen verwenden, können simultan komplizierte zeitliche und räumliche Beziehungen innerhalb von EEG-Daten verarbeiten und analysieren.
Herkömmliche Methoden der EEG-Interpretation sind oft subjektiv und qualitativ, wobei heutzutage kein allgemeingültiger Standard in EEG-Praxen weit verbreitet ist.4 Dieses Problem wird noch dadurch verschärft, dass EEG-Fachwissen nicht immer ohne Weiteres verfügbar ist, und selbst erfahrenen Fachleuten fehlt möglicherweise eine entsprechende Weiterbildung. Die Fähigkeit, KI-Algorithmen auf extrem großen Datensätzen zu trainieren, die eine Vielzahl von EEG-Mustern umfassen, ermöglicht eine Standardisierung über verschiedene Fachgebiete und Patientengruppen hinweg. Während traditionelle Algorithmen manuellen Aufwand erfordern, um ihre Nutzung für einen bestimmten Datensatz oder eine bestimmte Gruppe zu optimieren, können KI-Algorithmen große Datensätze objektiv und konsistent verarbeiten. Dies trägt dazu bei, die Einheitlichkeit der EEG-Berichterstattung zu fördern und Maßstäbe für die Bewertung des Zustands jedes einzelnen Patienten im Laufe der Zeit festzulegen.
Ein multidisziplinärer Ansatz ist in der heutigen Gesundheitslandschaft effektiver. Die Behandlung von neurologischen Patienten erfordert häufig die Mitarbeit großer Teams von Neurologen, Epileptologen, neurodiagnostischen Fachkräften und anderen Spezialisten. KI-gestützte Berechnung kann Daten schnell sortieren und analysieren und eine Reihe von Interpretationen, Risikobewertungen, Behandlungswahrscheinlichkeiten und statistischen Daten aus der Krankengeschichte des Patienten in Verbindung mit Datensätzen bestehender, validierter EEG-Berichte erstellen. Tatsächlich berichtet die Forschung, dass die Zusammenarbeit zwischen Menschen und intelligenten Maschinen zu einem grundlegenden Merkmal eines erfolgreichen klinischen Entscheidungsunterstützungssystems geworden ist.5 Auch mit fortschrittlicher KI-Technologie bleibt die qualitative menschliche Perspektive für den Erfolg komplexer Entscheidungsunterstützungssysteme entscheidend.
Die Integration von KI in die EEG-Interpretation läutet eine neue Ära der Effizienz und Geschwindigkeit ein. Das enorme Datenvolumen, das durch EEG-Aufzeichnungen erzeugt wird, kann die manuelle Interpretation überfordern. KI-Algorithmen können diese Daten schnell durchsuchen und Segmente potenzieller Anomalien hervorheben. Dieser gezielte Ansatz verringert die Belastung für menschliche Prüfer und hilft sicherzustellen, dass keine kritischen Informationen unbemerkt bleiben. Zudem kann KI längere Aufzeichnungen verarbeiten, die für menschliche Prüfer belastend sein könnten, und damit die Gesamtqualität der EEG-Analyse verbessern. Die schnellen Verarbeitungsfähigkeiten der KI können die EEG-Analyse beschleunigen, wodurch Ärzte ihre wertvolle Zeit auf die Überprüfung kritischer Fälle und die Ausarbeitung von Behandlungsplänen konzentrieren können. Routinefälle können effizient von KI-Algorithmen bearbeitet werden, sodass Neurologen und andere Kliniker mehr Zeit haben, sich auf komplexe Fälle zu konzentrieren. Dies ist besonders hilfreich in abgelegenen und unterversorgten Gebieten, in denen EEG-Expertise Mangelware oder schlichtweg nicht vorhanden ist.
Insgesamt wird der Einsatz von KI im Gesundheitswesen in den nächsten fünf Jahren voraussichtlich die Kosten um bis zu 360 Milliarden Dollar senken.7 Experten schreiben einen großen Teil dieser Einsparungen einer erhöhten Arbeitsproduktivität zu, insbesondere da die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschinen immer mehr zur Regel wird. Der durchdachte Einsatz von KI-Technologie kann die Arbeit von erfahrenen Neurologen, Epileptologen und anderen Klinikern optimieren, indem die Ressourcen für sich wiederholende, kostspielige und zeitraubende EEG-Interpretationsaufgaben verringert werden.
Mit Blick auf die Zukunft des Gesundheitswesens ist das transformative Potenzial der KI bei der EEG-Interpretation und -Analyse unbestreitbar. Die Fähigkeit der Neuro-KI, die Genauigkeit zu verbessern, die Interpretation zu standardisieren, kollaborative Entscheidungsfindung zu unterstützen, die Rentabilität zu erhöhen und Prozesse zu beschleunigen, verändert die Herangehensweise an die Patientenversorgung. Die Synergie zwischen menschlicher Expertise und der computerbasierten Leistung der KI verspricht, neue Erkenntnisse über die Hirnaktivität zu erschließen, die zu einer genaueren Interpretation, früheren Eingriffen und besseren Patientenergebnissen führen.
QUELLEN
1. “ Lee LIT, Kanthasamy S, Ayyalaraju RS, Ganatra R. The Current State of Artificial Intelligence in Medical Imaging and Nuclear Medicine. BJR Open. 2019 Oct 16;1(1):20190037. doi: 10.1259/bjro.20190037. PMID: 33178956; PMCID: PMC7592467.
2. Tveit J, Aurlien H, Plis S, et al. Automated Interpretation of Clinical Electroencephalograms Using Artificial Intelligence. JAMA Neurol. 2023;80(8):805–812. doi:10.1001/jamaneurol.2023.1645
3. Henry, K.E., Kornfield, R., Sridharan, A. et al. Human–machine teaming is key to AI adoption: clinicians’ experiences with a deployed machine learning system. npj Digit. Med. 5, 97 (2022). https://doi.org/10.1038/s41746-022-00597-7
4. Grant AC, Abdel-Baki SG, Weedon J, Arnedo V, Chari G, Koziorynska E, Lushbough C, Maus D, McSween T, Mortati KA, Reznikov A, Omurtag A. EEG interpretation reliability and interpreter confidence: a large single-center study. Epilepsy Behav. 2014 Mar;32:102-7. doi: 10.1016/j.yebeh.2014.01.011. Epub 2014 Feb 13. PMID: 24531133; PMCID: PMC3965251.
5. Russell S, Kumar A. Providing Care: Intrinsic Human-Machine Teams and Data. Entropy (Basel). 2022 Sep 27;24(10):1369. doi: 10.3390/e24101369. PMID: 37420389; PMCID: PMC9601264.
6. Tveit J, Aurlien H, Plis S, et al. Automated Interpretation of Clinical Electroencephalograms Using Artificial Intelligence. JAMA Neurol. 2023;80(8):805–812. doi:10.1001/jamaneurol.2023.1645
7. Sahni, N R, G Stein, R Zemmel, and D M Cutler (2023), “The potential impact of artificial intelligence on healthcare spending”, in A Agrawal, J Gans, A Goldfarb, and C Tucker (eds.), The Economics of Artificial Intelligence: Health Care Challenges.
