{"title":"人工智慧在今天和明天的病人体内的表现","authors":"M. Kleemann","doi":"10.1055/a-1183-6792","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"ZUSAMMENFASSUNG Seit der Konzeption des Turing-Testes 1950 von Alan Turing und über die Beschreibung und Entwicklung erster künstlicher neuronaler Netzwerke 1951 durch Minsky, wenden wir im Jahr 2020 Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) regelhaft an, ohne dass uns dies bewusst ist. Navigationssysteme, automatische Übersetzungssysteme, die Spracherkennung in den Mobiltelefonen oder der Hochgeschindigkeitshandel an den Börsen verwenden heute bereits Methoden des sog. maschinellen Lernens. Die Entwicklung der kommenden Dekaden ist derzeit noch nicht abzuschätzen. Experten stellen für die Anwendung von künstlicher Intelligenz nicht mehr in Frage, ob sie kommt, sondern differieren nur noch in den unterschiedlichen Annahmen wann sie kommt. Die ersten weit verbreiteten Anwendungen der KI werden wahrscheinlich in Form von Computer-Augmentation der menschlichen Leistungsfähigkeit sein. In Zukunft wird ein Chirurg feststellen, dass die AI-Analyse von bevölkerungs- und patientenspezifischen Daten jede Phase der Versorgung ergänzen wird. Eine automatisierte Analyse aller präoperativen mobilen und klinischen Daten könnte einen patientenspezifischeren Risikoscore für die operative Planung liefern und wertvolle Prädiktoren für die postoperative Versorgung bieten. Im Vordergrund stehen für klinisch tätige Ärzte unter dem Stichwort Digitalisierung und Health IT vornehmlich Aspekte der Patientensicherheit, der sicheren Anwendung von KI-Algorithmen per se und der Datensicherheit. Um die klinische Akzeptanz von KI-Anwendungen zukünftig zu erhöhen, sind curriculäre und extracurrikuläre Ausbildungen aufseiten des medizinischen Personals notwendig. Der notwendige Kompetenzerwerb verlangt eine aktive Auseinandersetzung mit den Kernthemen der digitalen Transformation.","PeriodicalId":39563,"journal":{"name":"Klinikarzt","volume":"49 1","pages":"262 - 265"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2020-06-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"https://sci-hub-pdf.com/10.1055/a-1183-6792","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"KI-Anwendungen in der Patientenversorgung heute und morgen\",\"authors\":\"M. Kleemann\",\"doi\":\"10.1055/a-1183-6792\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"ZUSAMMENFASSUNG Seit der Konzeption des Turing-Testes 1950 von Alan Turing und über die Beschreibung und Entwicklung erster künstlicher neuronaler Netzwerke 1951 durch Minsky, wenden wir im Jahr 2020 Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) regelhaft an, ohne dass uns dies bewusst ist. 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KI-Anwendungen in der Patientenversorgung heute und morgen
ZUSAMMENFASSUNG Seit der Konzeption des Turing-Testes 1950 von Alan Turing und über die Beschreibung und Entwicklung erster künstlicher neuronaler Netzwerke 1951 durch Minsky, wenden wir im Jahr 2020 Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) regelhaft an, ohne dass uns dies bewusst ist. Navigationssysteme, automatische Übersetzungssysteme, die Spracherkennung in den Mobiltelefonen oder der Hochgeschindigkeitshandel an den Börsen verwenden heute bereits Methoden des sog. maschinellen Lernens. Die Entwicklung der kommenden Dekaden ist derzeit noch nicht abzuschätzen. Experten stellen für die Anwendung von künstlicher Intelligenz nicht mehr in Frage, ob sie kommt, sondern differieren nur noch in den unterschiedlichen Annahmen wann sie kommt. Die ersten weit verbreiteten Anwendungen der KI werden wahrscheinlich in Form von Computer-Augmentation der menschlichen Leistungsfähigkeit sein. In Zukunft wird ein Chirurg feststellen, dass die AI-Analyse von bevölkerungs- und patientenspezifischen Daten jede Phase der Versorgung ergänzen wird. Eine automatisierte Analyse aller präoperativen mobilen und klinischen Daten könnte einen patientenspezifischeren Risikoscore für die operative Planung liefern und wertvolle Prädiktoren für die postoperative Versorgung bieten. Im Vordergrund stehen für klinisch tätige Ärzte unter dem Stichwort Digitalisierung und Health IT vornehmlich Aspekte der Patientensicherheit, der sicheren Anwendung von KI-Algorithmen per se und der Datensicherheit. Um die klinische Akzeptanz von KI-Anwendungen zukünftig zu erhöhen, sind curriculäre und extracurrikuläre Ausbildungen aufseiten des medizinischen Personals notwendig. Der notwendige Kompetenzerwerb verlangt eine aktive Auseinandersetzung mit den Kernthemen der digitalen Transformation.
期刊介绍:
Chef- und Oberärzte sowie Stationsärzte mit Schwerpunkt im Bereich Innere Medizin Besonderheiten Die CME-zertifizierte klinische Fortbildungszeitschrift mit der höchsten Auflage interdisziplinär kein anderer vergleichbarer Titel am Markt Themenschwerpunkthefte Fortbildungsserien: Onkologie, Kardiologie, GI-Erkrankungen Rechtsserie