Maschinelles Lernen im Gesundheitswesen: Die Zukunft des Gesundheitswesens wird rund um ML liegen 

ML im Gesundheitswesen: Anwendung, Vorteile und App-Entwicklungskosten

Maschinelles Lernen (ML) ist eines der Trendkonzepte im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI). Angetrieben durch Automatisierung und prädiktive Analysen wird die ML-Technologie zur Entwicklung intelligenter Softwarelösungen eingesetzt, die eine genauere Analyse von Daten ermöglichen.

Bank- und Finanzwesen zur Betrugsbekämpfung, Marketing- und Vertriebsgeschäfte zur Vorhersage von Marktumfang und Benutzerinteressen, Gesundheitsorganisationen zur Verbesserung der Patientenversorgung und Fintech-Organisationen zur Schätzung von Aktientrends – ML wird in verschiedenen Branchen häufig eingesetzt.

Ob es darum geht, die Marktdynamik vorherzusagen, die Geräteleistung zu analysieren und zu optimieren, das Kundenverhalten zu bestimmen oder tiefgreifende Analysen von Verkaufsdaten durchzuführen – ML-gestützte und KI-basierte mobile Apps haben in den kommenden Jahren den größten Anwendungsbereich. Die Branchen werden zunehmend viele betriebliche und finanzielle Vorteile aus der Nutzung der Automatisierungs- und Vorhersagemöglichkeiten von ML ziehen.

Unter allen anderen Branchen ist die Gesundheitsbranche einer der Top-Sektoren, der KI- und ML-ähnliche fortschrittliche technologische Innovationen frühzeitig anwendet. Unabhängig davon, ob Sie ein Startup oder eine voll entwickelte Marke in der Gesundheitsbranche sind, sorgt die Entwicklung von ML-Apps für einen optimierten Geschäftsbetrieb. Beginnen wir unsere Sitzung mit den wichtigsten Anwendungen von ML im Gesundheitssektor.

Heute möchten wir in diesem Artikel die wichtigsten Anwendungsfälle von ML im Gesundheitswesen, die erheblichen Vorteile von ML in der Gesundheitsbranche und die Kosten für die Entwicklung ML-basierter Gesundheits-Apps diskutieren.

Top-Anwendungsfälle von KI/ML im Gesundheitswesen

Die Bedeutung des maschinellen Lernens im Gesundheitswesen nimmt mit den kontinuierlichen Entwicklungen im Bereich der KI zu. Geschwindigkeit und Genauigkeit sind die Kernmerkmale, und die ML-Technologie sorgt in der digitalen Welt für Aufsehen. Werfen wir einen Blick auf die bedeutenden Anwendungen von ML in der Gesundheitsbranche.

Hier finden Sie die besten Antworten zum Thema „Wie KI im Gesundheitswesen eingesetzt wird“.

1. Krankheitsvorhersage

Die Vorhersage von Krankheiten ist einer der wichtigsten ML-Anwendungsfälle im Gesundheitswesen. Der Einsatz von KI- und ML-basierten Anwendungen im Gesundheitsdienstleistungssektor nimmt zu, um lebensbedrohliche Krankheiten vorherzusagen und die Patientenversorgung zu verbessern.

Die prädiktive Modellierungsfunktion von ML-Algorithmen leitet Muster effizient in die Gesundheitsberichte der Patienten ab und sagt den Krankheitsalter voraus. Es hilft Ärzten, sofortige und bessere Entscheidungen zu treffen, um die Ergebnisse für die Patienten zu verbessern.

2. Optimiert den Prozess

Eine der Hauptaufgaben der ML-Technologie im Gesundheitswesen ist die Prozessautomatisierung. Intelligente ML-Anwendungen im Gesundheitswesen verarbeiten Daten automatisch (Patientendatenanalyse), minimieren manuelle Interaktionen und sorgen für Qualität und genaue Informationen. Dadurch wird die betriebliche Effizienz verbessert, die Ressourcenproduktivität optimiert und die Kosten gesenkt.

3. Forschung und Arzneimittelentwicklung

Es ist der beste Anwendungsfall von ML im Gesundheitswesen. Unglaubliche Vorhersagefähigkeiten von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen machen die Entdeckung und Entwicklung von Arzneimitteln, die Analyse des Kandidatenspektrums und die Analyse von Patientendaten für klinische Studien schneller und einfacher.

Darüber hinaus wird die ML-Technologie auch dazu genutzt, schnellere Entscheidungen bei der Entwicklung und dem Design von Arzneimitteln zu treffen.

Darüber hinaus investieren Arzneimittelhersteller neben Forschungsarbeiten zunehmend auch in die Entwicklung von ML-Anwendungen zur Vorhersage der Nebenwirkungen eines Arzneimittelkandidaten. Dies bedeutet, dass ML-Apps in der Arzneimittelentwicklung dazu verwendet werden, die Toxizität eines Arzneimittels vor der klinischen Studienphase zu erkennen und seine Qualität zu verbessern.

4. Effizientes EHR-Management

Das Bedürfnis nach ML im Gesundheitswesen, insbesondere zur Optimierung des Cloud-Managements und der Zugänglichkeit von Patientendaten, wird in Zukunft mehr Möglichkeiten für ML-Gesundheitsanwendungen eröffnen.

Funktionsreiche ML-basierte Anwendungen im Gesundheitswesen werden Gesundheitsdienstleistern und Ärzten dabei helfen, jederzeit und überall auf die elektronischen Gesundheitsakten von Patienten zuzugreifen.

Während die Vertraulichkeit der Gesundheitsakten des Patienten gewährleistet ist, ermöglichen ML-Anwendungen Ärzten den Zugriff auf frühere medizinische Behandlungen und den aktuellen Status ihres Gesundheitszustands. Es wurde nachgewiesen, dass KI- und ML-Anwendungen Ärzten dabei helfen können, die Krankheiten vorherzusagen, die sie in den nächsten 5 bis 10 Jahren betreffen werden.

Daher spielen ML-Softwarelösungen im Gesundheitswesen eine Schlüsselrolle dabei, viel manuelle Zeit bei der Erfassung manueller Patientendaten zu sparen und die Gesundheitsergebnisse zu verbessern.

5. Verbessern Sie die Diagnosegenauigkeit

KI- und ML-basierte medizinische Bildverarbeitungsanwendungen bieten eine 99 % genaue Analyse von Blutproben, DNA-Sequenzen und Radiobildern. Eine schnellere, aber genaue Datenanalyse und Mustererkennung wird Ärzten dabei helfen, die besten Pflege- und Diagnosedienste bereitzustellen und so Gesundheitsrisiken zu reduzieren.

6. Behandlungsvorschläge

Der Einsatz von Anwendungen oder Tools für maschinelles Lernen im Gesundheitswesen macht den Diagnoseprozess effizienter und hilft Ärzten, mehrere Behandlungs- oder Medikamentenvorschläge zu finden, um den Gesundheitszustand der Patienten zu verbessern. Basierend auf der bisherigen Medikamentenhistorie und dem Gesundheitszustand bieten KI- und ML-Anwendungen personalisierte Behandlungsmöglichkeiten, die potenzielle Gesundheitsergebnisse sicherstellen.

7. Leistungsanalyse medizinischer Geräte

Intelligente ML-Anwendungen wirken sich in vielerlei Hinsicht auf das Gesundheitswesen aus, und die Überwachung und Analyse der Leistung medizinischer Geräte ist eine davon. KI/ML-fähige medizinische Geräte erhöhen die Genauigkeit der Befunde und verbessern die therapeutische Effizienz, wodurch das Niveau der Patientenversorgung verbessert wird.

8. Virtuelle Pflegeassistenten

ML-basierte virtuelle Pflegeassistenten helfen dem Krankenhauspersonal, den Zustand mehrerer Patienten gleichzeitig zu überwachen. Es ist nicht möglich, die Vitalfunktionen vieler Patienten gleichzeitig manuell zu verwalten oder anzuzeigen, aber KI- und ML-basierte Softwarelösungen erledigen dies effizient. Daher wird es dem Personal helfen, sofortige Warnungen an die Ärzte zu senden, sie über den Gesundheitszustand der Patienten zu informieren und das Pflegeniveau zu verbessern.

9. Roboterchirurgische Eingriffe

Mit unvorstellbarer Präzision und Anpassungsfähigkeit sorgen ML- und KI-betriebene Operationsroboter in der digitalen Gesundheitsbranche für Aufsehen. An minimalinvasiven Operationen sind gut ausgebildete KI- und ML-basierte Operationsroboter beteiligt, die über die Fähigkeiten professioneller Chirurgen verfügen. Diese KI- und ML-basierten robotergestützten Operationsroboter bieten Chirurgen eine bessere Visualisierung und ermöglichen die Durchführung von Operationen mit sehr kleinen Schnitten.

Dies sind einige wichtige Anwendungen der ML-Technologie in der Gesundheitsbranche. Maschinelles Lernen wie fortschrittliche Analysetechnologie wird davon profitieren, Zeit zu sparen, Betriebskosten zu senken, die Verwaltung von Krankenakten zu rationalisieren und die traditionellen Abläufe im Gesundheitswesen insgesamt von der Aktenführung an der Rezeption zu komplexen Operationen umzuwandeln.

Wie viel kostet die Entwicklung einer ML-basierten Gesundheits-App?

Das Kosten für die Entwicklung von Gesundheits-Apps hängt von verschiedenen Faktoren ab. Es gibt so viele Arten von Gesundheits-Apps, die in den App Stores erhältlich sind. Virtuelle Tracker, Diätplaner, Fitness- und Wellness-Apps, Telemedizin-Apps, Datenbankverwaltungs-Apps, medizinische Netzwerk-Apps, E-Rezept-Apps, Versicherungsansprüche und Abrechnungs-/Rechnungsvorbereitungs-Apps usw.

Abhängig von der Art der Gesundheitsanwendung variieren die Funktionen und die Designkomplexität, was sich auf die Endkosten einer mobilen Gesundheitsanwendung auswirkt.

Darüber hinaus werden die Anwendungsentwicklungsplattform, das UX/UI-Design und der Technologie-Stack verwendet Entwicklung mobiler Anwendungenund die Teamgröße der App-Entwickler wirken sich auf die Endkosten der Gesundheitsanwendung aus. Darüber hinaus sind die Region und die Stundensätze der Top-App-Entwickler (Entwickler von Android-Apps or Entwickler von iPhone-Apps) wird über die tatsächlichen Kosten der Entwicklung von Gesundheits-Apps entscheiden.

Grob geschätzt belaufen sich die Kosten für eine Gesundheitsanwendung mit einem minimalen Maß an Designkomplexität und einer Reihe der am meisten benötigten Funktionen auf etwa 45,000 bis 88,000 US-Dollar. Basierend auf allen oben genannten Faktoren könnten die Kosten für die Entwicklung einer Gesundheitsanwendung jedoch im geschätzten Bereich liegen oder den Grenzwert gemäß Ihren App-Spezifikationen überschreiten.

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Letzte Worte!

Die Vorteile von künstlicher Intelligenz im Gesundheitswesen oder maschinellem Lernen in der Gesundheitsbranche sind zahlreich. KI- und ML-Anwendungen verändern die Art und Weise, wie Gesundheitsdienstleister Dienstleistungen erbringen.

Wie wir in diesem Artikel besprochen haben, werden KI-gestützte Verwaltungs- und ML-basierte Patientenversorgungslösungen die Zukunft der Gesundheitsbranche sein. KI- und ML-Anwendungen automatisieren die Front-Office-Aufgaben und helfen Ärzten, das Pflegeniveau zu verbessern.

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• Quelle: https://usmsystems.com/how-much-does-it-cost-to-develop-ml-based-healthcare-app/