Edge KI für das Gesundheitswesen: Vier datenschutzsichere Anwendungen

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Es gibt viele Vorteile, die KI im Gesundheitswesen mit sich bringt. Ihre Eigenschaften wirken sich positiv auf die Verwaltung und Verarbeitung von Daten aus, die täglich von Krankenhäusern, Kliniken und telemedizinischen Geräten direkt an den Quellen oder in deren Nähe erzeugt werden. Dadurch entfällt die Notwendigkeit eines zentralen Speichers, und Bandbreite und Latenz stellen keine Hindernisse mehr für die Nutzung dieser Daten dar.

Die Beschleunigung des Einsatzes digitaler Werkzeuge bedeutet, dass beispielsweise bei der diagnostischen Bildgebung dank KI Ultraschallmessungen und Röntgenaufnahmen direkt auf dem verwendeten Gerät verarbeitet werden können, wodurch Probleme mit dem Datenschutz verringert werden und Ärzte bei der Durchführung von Tests in Echtzeit unterstützt werden. Ähnlich verhält es sich mit der Patientenüberwachung und -behandlung: Edge KI bietet neue Möglichkeiten für eine Gesundheitsversorgung, die sich zunehmend an den Bedürfnissen der Bürger orientiert.

Edge KI im Gesundheitswesen: effizienteres Datenmanagement

Edge Computing setzt eine physische Infrastruktur voraus, die es dem Personal einer Gesundheitsorganisation ermöglicht, klinische Informationen und Patientendaten lokal und schnell zu erfassen und zu analysieren, da sie sich außerhalb einer Cloud-Konfiguration oder eines Rechenzentrums befindet.

In Verbindung mit der Verarbeitungskapazität, die künstliche Intelligenz bei der Anwendung auf medizinische Geräte ermöglicht, stellt dies eine große Unterstützung für Ärzte dar, die bei der Analyse von Patienten wirksame Hinweise erhalten können, um schneller genaue Diagnosen zu stellen. Jedes Gerät, das über eine Internetverbindung verfügt, kann über einen Prozessor und eine Speichereinheit verfügen, was eine effizientere Informationsverwaltung ermöglicht, egal wo man sich befindet.

Edge Computing, ein Netz kleiner autonomer Datenzentren für das Gesundheitswesen

Edge Computing ermöglicht es, die Ineffizienz, die mit der Verlagerung aller Daten an einen zentralen Punkt verbunden ist, zu verringern, indem eine Art Netz kleiner Datenzentren mit speziellen Zwecken und Funktionen geschaffen wird, die den spezifischen Bedürfnissen des Gesundheitswesens entsprechen. Tätigkeiten, bei denen Daten erzeugt oder verarbeitet werden müssen, können viel schneller durchgeführt werden, wenn sich die Rechenleistung in der Nähe des Gerätes befindet, das sie erzeugt. Da Edge Computing jedoch anders funktioniert als ein herkömmliches Rechenzentrum, stellt es für das Gesundheitswesen eine bedeutende Veränderung in der Art und Weise dar, wie Informationen verarbeitet, verwaltet und den Endnutzern zur Verfügung gestellt werden.

Vier Anwendungen für Edge Computing im Gesundheitswesen

Sehen wir uns vier praktische Anwendungen an, um die Vorteile von Edge Computing im Gesundheitswesen besser zu verstehen,

1. Schnellere und genauere Diagnose

In Krankenhäusern ermöglichen Edge Computing und künstliche Intelligenz genauere und schnellere Diagnosen. Einerseits unterstützen sie die Ärzte bei der Identifizierung von Details, die ihnen sonst entgangen wären. Andererseits kommen sie den Patienten zugute, die in kürzerer Zeit eine präzisere Diagnose erhalten. Dank der Möglichkeit, tragbare Geräte einzusetzen, können Patienten kontinuierlich überwacht und rechtzeitig und proaktiv eingegriffen werden, wenn die Analyse der Veränderung bestimmter Parameter dank der KI das Auftreten schwieriger Situationen vorhersagt.

2. Die Entwicklung der Krankenwagen

Heutzutage werden Krankenwagen hauptsächlich eingesetzt, um Patienten so schnell wie möglich in Krankenhäuser zu transportieren. Sie entwickeln sich jedoch allmählich zu Erste-Hilfe-Stationen, indem sie mit IoT-vernetzten Geräten ausgestattet werden, die dazu beitragen können, das Leben von Menschen zu retten. Hierfür gibt es mehrere praktische Beispiele. Einige Krankenwagen ermöglichen es Ihnen, die Vitalparameter des transportierten Patienten in Echtzeit mitzuteilen, so dass Sie aus der Ferne hochauflösende Videogespräche mit Ihrem Arzt führen können. Auf diese Weise können Sie die Zeit, die bei der Ankunft im Krankenhaus verstreicht, nutzen, um Diagnosen zu stellen und auch bei bestimmten Krankheiten einzugreifen. Aber das ist noch nicht alles. Einige Krankenwagen setzen Edge Computing an Bord ein, um Augmented Reality als Instrument zur Verbesserung des Notfallmanagements durch die Darstellung komplexer Rettungsprotokolle zu nutzen.

3. Datenerfassung in Operationssälen

Während einer Operation müssen alle Vorgänge aufgezeichnet werden, vom Betreten des Saals durch den Patienten bis zur abschließenden Reinigung, was ein besonders zeitaufwändiges Verfahren sein kann. Mithilfe von Kameras und Edge-Computing-Geräten kann Software mit künstlicher Intelligenz automatisch jede Aktion in einem Operationssaal aufzeichnen und kategorisieren und überprüfen, ob alle für eine Operation erforderlichen Geräte und Materialien vorhanden sind. So können sich die Operateure ausschließlich auf den Patienten konzentrieren.

4. Telemedizin

Der Einsatz von On-the-Edge-Sensoren ermöglicht es, telemedizinische Dienste anzubieten und Patienten zu Hause zu überwachen, um Informationen zu sammeln, die für die Beschreibung klinischer Situationen nützlich sind, und möglicherweise das Pflegepersonal auf Veränderungen des Gesundheitszustands aufmerksam zu machen, die eine Änderung der Behandlung erfordern.

Sicherere Daten mit Edge Computing im Gesundheitswesen

Es ist leicht zu verstehen, dass Datensicherheit im Gesundheitswesen von entscheidender Bedeutung ist. Laut IDC, der International Data Corporation, dem weltweit größten Forschungsunternehmen, nutzen 31 % der Organisationen im Gesundheitswesen Edge-Lösungen nicht so sehr für die gesundheitsbezogene Verarbeitung, sondern als Mittel zur Gewährleistung von Datensicherheit und -schutz.

Die lokale Speicherung von Informationen ist nicht nur kostengünstiger, sondern trägt auch zum Schutz der Privatsphäre von sensiblen und stark regulierten Daten bei. Dahinter steht die Tatsache, dass in einem Edge-Rechenzentrum weniger Daten verarbeitet werden als in einem zentralen Rechenzentrum, wodurch das Risiko verringert wird, dass wichtige Ressourcen durch ungünstige technische Ereignisse oder Cyberkriminalität gefährdet werden. Etwaige Bedrohungen können dann fast in Echtzeit nahe an der Quelle überwacht werden, was einen proaktiven Sicherheitsansatz fördert.