19.06.2017

Maschinelle Lernalgorithmen halten Einzug in die Medizin. Bei Patienten, die ihre Daten über diese Algorithmen erfassen ließen, konnten Vorhersagen zu einer möglichen Diabetes-Erkrankung sowie zu einem drohenden Herzinfarkt mit einer Genauigkeit von 82 Prozent getroffen werden. Das Boston Medical Center setzt stark auf die neue Technologie, sodass Ärzte schneller intervenieren und so sogar Krankenhausaufenthalte vermeiden können. Weitet man Machine Learning auf weitere Krankenhäuser und Staaten aus, könnten die Vereinigten Staaten Milliarden von Dollar pro Jahr sparen. 

Vorhersagen über Krankheitsverläufe treffen

Patienten erhalten von den Krankenhäusern anonymisierte elektronische Gesundheitskarten. Die Karten enthalten alle Informationen, die das Krankenhaus über den Patienten hat - zum Beispiel Demografie, Diagnosen, verschriebene Medikamente oder Laborergebnisse. Via Machine Learning werten Algorithmen diese Daten aus und können Vorhersagen zu Krankheitsverläufen treffen. Ärzte lesen anhand der Daten aus, ob ein Krankenhausaufenthalt oder eine höhere Dosierung der Medikamente nötig sind. Das System erlaubt zudem eine Beurteilung über Werte wie Cholesterin, Gewicht, Blutdruck und andere Faktoren. So werden individuelle Entwicklungen von Herz-Kreislauf-Erkrankungen in den nächsten 10 Jahren analysiert. 

https://www.youtube.com/watch?v=TiKX71qGgxQ&t=1s

Business-Analytics erobert zahlreiche Branchen

Business-Analytics hält nicht nur Einzug in den Healthcare-Sektor, sondern stiftet auch in der Transport-Industrie von Flug- und Schifffahrtsgesellschaften Mehrwert. Diese Fortschritte sind nur die Spitze des Eisbergs. Google und andere Konzerne entwickeln immer genauere Lösungen, um das Sammeln und Auswerten von Daten zu perfektionieren. Eine Vielzahl von Technologien wie Smartphones, Fitness-Tracker oder Smartwatches erfassen bereits heute Gesundheitsdaten. Die Wahrung der Privatsphäre, Sicherheit und Zuverlässigkeit ist das A und O für die Akzeptanz dieser Systeme. 

Wir beraten Sie gerne zu den Möglichkeiten und dem Einsatz von Machine Learning.