Das Gesundheitswesen hat sich zu einem der am schnellsten wachsenden Bereiche des IoT-Marktes entwickelt und wird voraussichtlich bis 2028 weltweit um knapp 30 Prozent wachsen und einen Wert von 187,6 Milliarden USD erreichen.
Das sogenannte „Internet of Medical Things (IoMT)“ umfasst elektronische Krankenakten sowie eine Vielzahl vernetzter Geräte, die bei der Versorgung von Patientinnen und Patienten in Krankenhäusern zum Einsatz kommen, darunter Beatmungsgeräte, Geräte zur Organunterstützung, Infusionspumpen und Roboter in der Chirurgie. IoMT ermöglicht zudem neue Methoden zur Überwachung von Patientinnen und Patienten, im Krankenhaus oder remote, mit tragbaren und einnehmbaren Geräten und durch die Vernetzung von Krankenwagen und medizinischen Einrichtungen.
Die Abstimmung von KI-Systemen und IoMT-Systemen bietet noch weitere Vorteile. Vernetzte Geräte liefern eine große Menge an Informationen über Patientinnen und Patienten wie beispielsweise Angaben zur Herzfrequenz oder zum Hormonspiegel. Mittels intelligenter Analyse und Verwaltung dieser Daten können Fachkräfte im Gesundheitswesen bessere Behandlungsentscheidungen treffen und die Gesundheit von Patientinnen und Patienten besser überwachen.
Ein Beispiel hierfür wurde bei einem kürzlich zum Thema KI stattfindenden Workshop präsentiert, der von ISO/IEC JTC1 SC 42, dem gemeinsamen Komitee von IEC und ISO zum Thema KI, geleitet wurde.
Marc Fiammante, Doktorand am Paris Brain Institute, beschrieb ein Instrument, das dem medizinischen Personal helfen soll, schnelle Entscheidungen bezüglich der Anwendung einer Behandlungsmethode zu treffen, die das Leben von tausenden Neugeborenen retten könnte. Durch das Auslesen und Analysieren der Daten eines Elektroenzephalogramms (EEG) kann es Informationen über den Schweregrad der Fälle bei Neugeborenen mit neonataler hypoxisch-ischämischer Enzephalopathie (HIE) oder fehlender Sauerstoffversorgung des Gehirns liefern. Das hilft Ärztinnen und Ärzten bei der Entscheidung, welche Behandlungsmethode am besten anzuwenden ist.
Fortschritte wurden auch im Bereich der mentalen Gesundheit gemacht, wo die Kombination von KI und IoMT dazu beiträgt, Krankheiten wie Depressionen zu erkennen und zu diagnostizieren und emotionale Krisen mit hoher Genauigkeit vorherzusagen. Medizinische Wearables können physiologische Daten über längere Zeiträume sammeln, die anschließend mit Tests, die an Probanden in unterschiedlichen Gemütsverfassungen durchgeführt wurden, und den Daten, die mit KI-Systemen analysiert wurden, verglichen werden, um sich ein besseres Bild von dem Zustand der Patientin bzw. des Patienten zu machen.