Anwendung von künstlicher Intelligenz, Machine Learning und Big Data in der Medizintechnik (PDF)

Studienarbeit aus dem Jahr 2019 im Fachbereich Medizin - Biomedizinische Technik, Note: 1,4, Duale Hochschule Baden-Württemberg Heilbronn, Sprache: Deutsch, Abstract: In der vorliegenden Arbeit werden exemplarisch Anwendungsbeispiele von Big Data, künstlicher Intelligenz und Machine Learning in der Medizinbranche dargestellt. Ziel der Arbeit ist es, einen Überblick über den aktuellen Entwicklungsstand zu vermitteln sowie eine Prognose zu zukünftigen Entwicklungsmöglichkeiten abzugeben und eventuelle Grenzen aufzuzeigen.

Hierfür muss zunächst der Begriff Medizintechnik erläutert und abgegrenzt werden sowie die Begriffe künstliche Intelligenz, Machine Learning und Big Data mit speziellem Bezug zur Medizintechnikbranche definiert werden. Danach wird der aktuelle Entwicklungsstand sowie zukünftige Entwicklungspotentiale anhand der Merkmalsausprägungen von Medizinprodukten untersucht und mit passenden aktuellen Beispielen belegt. Hierfür wurden unterschiedliche literarische Werke herangezogen, welche alle, auch aufgrund der Aktualität des Themas, nach dem Jahr 2000 erschienen sind.

In einer immer älter und zahlreicher werdenden Weltbevölkerung, die mehr medizinische Versorgungsmöglichkeiten als je zuvor besitzt, steht die Gesundheitsversorgung und die Medizintechnik vor zunehmend wachsenden Anforderungen und Veränderungen. Eine der grundlegenden Treiber der Veränderung ist die Digitalisierung und die daraus wachsende Datenmenge, auch Big Data genannt. Diese könnte die Versorgung der Patienten verbessern, eine drohende Kostenexplosion in der Gesundheitsbranche verhindern sowie einem Ärzteengpass entgegenwirken.

Durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz und Machine Learning Algorithmen können große Datenmengen verarbeitet und daraus Rückschlüsse gezogen werden, um bspw. Ärzte bei der Diagnose und Therapie zu unterstützen. Ebenso entstehen durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz komplett neue Branchenverflechtungen und Geschäftsfelder für vorhandene Unternehmen in unterschiedlichsten Branchen. Die Chancen und Anwendungsmöglichkeiten sind unzählig.