In Krankenhäusern fallen täglich riesige Mengen an unstrukturierten Daten an, von handschriftlichen Arztnotizen über Röntgenbilder bis hin zu Laborberichten. Diese Daten sind eine wahre Schatzkammer an Informationen, die jedoch oft ungenutzt bleiben, da sie in einer unzugänglichen Form vorliegen. Hier setzt die generative Künstliche Intelligenz (KI) an, die in der Lage ist, dieses versteckte Potenzial zu heben.
Durch den Einsatz von generativer KI können unstrukturierte Daten effizient in strukturierte, maschinenlesbare Formate überführt werden. Generative KI kann unstrukturierte Daten wie Text, Bilder oder Audio durch maschinelles Lernen und natürliche Sprachverarbeitung in strukturierte, maschinenlesbare Formate überführen. Sie analysiert den Inhalt, extrahiert relevante Informationen und ordnet sie vorgegebenen Kategorien oder Feldern zu. Beispielsweise kann sie Texte in Datenbanken umwandeln, indem sie Namen, Daten und Orte identifiziert und in entsprechende Tabellenfelder einträgt. Durch den Einsatz von Algorithmen zur Mustererkennung und semantischen Analyse werden aus unstrukturierten Informationen strukturierte Datensätze erzeugt, die leicht durchsucht und weiterverarbeitet werden können. Dies erleichtert die Automatisierung und Analyse komplexer Datenquellen.
Dadurch werden tiefgehende Analysen möglich, die Muster und Zusammenhänge aufdecken, die menschlichen Augen verborgen bleiben. Neue Automatisierungen, wie die automatische Erkennung von Anomalien in medizinischen Bildern oder die intelligente Zusammenführung von Patientenakten, können so entstehen.
Allerdings sind aktuelle Datenmanagementprozesse oftmals nicht ausreichend, um die Masse an unstrukturierten Daten effizient zu verarbeiten. Eine Softwarelösungen sollte in der Lage sein, relevante Daten zu extrahieren, zu klassifizieren und mit Informationen anreichern, um sie als strukturierte, verwertbare Daten als Grundlage für KI-Initiativen oder in integrierten Geschäftsanwendungen nutzen zu können.
Das Datenmanagement für unstrukturierte Daten beim Einsatz von KI-Systemen im Gesundheitswesen umfasst mehrere zentrale Prozesse:
1 Datenerfassung und -integration: Erfassung unstrukturierter Daten aus verschiedenen Quellen, wie Textdokumenten, Bildern und Audiodateien, sowie deren Integration in zentrale Systeme.
2 Datenbereinigung und Vorverarbeitung: Entfernen von Redundanzen und Rauschen, Konvertierung in ein maschinenlesbares Format und Anreicherung durch Metadaten.
3 Speicherung und Verwaltung: Sicherstellung der Skalierbarkeit und Sicherheit durch den Einsatz robuster Datenbanken und Cloud-Technologien.
4 Datenanonymisierung: Schutz der Privatsphäre durch Techniken wie Pseudonymisierung und Datenmaskierung.
5 Datenzugriff und -nutzung: Steuerung des Zugriffs auf Daten und deren Verarbeitung durch KI-Modelle, um Analysen durchzuführen und klinische Entscheidungen zu unterstützen.
6 Compliance und Governance: Sicherstellung der Einhaltung von Datenschutzgesetzen und -richtlinien sowie regelmäßige Überprüfung und Auditierung der Datenprozesse.
Ein zentraler Aspekt ist der Schutz sensibler Patientendaten. Beim Einsatz von KI-Systemen im Gesundheitswesen ist der Schutz sensibler Patientendaten von höchster Priorität. Dies erfordert strenge Datenschutzrichtlinien, sichere Verschlüsselungstechnologien und Anonymisierungstechniken, um unbefugten Zugriff zu verhindern. Transparente Algorithmen und regelmäßige Audits sind essentiell, um die Integrität und Vertraulichkeit der Daten zu gewährleisten.
KI-Systeme müssen so konzipiert werden, dass sie datenschutzkonform arbeiten, beispielsweise durch die Verwendung von Anonymisierungstechniken oder durch den Einsatz von Privacy-Enhancing Technologies (PETs). So kann das volle Potenzial der unstrukturierten Daten ausgeschöpft werden, ohne die Privatsphäre der Patienten zu gefährden.
Autor: Wolf-Dietrich Lorenz
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