Die Umsetzung von künstlicher Intelligenz (KI) im Gesundheitswesen beeinflusst in großem Maße die Art und Weise, wie Ärzte, Pflegepersonal und Administratoren ihre Pflichten erfüllen. Allerdings hat der Sektor im Bereich KI bisher nur an der Oberfläche gekratzt. Die potenzielle Anzahl der Anwendungsfälle ist riesig.
Anwendungsfälle von KI im Gesundheitswesen
Denken Sie daran, wie KI-Anwendungen bereits heute einen Unterschied machen. Künstliche Intelligenz spielt in der Robotik, der chirurgischen Fernunterstützung, der Diagnose, der Bildgebung, der Röntgenanalyse und der Patientenfernüberwachung eine wichtige Rolle. Zunehmend wenden Mediziner und Forscher KI-Algorithmen an, um Muster in Patientendaten zu analysieren, um Krankheiten vorherzusagen und die Entwicklung effektiver Behandlungen zu beschleunigen. Mögliche Ergebnisse werden nur durch unsere Vorstellungskraft begrenzt.
Klar ist bereits jetzt, dass KI einen tiefgreifenden Wandel in der Branche bewirken wird. Gesundheitsorganisationen und medizinische Forschungseinrichtungen müssen dringend sicherstellen, dass sie über die notwendige IT-Infrastruktur verfügen, um Fortschritte in diesem Bereich zu unterstützen. Unternehmen nutzen häufig Hyperscale-Datacenter, um Daten zu verwalten, die von KI-Anwendungen verarbeitet werden, aber der Bedarf an Edge-Computing-Standorten wächst ebenfalls.
Akzeptanz von KI fördert explosionsartiges Datenwachstum
Krankenhäuser generieren über 50 Petabyte Daten jährlich, und das Gesundheitswesen macht 30 % des weltweiten Datenvolumens aus. Bis 2025 wird die durchschnittliche jährliche Wachstumsrate der Daten aus dem Gesundheitswesen 36 % erreichen. Sie wird damit die Wachstumsraten in den Bereichen Fertigung, Finanzdienstleistungen sowie Medien und Unterhaltung übertreffen.
KI-Anwendungen verbrauchen und generieren große Datenmengen. Mit der zunehmenden Einführung neu trainierter Modelle in die Produktion wächst auch die Zahl der Inferenz- oder Rechenlasten kontinuierlich. Dieser Anstieg der Inferenzlasten führt zur Explosion von Datenvolumen, was den Bedarf an zusätzlicher Serverkapazität und -leistung erhöht. Im Gesundheitswesen bedeutet das zusätzliche Datenvolumen einen akuten Bedarf an flexibler, skalierbarer und verfügbarer IT-Infrastruktur für das Management aller Daten, die von KI-basierten Lösungen generiert werden.
Praktische KI-Anwendungen: Von Hautkrebsdiagnose bis Telemedizin
Schauen wir uns zum Beispiel an, wie ein KI-Trainingsmodul bei der Erkennung von Hautkrebs funktionieren würde. Dermatologen erfassen tausende Datensätze von Hautläsionsbildern, jeweils mit einer Diagnose, ob die Probe gutartig oder bösartig ist. Die Daten werden dann für die maschinelle Lernanalyse kodiert und ein Modelltraining wird durchgeführt, um Muster in Proben zu erkennen und zwischen gutartigen und bösartigen Proben zu unterscheiden. Nach Validierung der Daten unterstützt das trainierte Modul Dermatologen bei der Diagnosestellung und hilft bei der Früherkennung und Behandlung von Hautkrebs. Dies ist ein Beispiel für die vielen KI-Anwendungsfälle im Gesundheitswesen, die die Notwendigkeit der Analyse von Datensätzen rasant erhöhen werden.
Künstliche Intelligenz kann auch die Art und Weise verändern, wie Gesundheitsdienstleister MRT-Bilder, Röntgenaufnahmen und CT-Scans interpretieren. Dank KI können Daten schnell und dezentral für eine schnellere Diagnose geteilt werden. Telemedizin integriert KI für die Patientenüberwachung, intelligente Diagnose und andere Zwecke. Unterdessen nutzen Forschungslabore KI, um umfangreiche Datensätze zu analysieren. So können Muster und Erkenntnisse gefunden werden, die zu effektiveren Behandlungen und besserer Medikation führen.
Personalmangel ist ein weiterer Grund für die dringende Einführung von KI im Gesundheitswesen. Für Krankenhäuser wird es zunehmend schwieriger, Pflegepersonal einzustellen und zu halten. Gesundheitsorganisationen in Europa und den Vereinigten Staaten haben wachsende Schwierigkeiten, offene Stellen zu besetzen. Einige Einrichtungen haben sich daher KI-gestützten Lösungen zugewandt, um Routineaufgaben in der Krankenpflege zu automatisieren und zu vereinfachen. So z. B. die Überwachung von Patientenmonitoren und die Aktualisierung von Krankenakten. Damit kann das medizinische Personal sich intensiver auf die Patientenversorgung konzentrieren.
Modernisierung der IT-Infrastruktur für KI
Die schnelle Datenwachstumsrate erfordert eine flexible und robuste IT-Infrastruktur, damit sich Unternehmen im Gesundheitswesen schnell an neue KI-Funktionen anpassen können. Diese Infrastruktur ermöglicht die Kombination zentraler Clouds und Datacenter mit dezentralen Edge-Ressourcen. Edge-Computing-Standorte und Micro-Datacenter verwalten Daten in der Nähe der Quelle für Echtzeitanwendungen wie die Fernüberwachung von Patienten und chirurgische Unterstützung. Für diese Anwendungsfälle ist eine zuverlässige und redundante Konnektivität notwendig.
Gesundheitsorganisationen müssen entscheidende Schritte unternehmen, um ihre IT-Infrastruktur vorzubereiten und zu modernisieren. Eine skalierbare IT-Infrastruktur, bestehend aus Kühlung, Stromversorgung, Verteilereinheiten, Racks und Software ist entscheidend für die Unterstützung datenintensiver KI-Anwendungen. Je früher Gesundheitsorganisationen dies umsetzen, desto schneller können sie die Vorteile von Künstlicher Intelligenz nutzen und so eine bestmögliche Patientenversorgung sicherstellen.
Ein Partner für die Modernisierung der IT-Infrastruktur
Wenn Gesundheitsorganisationen in physische IT-Infrastruktur zur Unterstützung von KI investieren, kann Schneider Electric sie bei der Bewertung, Implementierung und Verwaltung begleiten. Schneider Electric verfügt über Erfahrung und Lösungen, um mit Gesundheitsorganisationen sowie Datacenter-Betreibern zusammenzuarbeiten und die erforderliche physische IT-Infrastruktur aufzubauen. Dazu gehören Modulare Datacenter, die Edge-Computing-Implementierungen vereinfachen und beschleunigen. Schneider Electric bietet Lösungen für zentrale, regionale und Edge-Datacenter und unterstützt beim nachrüsten und modernisieren sowie bei der Planung und dem Bau neuer Anlagen.
Wir bieten ein umfassendes Angebot an Software- und Überwachungsdiensten, einschließlich EcoStruxure™ IT – eine anbieterneutrale DCIM-Lösung (Data Center Infrastructure Management) mit Fernüberwachung und -management. Gesundheitsorganisationen profitieren von unserer EcoStruxure Advisor-Lösung, um IT-Infrastrukturen vom einzelnen Rack bis hin zu Hyperscale-Umgebungen zu modellieren. Egal ob lokal, in der Cloud oder am Edge. Unsere Software und Services können eine zentrale Rolle in Gesundheitsorganisationen spielen, indem sie Ausfallzeiten minimieren und die Resilienz stärken.
Schließlich kann Schneider Electric auch Organisationen helfen, Nachhaltigkeitsstrategien umzusetzen um ihren CO2-Fußabdruck zu reduzieren, auch wenn der Bedarf an Leistung und Rechenkapazität steigt. Ob Sie ein zentrales Datacenter oder eine Edge-Lösung benötigen – entdecken Sie unsere Datenzentrum-Strategien, um sich an die wachsenden KI-Anforderungen anzupassen. Schauen Sie sich auch unsere praktischen Lösungen für Gesundheitsorganisationen an.
Über den Autor
Nils Rhenisch
Segment Manager Hospitals
Nils Rhenisch verantwortet seit 2024 das Healthcare-Segment von Schneider Electric in Deutschland. Mit einem klaren Fokus auf die Krankenhauslandschaft entwickelt er gemeinsam mit Partnern und Kunden innovative Lösungen, die das Gesundheitswesen zukunftsfähig machen.
Seit seinem Einstieg bei Schneider Electric im Jahr 2015 hat Nils verschiedene Schlüsselpositionen im Vertrieb durchlaufen. Bis 2023 war er als regionaler Vertriebsleiter für Norddeutschland tätig, mit Spezialisierung auf kritische Infrastrukturen wie Rechenzentren. Seine langjährige Erfahrung und sein tiefes Verständnis für komplexe technische Anforderungen machen ihn zu einem gefragten Ansprechpartner im Gesundheitssektor.
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