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.
Inhaltsverzeichnis
- Einleitung
- Definition und Abgrenzung des Begriffs Medizintechnik
- Untersuchung der Begriffe künstliche Intelligenz, Machine Learning und Big Data mit speziellem Bezug auf die Medizintechnik
- Aktueller Entwicklungsstand in der Medizintechnik
- Erkennung
- Vorbeugung
- Behandlung
- Welche Entwicklungsmöglichkeiten und Verbesserungspotentiale bietet der Einsatz von künstlicher Intelligenz und wo liegen Grenzen?
- Erkennung
- Vorbeugung
- Behandlung
- Kritische Würdigung
- Fazit
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Die vorliegende Seminararbeit analysiert den aktuellen Stand und die Entwicklungsmöglichkeiten der Anwendung von künstlicher Intelligenz (KI), Machine Learning und Big Data in der Medizintechnik. Sie strebt danach, einen umfassenden Überblick über den aktuellen Entwicklungsstand zu geben und zukünftige Entwicklungspotentiale aufzuzeigen, wobei auch auf potenzielle Grenzen hingewiesen wird.
- Definition und Abgrenzung des Begriffs Medizintechnik
- Die Rolle von KI, Machine Learning und Big Data in der Medizintechnik
- Aktuelle Anwendungsbeispiele in der Medizintechnik
- Zukünftige Entwicklungspotenziale und Herausforderungen
- Kritische Betrachtung der ethischen und gesellschaftlichen Implikationen
Zusammenfassung der Kapitel
Die Arbeit beginnt mit einer Einleitung, die die Relevanz des Themas im Kontext der zunehmenden Digitalisierung und des steigenden Bedarfs an medizinischer Versorgung unterstreicht. Anschließend wird der Begriff der Medizintechnik definiert und abgegrenzt, um einen gemeinsamen Verständnisrahmen zu schaffen. Kapitel 3 widmet sich der detaillierten Untersuchung der Konzepte von KI, Machine Learning und Big Data im spezifischen Kontext der Medizintechnik.
Kapitel 4 beleuchtet den aktuellen Entwicklungsstand in der Medizintechnik und analysiert exemplarische Anwendungsbeispiele in den Bereichen Erkennung, Vorbeugung und Behandlung. Die Arbeit untersucht in Kapitel 5 die Entwicklungspotenziale und Grenzen des Einsatzes von KI in der Medizintechnik. Hierbei werden die Einsatzgebiete von KI in den Bereichen Erkennung, Vorbeugung und Behandlung betrachtet.
Schlüsselwörter
Medizintechnik, Künstliche Intelligenz, Machine Learning, Big Data, Digitalisierung, Gesundheitswesen, Diagnostik, Therapie, Entwicklungspotenziale, Grenzen, Ethische Implikationen, Gesellschaftliche Auswirkungen, Anwendungsbeispiele.
- Citar trabajo
- Luca Schuster (Autor), 2019, Anwendung von künstlicher Intelligenz, Machine Learning und Big Data in der Medizintechnik, Múnich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/498112
