“Digital Health” umfasst die Verwendung von digitalen Technologien, Informations- und Kommunikationssystemen im Gesundheitswesen. Dies reicht von mobilen Gesundheits-Apps und den sogenannten “Wearable Devices” über Telemedizin bis hin zu KI-gestützten Diagnosesystemen und elektronischen Patientenakten. Seltene und komplexe Krankheiten betreffen weltweit über 300 Millionen Patienten, in Kanada etwa lebt einer von zwölf Menschen mit einer seltenen Erkrankung. Noch alarmierender ist die beträchtliche Anzahl von Menschen, die nicht diagnostiziert werden und sich ihrer Grunderkrankungen nicht bewusst sind. Für diejenigen, die Symptome zeigen, ist der Weg zu einer korrekten Diagnose ein beschwerlicher. Im Durchschnitt konsultieren sie 8 Ärzte und erleiden 2-3 Fehldiagnosen über einen Zeitraum von 4,8 Jahren, bevor sie eine genaue Diagnose erhalten.
Kl-gestützte Entscheidungsunterstützung ist die Zukunft des Gesundheitswesens
Eine künstliche Intelligenz (KI) oder auch artifizielle Intelligenz (AI) ist ein Teilgebiet der Informatik, welches sich mit der Automatisierung intelligenten Verhaltens und dem maschinellen Lernen befasst. Künstliche Intelligenzen beschreiben meist den Versuch, bestimmte menschliche Entscheidungsstrukturen nachzubilden, sodass diese relativ eigenständig Probleme lösen können. Egal ob bei medizinischen Diagnosen, der Exploration von Ölquellen oder auch in der Juristik, die Anwendungsbereiche der künstlichen Intelligenzen sind vielfältig etabliert. Auf der einen Seite dienen KIs der Automatisierung und Optimierung von Prozessen in verschiedenen Bereichen, wie etwa dem Gesundheitswesen oder der Finanzbranche. Sie dienen der Verbesserung von Entscheidungen und Vorhersagen durch die Analyse großer Datenmengen. Außerdem können sie Muster und Zusammenhänge entdecken, die für Menschen schwer zu erkennen sind. Auch sind viele neuere Produkte und Dienstleistungen ohne eine KI nicht möglich.
Die Chancen von Künstlicher Intelligenz (KI) im Gesundheitsbereich sind groß und vielfältig.
Die Methoden des maschinellen Lernens haben sich zu einer Schlüsseltechnologie in einer Vielzahl von Anwendungsbereichen entwickelt und sind aus der Medizintechnik nicht mehr wegzudenken. Sie ermöglichen die Verarbeitung komplexer multivariater Signale direkt am Krankenbett und werden zu völlig neuen therapeutischen und diagnostischen Ansätzen führen. Maschinelles Lernen bietet ein enormes Potenzial und stellt einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil bei der Entwicklung innovativer Medizinprodukte dar. Und zwar bei der Diagnose von Krankheiten: Die korrekte Diagnose von Krankheiten erfordert eine jahrelange medizinische Ausbildung. Aber auch dann ist die Diagnose oft noch ein mühsamer und langwieriger Prozess. In vielen Bereichen übersteigt die Nachfrage nach Experten das Angebot bei weitem. Das wiederum erhöht den Druck auf die Ärzte und verzögert nicht selten lebensrettende Diagnosen für Patienten. Maschinelles Lernen - insbesondere die sogenannten Deep-Learning-Algorithmen - hat in jüngster Zeit große Fortschritte bei der automatischen Diagnose von Krankheiten gemacht, wodurch die Diagnose billiger und leichter zugänglich wird. Da in diesen Fällen viele gute Daten vorliegen, können Algorithmen in der Diagnostik genauso gute Ergebnisse erzielen wie Experten. Der Unterschied: Der Algorithmus kann Ergebnisse in Sekundenbruchteilen liefern und ist überall auf der Welt kostengünstig einsetzbar.
Und das ist erst der Anfang. Bald wird es noch fortschrittlichere KI-Diagnostik geben!
Die Anwendung von maschinellem Lernen in der Diagnostik steht erst am Anfang - ausgefeiltere Systeme kombinieren mehrere Datenquellen (CT, MRT, Genomik und Proteomik, Patientendaten und sogar handschriftliche Aufzeichnungen), um eine Krankheit oder ihren Verlauf zu beurteilen. Die “KI” wird Ärzte in absehbarer Zeit zwar nicht ersetzen können, aber “KI-Systeme” können etwa eingesetzt werden, um potenziell bösartige Läsionen oder gefährliche Herzmuster für den Experten zu markieren, so dass sich der Arzt auf die Interpretation dieser Signale konzentrieren kann. “In der Medizin kann KI eine entscheidende Hilfe für die Ärzte und das medizinische Personal sein. Mit dem Einsatz von Methoden der künstlichen Intelligenz kann die Patientenversorgung verbessert und das medizinische Personal entlastet werden.”
Die “KI” verbessert die Entwicklung von Arzneimitteln.
Viele analytische Prozesse in der Arzneimittelentwicklung können durch die “KI” effizienter und weniger kostenintensiv gestaltet werden. Dadurch können Jahre an Arbeit und Hunderte von Millionen an Investitionen eingespart werden. Verschiedene Patienten reagieren unterschiedlich auf Medikamente und Behandlungspläne. Eine personalisierte Behandlung hat daher ein immenses Potenzial, die Lebenserwartung von Patienten zu erhöhen. Es ist jedoch sehr schwierig herauszufinden, welche Faktoren die Wahl der Behandlung beeinflussen sollten. Die “KI” kann diese komplizierte statistische Arbeit automatisieren - und dabei helfen, herauszufinden, welche Merkmale darauf hindeuten, dass ein Patient auf eine bestimmte Behandlung anspricht. Die “KI” lernt dies, indem es die Daten ähnlicher Patienten vergleicht und deren Behandlungen und Ergebnisse miteinander in Beziehung setzt. Die daraus resultierenden Ergebnisprognosen helfen den Ärzten, den richtigen Behandlungsplan zu entwerfen.
“Der Einsatz von künstlicher Intelligenz in der Medizin wird in den nächsten Jahren eines der dominierenden Riesenthemen in der Gesundheitsforschung sein”. [...] “Eine kluge künstliche Intelligenz könnte so künftig für die Fachleute in manchen Bereichen eine Art Sparringpartner werden.” Wie KI die Medizin revolutioniert - Helmholtz Home
Das sieht auch Prof. Felix Nensa, vom Institut für KI in der Medizin (IKIM) am Universitätsklinikum Essen, so: “Wenn automatisierte Prozesse und Routinearbeiten für das medizinische Personal wegfallen, wenn zeitaufwändige Abläufe durch digitale Hilfe vereinfacht und Therapien optimiert werden, profitieren Arzt und Patient.” Medizin der Zukunft: Wo Künstliche Intelligenz helfen kann - ZDFheute
Viele Experten gehen sogar davon aus, dass neue KI-Systeme besser als viele Ärzte abschneiden. Medizin & KI: Wie Künstliche Intelligenz den Klinik-Alltag erleichtern soll (handelsblatt.com)
Sicher ist auf jeden Fall, dass die Rolle des Patienten gestärkt wird. “Unterstützt durch die Ärzte, könnten sie eigene Prioritäten setzen, könnten aus den Behandlungsmöglichkeiten, die die KI vorschlägt, jene wählen, die für sie persönlich die richtige ist. Mag also sein, dass Künstliche Intelligenz die Medizin menschlicher machen wird.” KI kann die Medizin verbessern – und sogar menschlicher machen - [GEO]
Der digitale Gesundheitsmarkt, insbesondere im Bereich der KI-gestützten Diagnostik, zeigt ein enormes Wachstumspotenzial.
Das weltweite Marktvolumen für Digital Health wird voraussichtlich von 171,86 Milliarden US-Dollar im Jahr 2024 auf 258,25 Milliarden US-Dollar bis 2029 anwachsen, mit einer jährlichen Wachstumsrate von 8,49%.
“Speziell der Markt für Bilderkennungstechnologien, die für Smartphone-basierte Diagnostik relevant sind, wird allein in der DACH-Region bis 2030 auf 1,27 Milliarden US-Dollar anwachsen.”
Aktuelle Studien: Wie KI die Patientenversorgung transformiert
Eine wegweisende Studie, kürzlich im renommierten Fachjournal “The Lancet Regional Health” publiziert, eröffnet faszinierende Einblicke in das Potenzial der Künstlichen Intelligenz im medizinischen Kontext. Ein deutsches Forschungskonsortium hat sich der grundlegenden Frage gewidmet, welchen Mehrwert KI-gestützte Entscheidungssysteme in der klinischen Praxis tatsächlich generieren können.
Die Wissenschaftler führten eine umfassende Metaanalyse durch, die 18 randomisierte kontrollierte Studien sowie eine Kohortenstudie einschloss. Das Besondere: Die Untersuchungen umfassten ein breites Spektrum medizinischer Disziplinen - von der Psychiatrie über die Onkologie bis hin zur Inneren Medizin. Mit durchschnittlich 243 Teilnehmenden pro Studie und einem ausgewogenen Geschlechterverhältnis von etwa 50,5 Prozent Frauen wurde eine repräsentative Datenbasis geschaffen, wenngleich die methodische Qualität der einzelnen Studien gewisse Schwankungen aufwies.
Die Resultate sind bemerkenswert:
In nahezu zwei Dritteln der analysierten Studien - präzise 63 Prozent - zeigten sich signifikante Vorteile für Patienten, die mit KI-unterstützten Systemen behandelt wurden. Besonders beeindruckend sind die konkreten Zahlen: Die durchschnittliche Krankenhausverweildauer reduzierte sich um mehr als 20 Prozent, von 13 auf 10,3 Tage. Noch deutlicher fiel die Verkürzung der Intensivstationsaufenthalte aus - hier sank die Behandlungsdauer von 8,4 auf 6,3 Tage, was einer Reduktion um etwa 25 Prozent entspricht.
Geradezu spektakulär erscheint die Entwicklung der Mortalitätsrate:
Die Sterblichkeit im Krankenhaus konnte durch den Einsatz von KI-gestützten Systemen von 21,3 auf 9 Prozent mehr als halbiert werden. Auch im Bereich der psychischen Gesundheit zeigten sich positive Effekte: Bei weniger komplexen Fällen reduzierten sich depressive Symptome von 52,3 auf 45,1 Prozent.
Bemerkenswert ist zudem die Sicherheitsbilanz: Obwohl Nebenwirkungen nur in 42 Prozent der Studien systematisch dokumentiert wurden, zeigte keine einzige Untersuchung eine Zunahme unerwünschter Effekte im Vergleich zur konventionellen Behandlung. Dies unterstreicht das günstige Nutzen-Risiko-Profil der KI-gestützten Interventionen.
Die praktischen Anwendungsfelder der KI in der Medizin sind bereits heute beeindruckend vielfältig:
In der Intensivmedizin ermöglichen maschinelle Lernalgorithmen eine präzise Früherkennung der lebensbedrohlichen Sepsis durch kontinuierliche Analyse der Vitalparameter. Die radiologische Diagnostik profitiert von KI-Systemen, die subtile Gewebeveränderungen und Tumore bereits im Frühstadium detektieren können, noch bevor klinische Symptome “manifest” werden.
Immenses Potenzial der KI in der Medizin
Die dokumentierten Verbesserungen in Behandlungsdauer, Überlebensraten und psychischer Gesundheit lassen auf eine neue Ära der Patientenversorgung hoffen, in der modernste Technologie und ärztliche Expertise synergetisch zusammenwirken.
Mobile Health (“mHealth”): Kernbereiche der digitalen Gesundheit
“Die Bilderkennung als Teil der Computer Vision bezieht sich auf die Technologie, die es Maschinen ermöglicht, visuelle Daten wie Bilder und/ oder Videobilder zu analysieren und zu verstehen. Sie umfasst die Verwendung von Algorithmen und Deep-Learning-Modellen zur Identifizierung von Objekten, Szenen, Mustern und anderen visuellen Elementen in Bildern.” Bild-Erkennung - D-A-CH | Statista Marktprognose
Smartphones und “Wearables” haben sich zu persönlichen Gesundheitsassistenten entwickelt. Sie überwachen Vitalwerte, erinnern an Medikamenteneinnahmen und unterstützen bei der Einhaltung von Therapieplänen. Fitness-Tracker und Gesundheits-Apps fördern präventives Gesundheitsverhalten. KI-Systeme unterstützen bei der Diagnose von Krankheiten, analysieren radiologische Bilder und helfen bei der Entwicklung personalisierter Behandlungspläne. die sogenannten “Machine Learning-Algorithmen” können Krankheitsmuster erkennen und sogar Prognosen erstellen.
“Mobile Health (mHealth) ist ein dynamisches und wachsendes Feld des Gesundheitssektors und stellt ein Teilsegment von Digital Health dar. Das Spektrum reicht von Wearable Computing zu Smartphone-Apps zur Aufzeichnung, Überwachung und Speicherung spezifischer Gesundheitsparameter und kann als eine durch Mobilgeräte elektronisch unterstützte Gesundheitsversorgung verstanden werden.”
Das sind die Vorteile der digitalen Transformation:
Die digitale Transformation im Gesundheitswesen bietet bedeutende Vorteile für Patienten und Gesundheitssysteme. Ein zentraler Aspekt ist die verbesserte Zugänglichkeit zu medizinischer Versorgung, insbesondere in ländlichen Regionen, wo traditionell medizinische Infrastruktur dünn besiedelt ist. Durch automatisierte Prozesse wird die Effizienz gesteigert, was Wartezeiten verkürzt und Ressourcen optimiert.
Ein weiterer wichtiger Fortschritt liegt in den erweiterten Präventionsmöglichkeiten, die durch kontinuierliches Gesundheitsmonitoring ermöglicht werden. Patienten können ihre Gesundheitsdaten in Echtzeit überwachen, was frühzeitige Erkennung von Gesundheitsrisiken ermöglicht. Die Entwicklung personalisierter Medizin basiert auf datengesteuerten Entscheidungen, die individuellere und präzisere Behandlungsstrategien erlauben.
Nicht zuletzt bietet diese technologische Entwicklung das Potenzial zur Kostenreduktion im Gesundheitssystem, indem Prozesse “streamlined” und Präventivmaßnahmen gestärkt werden.
“Mobile Health” (“mHealth”) bietet beste Zukunftsperspektiven
Vor allem “Mobile Health” (“mHealth”) hat sich zu einem leistungsfähigen medizinischen Begleiter entwickelt und revolutioniert die persönliche Gesundheit von Patienten auf der ganzen Welt. Die Integration der sogenannten “Wearables” ermöglicht eine direkte medizinische Kommunikation, die mit den Vorteilen der Telemedizin verglichen werden kann.
“Laut Prognose könnte sich der weltweite Umsatz im Bereich mHealth im Jahr 2028 auf rund 410,4 Milliarden US-Dollar belaufen.” Mobile Health (mHealth) | Statista
Die Nutzung von Smartphones als Hardwareplattform für KI-gestützte Diagnostik eröffnet enorme Möglichkeiten, da weltweit etwa 4,5 Milliarden Smartphones im Einsatz sind. Dies ermöglicht eine schnelle, kostengünstige und weitreichende Implementierung solcher Technologien.
Das Wachstum des Digital-Health-Marktes wird durch Faktoren wie die zunehmende Verbreitung von Smartphones, verbesserte Internetverbindungen und die wachsende Notwendigkeit, die Gesundheitskosten zu senken, vorangetrieben.
“Im globalen Vergleich wird der größte Teil der Marktgröße in den USA erwartet (3.687,00 Mio. € im Jahr 2025).”
KI in der “Digital Health”: Revolution der medizinischen Versorgung
Die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in den “Digital-Health-Sektor” markiert einen Wendepunkt in der Geschichte der Medizin. Diese Technologie transformiert nicht nur die Art und Weise, wie Krankheiten diagnostiziert und behandelt werden, sondern eröffnet völlig neue Möglichkeiten in der personalisierten Medizin. Die KI ermöglicht eine nie dagewesene Individualisierung der Behandlung bis hin zu einer automatisierten Patientenbetreuung. Das sogenannte “Deep Learning” für Bildanalyse und Mustererkennung oder “Predictive Analytics” für Krankheitsprognosen, die vor allem im Bereich “Mobile Health” (“mHealth”) Anwendung findet, dürften das Gesundheitswesen auf lange Sicht nicht nur entlasten, sondern vor allem zu erheblichen Kosteneinsparungen führen.
Welche Player gibt es im “mHealth-Sektor”?
Moderne Arbeitswelten sind zunehmend von hohen Leistungserwartungen und bürokratischen Strukturen geprägt, die die psychische Gesundheit der Mitarbeiter herausfordern. “Unmind”, eine innovative digitale B2B-Plattform, adressiert diese Herausforderung gezielt durch einen ganzheitlichen Ansatz zur mentalen Unternehmenskultur. Nach erfolgreichen Finanzierungsrunden mit einem Gesamtvolumen von 4,7 Millionen Pfund bietet Unmind ein umfassendes Schulungsprogramm zur psychischen Gesundheit. In enger Zusammenarbeit mit Psychologen entwickelte interaktive Inhalte wie Videos, Audioformate und digitale Übungen ermöglichen Mitarbeitern, Stimmung und Konzentration zu verbessern. Das Ziel ist, Vorurteile am Arbeitsplatz abzubauen und eine Kultur der gegenseitigen Fürsorge und des mentalen Wohlbefindens zu etablieren.
“Ovia Health” bietet ein Familien- und Karrieremanagement mithilfe von digitalen Gesundheitslösungen. Seit 2012 unterstützt das Unternehmen über 13 Millionen Familien mit gezielten Apps wie “Ovia Pregnancy”, “Ovia Parenting” und “Ovia Fertility”. Die Plattform hilft berufstätigen Eltern, komplexe Lebensentscheidungen zu treffen und unterstützt Arbeitgeber beim Mitarbeitererhalt.
Smartphones entwickeln sich zu leistungsfähigen medizinischen Diagnoseinstrumenten. Die Sensortechnologie ermöglicht innovative Gesundheitsüberwachung direkt vom heimischen Standort. Sonys “mSafety”-Plattform demonstriert diese Entwicklung: Mit anpassbarer Smartwatch und Cloud-Technologie überwachen europäische Krankenhäuser beispielsweise Nierenpatienten-Compliance und Sturzrisiken.
“GOLD COPD Strategy” ist eine App für Mediziner, die sich mit der chronisch obstruktiven Lungenerkrankung befassen. Sie ermöglicht Ärzten standardisierte Untersuchungen, Bewertungstests und Symptomverfolgung zur präzisen Krankheitsprognose.
“MDCalc” hilft Notfallmedizinern. Die Plattform dient der evidenzbasierten medizinischen Risikoeinschätzung.
“PubMed” ist eine mobile Suchanwendung mit 30 Millionen biomedizinischen Zitaten. Die App ermöglicht gezielte Recherche nach Artikelkategorien und Lesen aktueller Erkenntnisse.
Apps wie “PlushCare” und “Amwell” ermöglichen kostengünstige und sichere Arztberatungen ohne Praxisbesuch. Diese Technologie wurde bereits in abgelegenen Regionen wie Kasachstan und Ruanda erfolgreich implementiert und macht medizinische Versorgung zugänglicher denn je.
Fazit und Ausblick:
Die Verflechtung von Technologie und Gesundheitswesen prognostiziert eine vielversprechende Zukunft für die Digitalisierung und Verbesserung der medizinischen Dienstleistungen.
“In der Medizin kann KI die Arbeit im Alltag, bei wissenschaftlichen Fragestellungen oder in betrieblichen Prozessen erleichtern. Besonders bei der Auswertung großer Datenmengen wie medizinischen Bildaufnahmen ist die KI weit entwickelt und wird bereits erfolgreich eingesetzt. KI kann nicht nur die Patientenversorgung verbessern und das medizinische Personal entlasten, sondern bietet auch große Potenziale für Unternehmen im Gesundheitswesen.”
Es “wird erwartet, dass der weltweite Umsatz mit KI im Gesundheitssektor im Jahr 2028 auf rund 103 Milliarden US-Dollar ansteigen wird. Im Bereich Digital Health kann Künstliche Intelligenz zur Beantwortung von wissenschaftlichen Fragestellungen eingesetzt werden oder um betriebliche Prozesse zu erleichtern. Insbesondere bei der Auswertung großer Datenmengen wie medizinischen Bildaufnahmen ist die KI weit entwickelt und kommt bereits erfolgreich zum Einsatz.” KI - Umsatz im Gesundheitswesen | Statista
Übernahmen sind in diesem Sektor vorprogrammiert:
Auch die großen Pharmakonzerne sind aktiv am Aufbau und Erwerb von Technologien zur Verbesserung ihrer Methoden beteiligt. “Roche” etwa hat mit Data-Science-Unternehmen Partnerschaften geschlossen und mehrere KI- oder Big-Data-Unternehmen übernommen. “Novartis” hat mit Unternehmen wie “MIT”, “IBM Watson” und anderen zusammengearbeitet. Dennoch bleibt es für die Pharmaindustrie eine Herausforderung, diese Erkenntnisse ohne einen effektiven Kanal umzusetzen, der den Arzt bei der Nutzung der riesigen Mengen klinischer Daten unterstützt, die in seiner Praxis ungenutzt liegen.
Handlungsempfehlung
Sorgfältiges Abwägen der Chancen
Angesichts der spannenden Entwicklungen rund um Light AI (WKN: A40X9T / ISIN: CA53229R1047) empfiehlt es sich, die gesamte Marktsituation aufmerksam zu beobachten. Wer die fortschreitende Digitalisierung im Gesundheitssektor erkennt, könnte profitieren, wenn das Unternehmen mit seiner KI-basierten Technologie breiter in den Fokus rückt. Entscheidend ist dabei ein klares Verständnis der Ziele und der eigenen Risikobereitschaft, denn wie bei allen Wachstumswerten kann der Kursverlauf dynamisch ausfallen.
Strategischer Aufbau einer Position
Ein kluger Ansatz könnte darin bestehen, über einen längeren Zeitraum verteilt einzusteigen, anstatt alles auf einen Schlag zu investieren. So lässt sich von möglichen Schwankungen profitieren, die oftmals bei aufstrebenden Unternehmen auftreten. Light AI (WKN: A40X9T / ISIN: CA53229R1047) punktet mit seiner Smartphone-basierten Lösung, deren potenzieller Einsatzradius weltweit wächst. Für Anlegerinnen und Anleger kann es sich lohnen, die weitere Entwicklung regelmäßig nachzuverfolgen, um in günstigen Marktphasen zusätzlich zu investieren.
Kontakte und Kooperationen im Blick behalten
Weil sich das Führungsteam von Light AI (WKN: A40X9T / ISIN: CA53229R1047) eng mit Experten und etablierten Playern aus der Gesundheitsbranche vernetzt, können sich jederzeit neue Chancen ergeben. Dabei könnte eine größere Bekanntheit des Unternehmens zu einer starken Nachfrage führen, die den Aktienkurs nachhaltig beeinflusst. Wer frühzeitig Positionen hält, könnte von dieser Dynamik profitieren, sobald die internationale Expansion weiter an Fahrt aufnimmt.
Langfristige Perspektive einplanen
Obgleich rasche Kursbewegungen nicht auszuschließen sind, ist ein nachhaltiger Anlagehorizont in diesem Sektor besonders ratsam. Die digitalen Trends im Gesundheitswesen stehen erst am Anfang, und Light AI (WKN: A40X9T / ISIN: CA53229R1047) verfolgt ein Konzept, das sich prinzipiell auf diverse Krankheitsbilder übertragen ließe. Wer heute einsteigt, tut dies in der Erwartung, dass sich die Technologie zu einem wichtigen Baustein moderner Medizin entwickelt – ein Prozess, der zwar Zeit beanspruchen kann, aber entsprechend lohnende Renditeaussichten eröffnen könnte.
Handlungsempfehlung
Die Zukunft der Diagnostik: Wie “mobile Health” das Gesundheitswesen transformiert
Stellen Sie sich vor: keine Wartezeiten im Labor, keine unangenehmen Abstriche – nur Ihr Smartphone und eine innovative KI-Technologie: Die Zukunft der medizinischen Diagnostik passt in Ihre Hosentasche. Light AI hat es sich zur Aufgabe gemacht, die Art und Weise, wie Krankheiten erkannt und diagnostiziert werden, zu revolutionieren. Light AI nutzt seine bahnbrechende App-basierte Technologie, um Krankheiten zu identifizieren, indem KI-Algorithmen auf Smartphone-Bilder angewendet werden Das aufstrebende Unternehmen befindet sich in der Entwicklungsphase der ersten Version einer kommerziellen Software, die auf die medizinische Bildgebung spezialisiert ist und zur Unterscheidung zwischen bakteriellen und viralen Infektionen am Patientenort eingesetzt wird. Light AI hat Hunderttausende von Bildern von seinen Partnern im Gesundheitswesen gesammelt, um sie für maschinelles Lernen zu verwenden.
Die “KI” von Light AI verwendet fortschrittliche Algorithmen, um Schlüsselmuster in Patientenbildern zu identifizieren und einen effektiven Wahrscheinlichkeitswert zu erstellen. Die Technologie des Unternehmens nutzt Smartphones mit integrierten Kameras, um Bilder aufzunehmen, die dann analysiert werden, um mithilfe von Algorithmen des maschinellen Lernens („ML“) und einer proprietären Datenbank mit gesammelten Bildern Patienten besser diagnostizieren und behandeln zu können. Zu den weiteren Vorteilen zählen die Schnelligkeit, die Effizienz, die globale Zugänglichkeit, die fehlende Wartezeit auf Laborergebnisse, die Benutzerfreundlichkeit und die Kosteneffizienz. Denn es ist keine spezielle Hardware erforderlich und es entstehen keine Laborkosten, zudem werden Labore und medizinischem Personal entlastet und die Behandlungskosten können reduziert werden, Diagnosen können schneller erfolgen und Patienten in unterversorgten Gebieten können besser behandelt werden.
Wissenswertes: Die Begriffe “KI”und “ML” werden oft synonym verwendet, beziehen sich aber auf unterschiedliche Konzepte. “KI” ist das übergreifende Feld, das sich auf die Schaffung intelligenter Systeme konzentriert, während “ML” ein spezifischer Ansatz innerhalb der “KI” ist, der Daten und Algorithmen verwendet, um Maschinen das Lernen und Treffen von Entscheidungen zu ermöglichen.
Noch besser ist, dass Light AI seine Technologie bewusst als Plattformtechnologie entwickelt hat, die in der Lage sein wird, das Spektrum der diagnostizierbaren Krankheiten, die sie behandeln kann, drastisch zu verbessern. Damit dürfte das Profitabiliätspotenzial dieses Unternehmens nahezu gigantisch sein. Vor allem angesichts der aktuellen Forschungslage:
“Eine neue Studie vergleicht KI-gestützte Therapien mit herkömmlichen Behandlungen. Erste Daten zeigen kürzere Klinikaufenthalte und eine geringere Sterblichkeit. [...] Allgemein berichten 63 Prozent der Studien von deutlichen Vorteilen für Patientinnen und Patienten, wenn KI-gestützte Systeme zum Einsatz kommen. Der Effekt der algorithmenbasierten Entscheidungen variiert dabei. In einigen Untersuchungen verkürzen die KI-gestützten Interventionen den Krankenhausaufenthalt von durchschnittlich 13 auf 10,3 Tage.
Kl-gestützte Entscheidungsunterstützung ist die Zukunft des Gesundheitswesens.
Angesichts des noch jungen, aber schnell wachsenden Trends zur Digitalisierung im Gesundheitswesen bietet die Aktie von Light AI Inc. (ISIN: CA53229R1047 ; WKN: A40X9T) gerade noch eine vielversprechende Möglichkeit für risikobewusste Anleger. Mit einer klaren Mission, die Gesundheitsversorgung zu verbessern und Leben zu retten, eröffnet das Unternehmen lukrative Perspektiven für investitionsfreudige Anleger, die am dynamischen Wachstum des “mHealth-Marktes” teilhaben möchten. Ein sukzessiver Positionsaufbau könnte sich hier als besonders lohnend erweisen.
