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Erschienen in:
Einleitung „Künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen“ Kapitel lesen Erstes Kapitel lesen

2022 | OriginalPaper | Buchkapitel

20. Künstliche Intelligenz und Digitalisierung im Bereich Diabetes mellitus

verfasst von : Carolin Kinzel, Mario A. Pfannstiel

Erschienen in: Künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen

Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden

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Zusammenfassung

Der vorliegende Beitrag geht auf Patienten mit der Erkrankung Diabetes mellitus Typ 1 und die Behandlungskette Patient-Journey ein. Zu Beginn wird der Begriff „Diabetes mellitus“ definiert. Im Anschluss folgt für den Leser eine Einordnung zur wirtschaftlichen Bedeutung der Erkrankung. Auf die Rolle der Ärzte im Behandlungsprozess und beim Diabetesmanagement wird eingegangen. Die einzelnen Behandlungsschritte, die Diabetespatienten durchlaufen, werden erläutert. Beispielhaft wird der traditionelle Behandlungsablauf in seiner Komplexität herausgearbeitet. Die Veränderungen an der Behandlungskette, die sich durch die Digitalisierung im Gesundheitswesen in den letzten Jahren ergeben haben und Einfluss auf das Patientenverhalten nehmen, werden in Form einer digitalisierten Behandlungskette dargestellt. Mit Blick auf die Zukunft wird exemplarisch eine Behandlungskette aufgezeigt, die Elemente der künstlichen Intelligenz (KI) mitberücksichtigt. Aktuelle Forschungsprojekte zum Themenbereich der künstlichen Intelligenz werden vorgestellt. Durch die Gegenüberstellung der drei Behandlungsketten wird ein Vergleich ermöglicht. Der Beitrag endet mit einer Schlussbetrachtung, die auf die Vor- und Nachteile der Digitalisierung und den zunehmenden Einsatz von künstlicher Intelligenz eingeht. Im Ergebnis zeigt sich, dass Patienten stark von technischen Veränderungen betroffen sind und von Patienten Flexibilität, Anpassungswille und Eigenverantwortung erwartet wird.

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Literatur
Arras-Friederich, C. (2018), Veränderungen in der Position „der“ Industrie. Der Diabetologe, 14(7), 476–480.
Beck, R. W., Riddlesworth, T., Ruedy, K., Ahmann, A., Bergenstal, R., Haller, S., Kollmann, C., Kruger, D., McGill, J. B., Polonsky, W., Toschi, E., Wolpert, H., & Price, D. (2017). Effect of continuous glucose monitoring on glycemic control in adults with type 1 diabetes using insulin injections: The DIAMOND randomized clinical trial. JAMA, 317(4), 371–378.CrossRef
Becker, K. (2019). Intelligentes Diagnose- und Therapiemanagementkonzept mit einem digitalen Avatar durch Integration von Vitalparametern und genomischen Daten am Beispiel des Diabetes mellitus. In M. A. Pfannstiel, P. Da-Cruz, & H. Mehlich (Hrsg.), Digitale Transformation von Dienstleistungen im Gesundheitswesen: Bd. VI. Impulse für die Forschung (S. 233–257). Springer.
Contreras, I., & Vehi, J. (2018). Artificial intelligence for diabetes management and decision support: Literature review. Journal of Medical Internet Research, 20(5), 389–409.CrossRef
Dankwa-Mullan, I., Rivo, M., Sepulveda, M., Park, Y., Snowdon, J., & Rhee, K. (2019). Transforming diabetes care through artificial intelligence: The future is here. Population Health Management, 22(3), 229–242.CrossRef
Danne, T. (2016a). Früherkennung mit Fr1dolin und Fr1da. Diabetes-Eltern-Journal, 9(1), 6–7.
Danne, T. (2016b). Selbstmanagement: CGM, FGM, Closed-Loop: Welches System für wen? Diabetes-Eltern-Journal, 9(4), 6–7.
Danne, T., & Kapellen, T. (2020). Diabetes bei Kindern und Jugendlichen. In Deutsche Diabetes Gesellschaft (DDG) und diabetesDE – Deutsche Diabetes-Hilfe. (Hrsg.), Deutscher Gesundheitsbericht Diabetes 2020: Die Bestandsaufnahme (S. 128–141). Kirchheim + Co GmbH.
Danne, T., Kordonouri, O., Biester, T., Siegmund, T., Kröger, J., Bramlage, P., & Haak, T. (2019a). Glukoseprofil: „Time in Range“ neue Zielgröße. Diabetes-Forum, 18(6), 22–25.
Deutsche Diabetes Gesellschaft. (Hrsg.). (2018). Im Wandel. diabeteszeitung, 3(11), 15.
Dewangan, A., & Agrawal, P. (2015). Classification of diabetes mellitus using machine learning techniques. International Journal of Engineering and Applied Sciences, 2(5), 145–148.
Finck, H., Holl, R. W., & Ebert, O. (2018). Die soziale Dimension des Diabetes mellitus. In Deutsche Diabetes Gesellschaft (DDG) und diabetesDE – Deutsche Diabetes-Hilfe (Hrsg.), Deutscher Gesundheitsbericht Diabetes 2018: Die Bestandsaufnahme (S. 161–175). Kirchheim + Co GmbH.
Heinemann, L., Deiss, D., Siegmund, T., Schlüter, S., Naudorf, M., von Sengbush, S., Lange, K., & Freckmann, G. (2017). Praxisempfehlung der DDG: Glukosemessung und -kontrolle bei Patienten mit Typ-1- oder Typ-2-Diabetes. Diabetologie und Stoffwechsel, 12(2), S242–S262.
Holl, R. W., & Prinz, N. (2020). Versorgung von Kindern und Jugendlichen mit Diabetes – Aktuelle Situation und Veränderungen der letzten 24 Jahre. In Deutsche Diabetes Gesellschaft (DDG) und diabetesDE – Deutsche Diabetes-Hilfe (Hrsg.), Deutscher Gesundheitsbericht Diabetes 2020: Die Bestandsaufnahme (S. 142–152). Kirchheim + Co GmbH.
Ickrath, M. (2016). Daten und Diabetes: Big-Data-Medizin, Große Verheißungen und viele offene Fragen. Der Diabetologe, 12(8), 550–557.
Ickrath, M. (2018). Bedeutung der Digitalisierung für die DDG als Fachgesellschaft, Gestaltungsanspruch und Orientierungshilfe. Der Diabetologe, 14(7), 449–545.
Ickrath, M., & Heinemann, L. (2018). Digitalisierung in der Diabetologie. Der Diabetologe, 14(7), 444–448.
Jacobs, E., & Rathmann, W. (2020). Epidemiologie des Diabetes in Deutschland. In Deutsche Diabetes Gesellschaft (DDG) und diabetesDE – Deutsche Diabetes-Hilfe. (Hrsg.), Deutscher Gesundheitsbericht Diabetes 2020: Die Bestandsaufnahme (S. 9–16). Kirchheim + Co GmbH.
Jarasch, A., Glaser, A., Häring, H., Roden, M., Schürmann, A., Solimena, M., Theiss, F., Tschöp, M., Wess, G., & Hrabe de Angelis, M. (2018). Mit Big Data zur personalisierten Diabetesprävention. Der Diabetologe, 14(7), 486–492.
Kaltheuner, M., Droßel, D., & Heinemann, L. (2016). DiaDigital, Unterstützung von Patienten und Diabetologen bei der Nutzung von Apps. Der Diabetologe, 12(8), 538–549.
Kröger, J. (2019) Wie Künstliche Intelligenz in Zukunft die Diabetologie verändern könnte. Diabetes Zeitung, Deutsche Diabetes Gesellschaft, 4(9), 21.
Loßin, A., & Schöpke, B. (2020). Die elektronische Gesundheitskarte und ihr möglicher Beitrag zu einer vernetzten innovativen Behandlung am Beispiel des Diabetes mellitus Typ 1 und 2. In M. A. Pfannstiel, K. Kassel, & C. Rasche (Hrsg.), Innovationen und Innovationsmanagement im Gesundheitswesen, Technologien, Produkte und Dienstleistungen voranbringen (S. 479–492). Springer.CrossRef
Mischak, R., Schnalzer, B., Alcalde, B., & de Bruin, J. (2020). KI-gestütztes Wundmanagement. In M. A. Pfannstiel, F. Holl, & W. Swoboda (Hrsg.), (S. 87–105). Springer.
Montalbo, J., Linnenkamp, U., Andrich, S., & Icks, A. (2020). Gesundheitsökonomische Aspekte des Diabetes mellitus. In Deutsche Diabetes Gesellschaft (DDG) und diabetesDE – Deutsche Diabetes-Hilfe (Hrsg.), Deutscher Gesundheitsbericht Diabetes 2020: Die Bestandsaufnahme (S. 17–25). Kirchheim + Co GmbH.
Mortensen, H. B., Hougaard, P., Swift, P., Hansen, L., Holl, R. W., Hoey, H., Bjoerndalen, H., de Beaufort, C., Chiarelli, F., Danne, T., Schoenle, E. J., & Aman, J. (2009). New definition for the partial remission period in children an adolescents with type 1 diabetes. Diabetes Care, 32(8), 1384–1390.CrossRef
Rajalakshmi, R., Subashini, R., Anjana, R., & Mohan, V. (2018). Automated diabetic retinopathy detection in smartphone-based fundus photography using artificial intelligence. Eye, 32(6), 1138–1144.CrossRef
Rigla, M., Garcia-Saez, G., Pons, B., & Hernando, M. (2018). Artificial intelligence methodologies and their application to siabetes. Journal of Diabetes Science and Technology, 12(2), 303–310.CrossRef
Schwarz, P. (2019). Auf ins Abenteuer Digitalisierung – Aber mit System. Info Diabetologie, 13(4), 3.CrossRef
Schwarz, P., Piller, S., Kokelmann, C., Holland, M., & Timpel, P. (2019). Digitalisierung in der Diabetologie – Realität, Herausforderung, Vision. Info Diabetologie, 13(1), 28–35.
Sisodia, D., & Sisodia, D. (2018). Prediction of diabetes using classification algorithms. Procedia Computer Science, 132, 1578–1585.
Sonnet, M. (2020). Diabetestherapie per Videosprechstunde. Info Diabetologie, 14, 48.
Stiefelhagen, S. (2017). Die Zukunft der Diabetologie ist digital und personalisiert. Infor Diabetologie, 11(3), 49.CrossRef
Stockmann, C., & Stirban, O. (2018). Digitale situation in diabeteskliniken. Diabetologe, 14(7), 481–485.CrossRef
Takahashi, H., Tampo, H., Arai, Y., Inoue, Y., & Kawashima, H. (2017). Applying artificial intelligence to disease staging: Deep learning for improved staging of diabetic retinopathy. PLoS ONE, 12(6), 1–11.
Trevitt, S., Simpson, S., & Wood, A. (2016). Artificial pancreas device systems for the closed-loop control of type 1 diabetes: What systems are in development? Journal of Diabetes Science and Technology, 10(3), 714–723.CrossRef
Wiesner, T. (2018). Digitalisierung in der alltäglichen Praxis. Der Diabetologe, 14(7), 455–459.
Wiesner, T. (2020). Veränderungen der diabetologischen Arbeitsweise durch technische Entwicklungen. Der Diabetologe, 16(1), 6–11.
Woldaregay, A., Arsand, E., Botsis, T., Albers, D., Mamykina, L., & Hartvigsen, G. (2019). Data-driven blood glucose pattern classification and anomalies detection: Machine-learning applications in type 1 diabetes. Journal of Medical Internet Research, 21(5), 1–18.
Wolf, S., & Lederle, M. (2019). AID: Patienten werden selbst aktiv. Diabetes-Forum, 31(4), 10–12.
Metadaten
Titel
Künstliche Intelligenz und Digitalisierung im Bereich Diabetes mellitus
verfasst von
Carolin Kinzel
Mario A. Pfannstiel
Copyright-Jahr
2022
Buch
Künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen

Print ISBN: 978-3-658-33596-0

Electronic ISBN: 978-3-658-33597-7

Copyright-Jahr: 2022

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-33597-7_20