Künstliche Intelligenz in der Medizin

Revolution in der Gesundheitsversorgung?

künstliche Intelligenz in der Medizin:Ein grüner Spielzeugroboter aus Metall steht auf einem gelben Teppich, umgeben von weiteren Spielzeugen im Hintergrund.

Spoiler

  • Künstliche Intelligenz ist in der Medizin längst Alltag. Besonders im Bereich der bildgebenden Verfahren wie der Radiologie unterstützen KI-basierte Softwares die Arbeit von Ärztinnen und Ärzten.
  • KI kann zurzeit noch keine medizinische Fachperson ersetzen. Vielmehr erhofft man sich, dass KI die Arbeit von Medizinerinnen und Medizinern erleichtert und so das Gesundheitssystem entlastet.
  • Eine grosse Herausforderung sind die Daten: Patientendaten gilt es zu schützen. Gleichzeitig fehlt es Forschenden teilweise an grossen Datenmengen, um ihre Algorithmen zu trainieren.

Bereits seit einigen Jahren werden medizinische Fachpersonen in ihrem Praxisalltag von intelligenten Systemen unterstützt. Der grosse Vorteil: Künstliche Intelligenz kann in Sekundenschnelle grosse Datenmengen vergleichen und analysieren. Auf dieser Basis ist es möglich, Softwares zu entwickeln, die beispielsweise Radiologinnen und Radiologen bei der Erkennung von Krebs helfen.

Eine solche Software wird derzeit von der Universität St. Gallen in Zusammenarbeit mit der Krebsliga Ostschweiz getestet. Die Ergebnisse sind vielversprechend: Bei 22,7 Prozent der Mammografien zeigte die getestete KI eine sehr hohe Brustkrebswahrscheinlichkeit an, bei denen Radiologinnen im Screening keine Auffälligkeiten gefunden hatten. Bei diesen Betroffenen wurde jedoch innerhalb von 24 Monaten Brustkrebs diagnostiziert.

Eine Studie des Inselspitals, des Universitätsspitals und der Universität Bern befasste sich ebenfalls mit Künstlicher Intelligenz in der Medizin. Die Forschenden haben zunächst einen Algorithmus trainiert und ihn mit tausenden Trainingsdaten «gefüttert».  Der Algorithmus sollte erkennen, ob es sich bei einem bestimmten Fall um eine normale Lunge, eine Lungenentzündung oder um eine Covid-19-Erkrankung handelte. Die KI sollte 100 Fälle analysieren, welche ebenfalls elf Radiologinnen und Radiologen vorgelegt wurden. Im Durchschnitt analysierte die KI 94 Prozent der Bilder korrekt. Die Ärztinnen und Ärzte kamen auf 61 Prozent. Vor allem in der Unterscheidung zwischen regulären Lungenentzündungen und Covid-19-Erkrankungen war der Computer den Medizinerinnen und Medizinern weit überlegen.

Künstliche Intelligenz in der Medizin – in Zusammenarbeit mit Menschen

Noch kann keine KI eine medizinische Fachperson komplett ersetzen. Vielmehr bietet sie die Chance, Medizinerinnen und Medizinern ihre Aufgaben zu erleichtern. Ausserdem ist laut Gesetz immer noch eine Ärztin oder ein Arzt für die Behandlung verantwortlich.

Wie diese Zusammenarbeit aussieht, zeigt sich beispielsweise an Da Vinci, einem roboter-assistierten Operationssystem, das am Kantonsspital Baden zum Einsatz kommt. Das System operiert nicht allein; es muss von einer erfahrenen Chirurgin oder einem erfahrenen Chirurgen gesteuert werden. Doch die vier Roboterarme Da Vincis können um einiges mehr als eine menschliche Hand, wodurch minimalinvasive Eingriffe möglich werden.

Künstliche Intelligenz in der Medizin – das sagt ChatGPT

ChatGPT 4o ist überzeugt, einen wertvollen Beitrag leisten zu können:
«Künstliche Intelligenz in der Medizin revolutioniert die Gesundheitsversorgung, indem sie präzisere Diagnosen, personalisierte Behandlungspläne und effizientere Arbeitsabläufe ermöglicht. Sie bietet enormes Potenzial zur Verbesserung der Patientenergebnisse und zur Entlastung medizinischer Fachkräfte. Als KI-Assistent könnte ich dabei helfen, medizinische Fachliteratur zu analysieren, Daten zu interpretieren und Forschungsergebnisse zusammenzufassen, um medizinisches Fachpersonal bei der Entscheidungsfindung zu unterstützen und Patienten informierte Gesundheitsentscheidungen zu ermöglichen.»

Sensible Daten

KI-Modelle beruhen auf Daten, die sie, beispielsweise im Fall des Chatbots ChatGPT, aus dem Internet ziehen. Patientendaten sind jedoch besonders schützenswert und stehen deshalb nicht frei zur Verfügung. Das ist einerseits richtig so, stellt Forschende zur Künstlichen Intelligenz in der Medizin andererseits vor grosse Herausforderungen, da es ihnen an ausreichend und an qualitativ hochwertigen Daten fehlt, um ihre Modelle zu trainieren. Eine Lösung könnten synthetische Daten sein, also Daten, die künstlich hergestellt werden. Die Informationen stammen nicht von realen Patientinnen und Patienten, sondern ahmen diese nach. Die Analyse dieser Datensätze könnte medizinische Fachpersonen bei der Wahl der richtigen Therapie oder bei der Voraussage eines Krankheitsverlaufs unterstützen. Darüber hinaus kann die durch KI mögliche Analyse umfangreicher Datenbanken die medizinische Forschung beschleunigen.

Behandlung aus der Ferne

Wearables oder Smartwatches, also intelligente Uhren, die zum Beispiel den Blutdruck oder den Puls messen, helfen medizinischen Fachpersonen, die Gesundheitswerte ihrer Patientinnen und Patienten aus der Ferne im Auge zu behalten. Ausgefeilte Systeme berichten direkt in die Arztpraxis, wodurch der Verlauf von chronischen Erkrankungen gemessen, passende Behandlungspläne erstellt und Komplikationen idealerweise schon präventiv erkannt werden können. Intelligente Apps erinnern hingegen an die Medikamenteneinnahme oder an die Einhaltung einer gesunden Lebensweise. Dadurch fördern sie die Beteiligung der Betroffenen an ihrer eigenen Gesundheit, die sogenannte Compliance. Compliance ist eine wichtige Voraussetzung für eine erfolgversprechende Behandlung. Expertinnen und Experten erhoffen sich davon nicht nur Einsparungen bei den Gesundheitskosten, sondern auch eine Entschärfung des Fachkräftemangels.

Risiken von Künstlicher Intelligenz in der Medizin

Trotz der zahlreichen Vorteile für das Gesundheitswesen muss die unreflektierte Verwendung von Künstlicher Intelligenz in der Medizin hinterfragt werden.

Die bereits erwähnte Problematik der sensiblen Gesundheitsdaten ist dabei nur ein Kritikpunkt. Ein weiterer ist die oftmals nicht nachvollziehbare Qualität und Herkunft der Daten.
Analysen haben gezeigt, dass viele der Systeme nur in einem Land getestet wurden, rund die Hälfte davon in China. Wurde eine KI-Software ausschliesslich mit Daten von chinesischen Patientinnen und Patienten trainiert, besteht die Möglichkeit, dass sie bei nicht-chinesischen Bevölkerungsgruppen zu falschen Resultaten führen könnte.
Ausserdem können die Resultate von Algorithmen aufgrund der ihnen zur Verfügung stehenden Daten voreingenommen sein und sich dadurch negativ auf bereits marginalisierte Gruppen auswirken.
Darüber hinaus fehlt es zurzeit an standardisierten Protokollen und Verfahren für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Medizin. Zuletzt sind es ethische Fragen, die diskutiert werden müssen: Wer ist verantwortlich, wenn eine KI-Software einen Fehler begeht? Müssen Patientinnen und Patienten darüber informiert werden, dass eine KI bei ihrer Therapie involviert ist? Kann der Einsatz von KI zu einer Ungleichheit im Zugang zur modernen Gesundheitsversorgung führen?

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