Künstliche Intelligenz in der Medizin
Von Künstlicher Intelligenz (KI) spricht man, wenn Computerprogramme fähig sind zu lernen. Die Einsatzbereiche sind vielfältig – auch die Baubranche zählt zum Beispiel dazu. Doch was kann KI in der Medizin bewirken?
Die Hoffnungen, die in Künstliche Intelligenz gesetzt werden sind groß: Sie kann eine entscheidende Hilfe für die Ärzte und das medizinische Personal sein, schrieb das Bundesforschungsministerium 2019. Und versprach sich vom KI-Einsatz eine bessere Patientenversorgung und eine Entlastung für Beschäftigte im Gesundheitswesen.
Weltweit werden in den kommenden Jahren hohe Investitionen in Künstliche Intelligenz in der Medizin erwartet – und gute Geschäfte mit KI. Laut des Portals Statista soll der Umsatz durch künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen weltweit in den kommenden Jahren deutlich steigen. Betrug er 2020 noch rund 4,9 Milliarden Dollar, könnten es bis 2026 bereits 45,2 Milliarden Dollar werden.
Künstliche Intelligenz in der Medizin angewendet
Bereits angewendet wird Künstliche Intelligenz in der Medizin bei der Auswertung von Bildaufnahmen. Das BG Klinikum Unfallkrankenhaus Berlin setzt sie zum Beispiel in der Notfall-Computertomografie ein. Dort hilft ein Algorithmus, Blutungen im Hirnschädel zu erkennen. Er beruht auf künstlicher Intelligenz. Dank des Algorithmus können mehr Blutungen als mit der üblichen CT erkannt werden. An Tagen, an denen besonders viele Untersuchungen erfolgen, entlastet er zudem Personal und Ärzteschaft.
Auch bei der Erkennung von schwarzem Hautkrebs kann KI sehr gute Ergebnisse liefern. Am Deutschen Krebsforschungszentrum und der Universitätshautklinik Heidelberg wird KI als digitaler Assistent eingesetzt, um Krebszellen zu identifizieren. Die Hautärzte erstellen dann die Diagnose und entscheiden über eine etwaige Therapie.
Im Operationssaal sind derzeit hingegen noch Roboter im Einsatz, die Chirurgen unterstützen, aber nicht mit einer Software betrieben werden, die lernfähig ist. Doch auch hier gibt es bereits Forschungsprojekte, die das ändern möchten. So arbeiten Dresdner Forscher daran, einen „Connected Assistent“ zu entwickeln, der minimalinvasive OPs auch bei schwierigen Eingriffen erlaubt, die bisher offen durchgeführt werden müssten.
KI als systematische Hilfe
In der Verwaltung kann KI im Gesundheitswesen ebenfalls zum Einsatz kommen. Hier ist es vor allem die Effizienz, die den maschinellen Einsatz attraktiv macht. So könnten auf künstlicher Intelligenz basierende Systeme helfen, die knappe Arbeitskraft besser zu nutzen, Verwaltungsaufgaben zu automatisieren oder Betrug bei der Abrechnung von Leistungen zu unterbinden.
KI kann Einrichtungen aber auch beim Prozess der Digitalisierung unterstützen. In der Entwicklung befindet sich gerade der „Digital Companion (DiCo)“. Dabei handelt es sich um ein Assistenzsystem, das Pflegeeinrichtungen beim digitalen Transformationsprozess, aber auch bei der Auswahl geeigneter Technologie unterstützt. Das System soll in der Lage sein, den Entwicklungsstand der Organisation im Rahmen des digitalen Wandels einzuschätzen und geeignete Technologien für den Einsatz in der Einrichtung vorzuschlagen. Dabei kennt die KI deren Voraussetzungen, ihre Vor- und Nachteile und gibt gleich die Schulungsbedarfe bei den Beschäftigten an.
KI in der Medizin und die Verwendung hochsensibler Daten
Was den Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Medizin bremsen könnte, ist die Datensicherheit. Denn niemand möchte, dass sensible Daten zur eigenen Gesundheit in unbekannte Hände geraten. Andererseits müssen viele Daten erhoben werden, damit die Computer ihren Vorteil der schnellen Auswertung vieler Daten ausspielen können. Um diese zu sammeln, braucht es klare Vorgaben und Standards. Ebenso muss geregelt sein, welche Daten in welcher Form (Stichwort Anonymisierung) an Dritte weitergegeben werden dürfen. Zum Beispiel zwischen Forschung und Arztpraxen.
Und nicht zuletzt werden ethische Fragen in der Medizin immer wichtig sein. Denn die meisten Patienten werden nicht wollen, dass eine Maschine die Entscheidung über ihre weitere Behandlung trifft und nicht ein Mensch. Zumal wenn ein Algorithmus eingesetzt wird, dessen Entscheidungsgrundlage nicht transparent ist.
