{"id":118175,"date":"2022-12-13T09:00:58","date_gmt":"2022-12-13T09:00:58","guid":{"rendered":"https:\/\/news.b-rayz.ch\/?p=118175"},"modified":"2024-01-18T21:59:07","modified_gmt":"2024-01-18T21:59:07","slug":"ki-in-der-medizin-der-zukunft","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/b-rayz.com\/de\/ki-in-der-medizin-der-zukunft\/","title":{"rendered":"K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) in der Medizin der Zukunft: Gestern Science-Fiction, heute Hoffnungstr\u00e4ger"},"content":{"rendered":"<p>Unser Gesundheitswesen \u00e4chzt unter multiplen Belastungen wie Personalmangel, Kostendruck und den Nachwirkungen der Pandemie. <strong>K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) k\u00f6nnte die Medizin in Zukunft effizienter, pr\u00e4ziser und sicherer machen<\/strong> \u2013 und damit den dringend ben\u00f6tigten Systemwandel ansto\u00dfen. Was leisten selbstlernende Systeme schon jetzt, und welche Aufgaben k\u00f6nnten sie k\u00fcnftig \u00fcbernehmen? Eine Bestandsaufnahme.<\/p>\n<h2>KI in der Medizin der Zukunft: Wo stehen wir heute?<\/h2>\n<p>Die Digitalisierung ist in allen Bereichen und Branchen auf dem Vormarsch. Auch im Gesundheitswesen. Und sie hat einige \u00dcberraschungen mit im Gep\u00e4ck. Wurde der Einsatz von k\u00fcnstlicher Intelligenz (KI) in der Medizin noch vor wenigen Jahren als Utopie oder Hype abgetan, so stellt sie bereits heute die Zukunft der Medizin dar. Schon jetzt setzt etwa die bildgebende Diagnostik intelligente Software ein, um die Bildqualit\u00e4t zu verbessern und das technische Potenzial der Ger\u00e4te voll auszusch\u00f6pfen. Auch wirtschaftliche Daten weisen in eine eindeutige Richtung: So wurden bereits 2018 weltweit rund 2,1 Milliarden US-Dollar durch den Einsatz von KI im Gesundheitswesen umgesetzt. Prognosen zufolge soll der Marktumsatz bis 2035 auf mehr als 16 Milliarden US-Dollar steigen.<\/p>\n<h2>Wie funktioniert KI in der Medizin?<\/h2>\n<p>Doch was ist KI eigentlich? Allgemein beschreibt dieser Begriff algorithmische Systeme, die zuvor definierte Aufgaben l\u00f6sen k\u00f6nnen. Der f\u00fcr die medizinische Zukunft relevante Teilbereich der KI nennt sich maschinelles Lernen. Grob lassen sich hier zwei Strategien unterscheiden:<\/p>\n<ul>\n<li>Beim \u201e\u00fcberwachten Lernen\u201c f\u00fcttert man die Software mit einer gro\u00dfen Menge an Daten und trainiert sie darauf, bestimmte Zusammenh\u00e4nge zu erkennen \u2013 beispielsweise auf der Basis von CT-Scans zu entscheiden, ob ein Lungenkarzinom vorliegt oder nicht. Nach Abschluss der Lernphase kann die Software neue Bilder selbstst\u00e4ndig klassifizieren.<\/li>\n<li>Beim \u201eun\u00fcberwachten Lernen\u201c erh\u00e4lt die Software neben Datens\u00e4tzen einen Algorithmus, um sich selbst durch wiederholte Anwendungen in der Erkennung von Strukturen zu trainieren. Beispielsweise wird die Software vor die Aufgabe gestellt, gesunde und kranke Zellen nach bestimmten Mustern und Gemeinsamkeiten zu durchforsten.<\/li>\n<\/ul>\n<p>H\u00e4ufig basieren KI-Algorithmen auf sogenannten \u201ek\u00fcnstlichen neuronalen Netzen\u201c. \u00c4hnlich wie tierische Nervensysteme bestehen diese Netzwerke aus mehreren miteinander verbundenen Einheiten (\u201eNeuronen\u201c), die Informationen verarbeiten k\u00f6nnen. In besonders komplexen F\u00e4llen spricht man auch von \u201eDeep Learning\u201c. Dabei kommen viellagige neuronale Netzwerke zum Einsatz, die mehrdimensionale Inputdaten verarbeiten k\u00f6nnen, wie sie beispielsweise im Bereich der Bilderkennung anfallen.<\/p>\n<h2>Welche Vorteile bringt KI f\u00fcr die Zukunfts-Medizin?<\/h2>\n<p>Heute bestimmen vielfach Zeitdruck und Personalmangel den Alltag in Kliniken und Arztpraxen. Gerade Routinet\u00e4tigkeiten binden viele Ressourcen, die an anderer Stelle fehlen. Dabei ist es ineffizient, dem menschlichen Gehirn Leistungen abzuverlangen, f\u00fcr die es nicht gemacht ist. Denn das Jonglieren mit Datens\u00e4tzen oder das Herstellen statistischer Zusammenh\u00e4nge erledigen Computer wesentlich schneller und fehlerloser als wir.<\/p>\n<p>K\u00fcnstliche Intelligenz setzt den Trend zur Digitalisierung fort und hebt ihn auf ein neues Level. Repetitive Aufgaben wie das Sichten von MRT-Scans oder die Auswertung histologischer Befunde k\u00f6nnten in der Medizin der Zukunft an KI-Applikationen delegiert werden. F\u00fcr das Gesundheitspersonal bliebe mehr Zeit, um auf dieser Basis medizinische Entscheidungen zu treffen oder PatientInnen-Gespr\u00e4che zu f\u00fchren. Eine Win-Win-Situation f\u00fcr alle Beteiligten.<\/p>\n<h2>Wo k\u00f6nnte KI in der Medizin der Zukunft verwendet werden?<\/h2>\n<p>KI k\u00f6nnte die Medizin in Zukunft auf allen Ebenen transformieren und sowohl Pr\u00e4vention als auch Diagnostik und Therapie unterst\u00fctzen. Gro\u00dfe Hoffnung ruht derzeit vor allem auf diesen Anwendungsbereichen:<\/p>\n<h3>1. KI in der Diagnostik<\/h3>\n<p>Gerade im Bereich der bildgebenden Verfahren ist die Anwendung von k\u00fcnstlicher Intelligenz weit fortgeschritten. Im experimentellen Rahmen sind selbstlernende Systeme bereits heute in der Lage, Melanome mit h\u00f6herer Pr\u00e4zision zu erkennen als geschulte DermatologInnen, wie schon 2019 in einer <a href=\"https:\/\/www.ejcancer.com\/article\/S0959-8049(19)30221-7\/fulltext\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\" class=\"broken_link\">Studie<\/a> gezeigt wurde. In der Medizin der Zukunft k\u00f6nnte KI-basierte Software R\u00f6ntgen-, MRT- oder CT-Scans automatisiert nach Auff\u00e4lligkeiten durchforsten und damit RadiologInnen und MRTAs von zeitraubenden Routinet\u00e4tigkeiten entlasten. Ebenso k\u00f6nnte die zeitaufwendige Auswertung histologischer Befunde an KI-Systeme delegiert werden.<\/p>\n<h3>2. KI zur Planung personalisierter Behandlungen<\/h3>\n<p>Bereits heute k\u00f6nnen selbstlernende Algorithmen mit hoher Pr\u00e4zision voraussagen, ob PatientInnen beispielsweise eine Chemotherapie \u00fcberleben werden. Durch die Verkn\u00fcpfung gro\u00dfer Datenmengen und mithilfe komplexer statistischer Verfahren k\u00f6nnten selbstlernende Systeme k\u00fcnftig nicht nur Vorhersagen \u00fcber den Krankheitsverlauf treffen, sondern auf dieser Basis auch ma\u00dfgeschneiderte Pr\u00e4ventions- und Therapiepl\u00e4ne entwickeln.<\/p>\n<h3>3. KI zur Unterst\u00fctzung von Operationen<\/h3>\n<p>In zunehmendem Ma\u00df unterst\u00fctzen selbstlernende Systeme auch die Arbeit von ChirurgInnen. Gerade im Verbund mit Robotik und Augmented Reality (AR) haben KI-Systeme in der Medizin zuk\u00fcnftig gro\u00dfes Potenzial, um Operationen noch besser zu planen und pr\u00e4ziser umzusetzen.<\/p>\n<h3>4. KI in der medizinischen Forschung<\/h3>\n<p>Ein weiteres Feld, in dem sich KI mit Blick auf die Zukunft der Medizin bereits bew\u00e4hrt hat, ist die Forschung an neuen Medikamenten. Algorithmische Systeme k\u00f6nnen unter anderem zur Identifizierung von Interventionszielen beitragen sowie bei der Suche nach geeigneten Wirkstoff-Kandidaten helfen.<\/p>\n<h2>Wie ver\u00e4ndert k\u00fcnstliche Intelligenz das Gesundheitswesen?<\/h2>\n<p>Die moderne Medizin steht vor einem Dilemma: Einerseits produziert die Digitalisierung eine Flut an Daten, andererseits mangelt es an Ressourcen, diese sinnvoll zu nutzen. Die Anwendung von KI in der Medizin kann diese L\u00fccke in Zukunft schlie\u00dfen. Sie wird dar\u00fcber hinaus die Organisation unseres Gesundheitssystems grundlegend ver\u00e4ndern. Denn selbstlernende Software ist nicht zwingend an die \u00e4rztliche Praxis gebunden. PatientInnen k\u00f6nnten sie beispielsweise auf ihrem Smartphone installieren und sich dadurch den einen oder anderen Arztbesuch ersparen.<\/p>\n<p>Global betrachtet, k\u00f6nnten KI-Systeme schlie\u00dflich auch Menschen zugutekommen, die bisher keinen ad\u00e4quaten Zugang zu medizinischer Versorgung haben. Hier ist gerade der enorme Gewinn an Effizienz ein Segen. Hilfsorganisationen etwa k\u00f6nnten mithilfe intelligenter Software besser entscheiden, welche der vielen PatientInnen eine weitergehende Behandlung ben\u00f6tigen.<\/p>\n<h2>Wird KI den Arzt ersetzen?<\/h2>\n<p>Doch machen sich MedizinerInnen durch die Anwendung von KI zuk\u00fcnftig nicht selbst obsolet? Diese Bef\u00fcrchtung ist unbegr\u00fcndet. Denn Algorithmen k\u00f6nnen nur definierte Aufgaben l\u00f6sen, sie sind aber weder zu komplexen Denkleistungen noch zu menschlicher Zuwendung f\u00e4hig. KI wird daher das Gesundheitspersonal nicht ersetzen, aber sehr wohl von Routineaufgaben entlasten, damit mehr Zeit f\u00fcr die eigentliche Arbeit an und mit PatientInnen bleibt.<\/p>\n<p>Selbstverst\u00e4ndlich sind KI-Systeme nicht perfekt und k\u00f6nnen Fehler machen. Daher werden auch in Zukunft menschliche Kontrollinstanzen wichtig und notwendig sein. Gerade in der organisierten Zusammenarbeit zwischen menschlicher und k\u00fcnstlicher Intelligenz, in der Fachsprache auch \u201ehuman-in-the-loop\u201c genannt, liegt gro\u00dfes Potenzial, wie etwa <a href=\"https:\/\/www.nature.com\/articles\/s41746-019-0189-7\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">diese Studie<\/a> gezeigt hat.<\/p>\n<h2>Welche rechtlichen und ethischen Standards muss KI in der Medizin erf\u00fcllen, um sich in Zukunft zu etablieren?<\/h2>\n<p>Nicht zu vergessen ist: Der zuk\u00fcnftige Einsatz von KI in der Medizin wirft sehr komplexe rechtliche und ethische Fragestellungen auf, deren juristische und gesellschaftliche Aufarbeitung gerade erst begonnen hat. Die gr\u00f6\u00dften Herausforderungen liegen in diesen Bereichen:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Datenschutz:<\/strong> Gerade datenschutzrechtlich kann die Entwicklung und Anwendung selbstlernender Software heikel sein, da Gesundheitsdaten durch die europ\u00e4ische Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) einem besonderen Schutz unterliegen.<\/li>\n<li><strong>Haftungsfragen und berufsrechtliche Fragen:<\/strong> Wie kann die Zuverl\u00e4ssigkeit und Sicherheit von KI-Anwendungen in der Medizin der Zukunft gew\u00e4hrleistet werden? Wer tr\u00e4gt letztlich Verantwortung f\u00fcr diagnostische oder therapeutische Entscheidungen, die eine KI-Applikation getroffen hat? Fragestellungen wie diese werden f\u00fcr die Zulassung von KI-Anwendungen als Medizinprodukt eine wichtige Rolle spielen.<\/li>\n<li><strong>Diskriminierungsfreiheit:<\/strong> KI-Systeme \u00fcbernehmen allf\u00e4llige Fehler, Verzerrungen oder Vorurteile in der Datenbasis und schreiben diese fort. Das k\u00f6nnte \u2013 so bef\u00fcrchten KritikerInnen \u2013 zu einer Benachteiligung vulnerabler Personengruppen f\u00fchren.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Regulierungsbeh\u00f6rden werden hier noch viele Detailfragen zu kl\u00e4ren haben und einiges an Beratungsarbeit leisten m\u00fcssen.<\/p>\n<p>Insgesamt aber ist der Siegeszug von KI, wie wir sie schon jetzt bei b-rayZ einsetzen, in der Medizin der Zukunft unaufhaltbar. Durch die Kooperation menschlicher und k\u00fcnstlicher Intelligenz werden letztlich alle Beteiligten profitieren: Das Gesundheitspersonal, weil es von zeitraubender Flie\u00dfbandarbeit entlastet wird. Die PatientInnen, weil sie pr\u00e4zisere, schnellere Diagnosen und eine individualisierte Behandlung erhalten. Und nicht zuletzt die Allgemeinheit, weil effizientere Behandlungen auch weniger Kosten verursachen.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Unser Gesundheitswesen \u00e4chzt unter multiplen Belastungen wie Personalmangel, Kostendruck und den Nachwirkungen der Pandemie. K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) k\u00f6nnte die Medizin in Zukunft effizienter, pr\u00e4ziser und sicherer machen \u2013 und damit den dringend ben\u00f6tigten Systemwandel ansto\u00dfen. Was leisten selbstlernende Systeme schon jetzt, und welche Aufgaben k\u00f6nnten sie k\u00fcnftig \u00fcbernehmen? 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