{"id":118590,"date":"2023-03-07T09:00:46","date_gmt":"2023-03-07T09:00:46","guid":{"rendered":"https:\/\/news.b-rayz.ch\/?p=118590"},"modified":"2024-01-18T11:21:08","modified_gmt":"2024-01-18T11:21:08","slug":"ki-in-der-medizin","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/b-rayz.com\/de\/ki-in-der-medizin\/","title":{"rendered":"7 Mythen rund um KI in der Medizin"},"content":{"rendered":"<p>K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) in der Medizin: ein Thema, das polarisiert und neben hohen Erwartungen manchmal auch diffuse \u00c4ngste weckt. Dabei hat die digitale Transformation \u2013 und mit ihr die Nutzung von Big Data und KI \u2013 unbemerkt bereits in vielen Bereichen unseres Lebens Einzug gehalten: Wir nutzen intelligente Sprachsteuerung auf unseren Smartphones und erhalten von Fitnesstrackern personalisierte Trainingsvorschl\u00e4ge. Gerade die Medizin ist mit ihrem hohen Komplexit\u00e4tsgrad und den immer gewaltigeren Datenmengen wie gemacht f\u00fcr den Einsatz k\u00fcnstlicher Intelligenz. \u00dcber deren Chancen und Risiken kursieren viele Mythen, die jedoch nicht immer einer Realit\u00e4tspr\u00fcfung standhalten.<\/p>\n<h2>Was ist k\u00fcnstliche Intelligenz (KI)?<\/h2>\n<p>Eine eindeutige und pr\u00e4zise Definition von <a href=\"https:\/\/news.b-rayz.ch\/de\/ki-in-der-medizin-der-zukunft\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">K\u00fcnstlicher Intelligenz (KI)<\/a>, im Englischen Artificial Intelligence (AI) genannt, ist schon deshalb schwierig, weil sich die Wissenschaft \u00fcber die Definition menschlicher Intelligenz nicht einig ist. \u00dcblicherweise versteht man unter KI die F\u00e4higkeit von Maschinen, Aufgaben zu \u00fcbernehmen und Entscheidungen auf eine Weise zu treffen, die menschliches Verhalten simuliert.<\/p>\n<p>Der Begriff KI bezeichnet dabei keine einzelne Technologie, sondern umfasst verschiedene Verfahren und Methoden. Ein wichtiges Teilgebiet ist das sogenannte Machine Learning (ML): Mithilfe von Algorithmen werden aus vorhandenen Datens\u00e4tzen Gesetzm\u00e4\u00dfigkeiten und Muster abgeleitet, um diese sp\u00e4ter auf unbekannte Datens\u00e4tze anzuwenden. Greift man dabei auf k\u00fcnstliche neuronale Netzwerke mit vielen Schichten zur\u00fcck, so spricht man von Deep Learning.<\/p>\n<h2>Was bedeutet KI f\u00fcr die Medizin?<\/h2>\n<p>Mit der digitalen Transformation haben sich die Methoden und Abl\u00e4ufe in der Medizin in den letzten Jahrzehnten grundlegend gewandelt: L\u00e4ngst werden R\u00f6ntgenbilder nicht mehr in der Dunkelkammer entwickelt oder Zellkulturen unter dem Mikroskop ausgez\u00e4hlt. Viele dieser fr\u00fcher sehr zeitaufwendigen manuellen T\u00e4tigkeiten erledigen Computerprogramme wesentlich effizienter und meist auch zuverl\u00e4ssiger als Menschen.<\/p>\n<p>Heute steht die Medizin vor einer weiteren Transformation, bei der KI unterst\u00fctzen kann. Im Gesundheitswesen fallen durch 3D-Bildgebung, biometrische Daten, Genomsequenzen etc. immer gewaltigere Datenmengen an. Diese bergen ein gro\u00dfes Potenzial, das sich mit den herk\u00f6mmlichen Methoden der Datenverarbeitung aber nicht immer aussch\u00f6pfen l\u00e4sst. KI-Anwendungen hingegen k\u00f6nnen auch gro\u00dfe und komplexe Datens\u00e4tze effektiv verwalten, analysieren und im Optimalfall neues Wissen daraus generieren, um so die medizinische Versorgung weiter zu verbessern.<\/p>\n<h2>Wo wird KI in der Medizin eingesetzt?<\/h2>\n<p>Die Anwendungsm\u00f6glichkeiten von KI in der Medizin sind vielf\u00e4ltig und umfassen u.a. diese Bereiche:<\/p>\n<h3>Diagnostik<\/h3>\n<p>Besonders gro\u00df ist das Anwendungspotenzial von KI in der Medizin im Bereich der bildgebenden Diagnostik, da die Grunddaten hier bereits in digitalisierter Form vorliegen. Mithilfe von Deep Learning lassen sich KI-Systeme trainieren, um sp\u00e4ter selbstst\u00e4ndig diagnostische Entscheidungen zu treffen. So sind KI-Anwendungen schon jetzt in der Lage, Tuberkulose auf R\u00f6ntgenthorax-Bildern mit hoher Sensitivit\u00e4t und Spezifit\u00e4t zu erkennen. Die <a href=\"https:\/\/pubmed.ncbi.nlm.nih.gov\/34581608\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Bestimmung des Knochenalters<\/a> in der Kinderradiologie ist ein weiterer Bereich, in dem KI-L\u00f6sungen die Genauigkeit verbessern und zugleich die Zeit f\u00fcr die Befundung verk\u00fcrzen.<\/p>\n<h3>Medikamenten-Entwicklung<\/h3>\n<p>Die Entwicklung neuer Arzneimittel ist normalerweise ein zeitaufwendiges und teures Unterfangen. Viele der daf\u00fcr n\u00f6tigen Teilschritte lassen sich mithilfe von medizinischen KI-Anwendungen deutlich beschleunigen, wie etwa:<\/p>\n<ul>\n<li>das Identifizieren geeigneter Interventionsziele auf molekularer Ebene<\/li>\n<li>die Analyse potenzieller Wirkstoffe in Hinblick auf ihre biochemischen Eigenschaften<\/li>\n<li>die Identifizierung und Gruppierung geeigneter Testpersonen in klinischen Studien<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Personalisierung von Therapien<\/h3>\n<p>Nicht alle PatientInnen reagieren auf Medikamente und Therapien gleich. Wenn geeignete Datens\u00e4tze vorliegen, k\u00f6nnten KI-Systeme durch den Abgleich von fr\u00fcheren Behandlungen und deren Ergebnissen Voraussagen treffen, wie ein Patient oder eine Patientin auf eine bestimmte Behandlung anspricht. Dadurch erm\u00f6glicht KI in der Medizin ma\u00dfgeschneiderte Therapien mit besseren Ergebnissen und geringeren Nebenwirkungen.<\/p>\n<h3>Verbesserung der Fr\u00fcherkennung<\/h3>\n<p>Ein gro\u00dfes Potenzial von KI-Systemen liegt darin, durch die Verkn\u00fcpfung verschiedener Datenbest\u00e4nde personalisierte Voraussagen zu treffen. Dadurch lassen sich individuelle Krankheitsrisiken <a href=\"https:\/\/www.ncbi.nlm.nih.gov\/pmc\/articles\/PMC7448175\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">fr\u00fchzeitiger erkennen<\/a>, um anschlie\u00dfend gezielt gegenzusteuern.<\/p>\n<h3>Einfachere Genom-Analyse und -Editierung<\/h3>\n<p>KI-Anwendungen in der Medizin k\u00f6nnten unser Wissen \u00fcber die Zusammenh\u00e4nge zwischen Mustern im Genom und der Neigung zu bestimmten Erkrankungen vertiefen. Denn die Zusammenh\u00e4nge sind nicht immer linear, aufgrund der Datenmengen sto\u00dfen herk\u00f6mmliche statistische Verfahren aber an ihre Grenzen.<\/p>\n<p>Dar\u00fcber hinaus kann K\u00fcnstliche Intelligenz die Genauigkeit des Genome Editing mit der CRISPR-Methode verbessern, indem intelligente Algorithmen beispielsweise die Auswahl geeigneter Gen-Zielregionen erleichtern.<\/p>\n<h3>Roboterassistierte Chirurgie<\/h3>\n<p>Bereits heute assistieren intelligente chirurgische Instrumente zusammen mit hochaufl\u00f6senden 3D-Kameras im OP. Robotik- bzw. KI-gest\u00fctzte Systeme in der Medizin erm\u00f6glichen gerade bei minimal-invasiven Eingriffen eine noch schonendere und pr\u00e4zisere Schnittf\u00fchrung.<\/p>\n<h3>\u00dcberwachung chronischer Krankheiten<\/h3>\n<p>In Form von Fitnesstrackern haben tragbare Kleincomputer mit Sensorik-Systemen l\u00e4ngst Einzug in den Alltag gehalten. Diese Form von KI in der Medizin k\u00f6nnte in Zukunft aber auch die Kontrolle chronischer Krankheiten erleichtern. Zur Behandlung von Diabetes mellitus sind beispielsweise schon heute <a href=\"https:\/\/link.springer.com\/article\/10.1007\/s00125-021-05391-w\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Closed-Loop-Systeme<\/a> verf\u00fcgbar, die \u00fcber einen Sensor kontinuierlich den Glukosewert im Unterhautfettgewebe messen und die Insulingabe \u00fcber eine Insulinpumpe automatisch anpassen.<\/p>\n<h3>Krankenhausdatenmanagement<\/h3>\n<p>In den meisten Krankenh\u00e4usern werden Tag f\u00fcr Tag riesige Datenmengen produziert. Um diese Daten effizienter zu verwalten und dort zur Verf\u00fcgung zu stellen, wo sie gebraucht werden, k\u00f6nnte KI in der Medizinbranche in Zukunft verst\u00e4rkt genutzt werden.<\/p>\n<h2>Welche Chancen bietet KI in der Medizin?<\/h2>\n<p>Die Ergebnisse von KI-Anwendungen in Bereichen wie der Bildinterpretation oder der Quantifizierung von Biomarkern sind schon heute \u00fcberzeugend. Gerade T\u00e4tigkeiten, die f\u00fcr Menschen intellektuell wenig herausfordernd, aber zeitaufwendig und eint\u00f6nig sind, lassen sich durch KI-Anwendungen effizienter und oft auch zuverl\u00e4ssiger erledigen. Denn anders als menschliche Gehirne erm\u00fcden KI-Systeme nicht und machen keine Fl\u00fcchtigkeitsfehler.<\/p>\n<p>Eine wichtige Voraussetzung f\u00fcr den ethisch vertretbaren Einsatz von KI in der Medizin ist: Es muss jederzeit nachvollziehbar sein, wie das KI-System zu seiner Entscheidung gekommen ist. Denn auch K\u00fcnstliche Intelligenz ist nicht unfehlbar. Gerade im medizinischen Kontext k\u00f6nnten Fehlentscheidungen aber schwerwiegende Konsequenzen haben. Aus diesem Grund werden KI-Anwendungen heute in aller Regel als \u201eSecond Opinion\u201c eingesetzt, die Letztentscheidung verbleibt immer beim Arzt oder der \u00c4rztin.<\/p>\n<h2>Mythen zum Einsatz von KI \u2013 Was ist dran?<\/h2>\n<p>Ver\u00e4nderungen gehen h\u00e4ufig mit Ablehnung, \u00c4ngsten und daraus resultierenden Mythen einher. Nachfolgend eine Einordnung der h\u00e4ufigsten Mythen im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI in der Medizin.<\/p>\n<h3>Mythos: KI wird in naher Zukunft medizinisches Personal ersetzen<\/h3>\n<p>KI wird in der Medizin zwar k\u00fcnftig bestimmte T\u00e4tigkeiten \u00fcbernehmen, die bisher Menschen ausgef\u00fchrt haben. Dadurch wird medizinisches Fachpersonal jedoch nicht ersetzt, lediglich die Aufgabenbereiche k\u00f6nnen sich ver\u00e4ndern. Medizinische Einrichtungen werden in Zukunft etwa mehr SpezialistInnen brauchen, die KI-Anwendungen entwickeln oder bedienen k\u00f6nnen. Der pers\u00f6nliche Kontakt zu PatientInnen l\u00e4sst sich prinzipiell jedoch nicht durch Maschinen ersetzen.<\/p>\n<p>Zu bedenken ist auch: Viele Bereiche der Medizin und Pflege leiden bereits heute unter einem erheblichen Personalmangel, der sich durch die demographische Entwicklung noch verst\u00e4rken wird. Die Unterst\u00fctzung durch KI-Systeme kann unter diesen Voraussetzungen dazu beitragen, weiterhin eine hochwertige medizinische Versorgung aufrecht zu erhalten.<\/p>\n<h3>Mythos: Schon heute werden in Krankenh\u00e4usern und anderen medizinischen Einrichtungen Entscheidungen von KI getroffen<\/h3>\n<p>Medizinische Entscheidungen werden in Krankenh\u00e4usern jetzt und vermutlich auch in Zukunft ausschlie\u00dflich von Menschen getroffen. KI-Systeme k\u00f6nnen zwar <a href=\"https:\/\/news.b-rayz.ch\/de\/brustkrebsdiagnose\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Diagnosen<\/a> und eventuell auch Behandlungen vorschlagen. Diese Vorschl\u00e4ge werden aber immer von \u00c4rztInnen gepr\u00fcft, die den gesamten medizinischen Kontext kennen.<\/p>\n<h3>Mythos: KI in der Medizin k\u00f6nnte sich der menschlichen Kontrolle entziehen<\/h3>\n<p>Richtig ist: KI kann mitunter zu Ergebnissen kommen, die f\u00fcr ihre EntwicklerInnen so nicht vorhersehbar waren. Sie kann sich jedoch nicht der menschlichen Kontrolle entziehen und hat auch keine eigenen Intentionen oder Ziele. Wichtige medizinische Entscheidungen werden in Kliniken auch weiterhin ausschlie\u00dflich menschliche ExpertInnen auf Basis ihres Wissens und ihrer Erfahrung treffen. KI ist in der Medizin nur ein Werkzeug unter mehreren.<\/p>\n<h3>Mythos: Nur gro\u00dfe Kliniken werden sich hochspezialisierte medizinische KI-L\u00f6sungen leisten k\u00f6nnen<\/h3>\n<p>Ausgereifte KI-basierte Systeme erm\u00f6glichen es, medizinische Leistungen bei gleichbleibender oder verbesserter Qualit\u00e4t effizienter und ressourcensparender anzubieten. Ihr Einsatz kann daher auch kleineren medizinischen Einrichtungen helfen, \u00f6konomisch rentabel zu wirtschaften und gegen\u00fcber anderen Einrichtungen konkurrenzf\u00e4hig zu bleiben.<\/p>\n<h3>Mythos: KI ist unfehlbar<\/h3>\n<p>KI-Systeme sind nur so gut wie ihre Datenbasis und die Algorithmen, mit denen sie trainiert wurden. Sie k\u00f6nnen auch zu falschen Schl\u00fcssen kommen, insbesondere dann, wenn ihre Datenbasis Verzerrungen (Biases) enth\u00e4lt. Deshalb ist es wichtig, dass geschulte ExpertInnen den Einsatz von KI-Anwendungen \u00fcberwachen und die Letztverantwortung f\u00fcr medizinische Entscheidungen tragen. Mithilfe des \u00e4rztlichen Feedbacks k\u00f6nnen die Algorithmen weiter verfeinert und verbessert werden, sodass die KI zu einem kontinuierlich lernenden System wird.<\/p>\n<p>Andererseits lassen sich durch den Einsatz von KI aber typisch menschliche Fehlerquellen wie Fl\u00fcchtigkeitsfehler durch \u00dcberm\u00fcdung reduzieren. Zudem kann KI unerfahrene \u00c4rztInnen bei der Diagnosestellung unterst\u00fctzen. Dadurch tr\u00e4gt der Einsatz von KI in der Medizin wesentlich zur Qualit\u00e4tssicherung bei.<\/p>\n<h3>Mythos: Es ist nicht nachvollziehbar, wie KI-Anwendungen zu ihren Entscheidungen kommen<\/h3>\n<p>Zu den Anfangszeiten der KI-Forschung war das teilweise zutreffend: Insbesondere k\u00fcnstliche neuronale Netze verhielten sich oft wie eine Black Box, und auch ihre EntwicklerInnen konnten Entscheidungen nicht immer nachvollziehen. F\u00fcr moderne, ausgereifte KI-Anwendungen gilt dies jedoch nicht. Heute werden diese KI-Systeme \u2013 insbesondere f\u00fcr den Einsatz in der Medizin \u2013 so konstruiert, dass der L\u00f6sungsweg f\u00fcr ExpertInnen nachvollziehbar bleibt.<\/p>\n<h3>Mythos: Bei der Nutzung von KI in der Medizin kann es zu Datenschutz-Verletzungen kommen<\/h3>\n<p>Die Entwicklung und Nutzung von KI in der Medizin ist nur auf der Basis von Big Data m\u00f6glich. Dabei handelt es sich grunds\u00e4tzlich um sensible personenbezogene Daten, die durch Datenschutz-Gesetze wie der europ\u00e4ischen Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) oder dem US-amerikanischen Healthcare Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) einem besonderen Schutz unterliegen. Eine datenschutzkonforme Nutzung dieser personenbezogenen Daten zur KI-Entwicklung ist aber m\u00f6glich, wenn die Daten so anonymisiert oder pseudonymisiert werden, dass eine Identifizierung konkreter Personen nicht mehr m\u00f6glich ist.<\/p>\n<p>Bei der Anwendung von KI in der Medizin muss in der Regel die explizite Einwilligung von PatientInnen eingeholt werden. Wichtig ist: Gesundheitseinrichtungen, die KI-Systeme nutzen, m\u00fcssen k\u00fcnftig verst\u00e4rkt auf ihre Datensicherheit achten. Denn durch unberechtigte Zugriffe wie Hackerangriffe k\u00f6nnte es zu Datenschutz-Verletzungen kommen.<\/p>\n<h2>KI als Chance f\u00fcr eine leistungsf\u00e4hige und patientenzentrierte Medizin der Zukunft<\/h2>\n<p>Viele Mythen, die \u00fcber den Einsatz von KI in der Medizin im Umlauf sind, sind die Folge falscher oder veralteter Information, manchmal auch unrealistischer Erwartungen. K\u00fcnstliche Intelligenz kann das Fachwissen und die Erfahrung medizinischer ExpertInnen nicht ersetzen. Sie ist aber ein Hilfsmittel, um medizinisches Personal vor allem von zeitraubenden Routinet\u00e4tigkeiten zu entlasten, gro\u00dfe Datenbest\u00e4nde effektiver zu analysieren und \u00c4rztInnen bei Diagnose- und Therapieentscheidungen mit einer Zweitmeinung zur Seite zu stehen. Dadurch kann KI auch in Zukunft eine patientenzentrierte, hochwertige medizinische Versorgung gew\u00e4hrleisten. Die pers\u00f6nliche Zuwendung zu PatientInnen, kreatives Denken und das holistische Erfassen von Zusammenh\u00e4ngen werden jedoch immer die Dom\u00e4ne menschlicher Intelligenz bleiben.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) in der Medizin: ein Thema, das polarisiert und neben hohen Erwartungen manchmal auch diffuse \u00c4ngste weckt. Dabei hat die digitale Transformation \u2013 und mit ihr die Nutzung von Big Data und KI \u2013 unbemerkt bereits in vielen Bereichen unseres Lebens Einzug gehalten: Wir nutzen intelligente Sprachsteuerung auf unseren Smartphones und erhalten von Fitnesstrackern personalisierte Trainingsvorschl\u00e4ge. 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