Künstliche Intelligenz in der Medizin – wie KI das Gesundheitswesen revolutionieren kann
Nach der Digitalisierung ist sie möglicherweise die nächste große Entwicklung der Menschheit: Künstliche Intelligenz (KI). KI ist seit einiger Zeit ein polarisierendes Thema, welches mit Hoffnungen sowie Ängsten besetzt ist. KI soll der Menschheit in vielen Bereichen helfen, indem intelligentes Verhalten durch maschinelles Lernen automatisiert wird und Aufgaben schneller, einfacher und präziser gelöst werden können. Gleichzeitig besteht die Angst, die lernenden Maschinen könnten ganze Berufssparten auslöschen und gar intelligent genug werden, um sich, wie in dem Science-Fiction-Film ” I, Robot“, gegen uns zu richten. In der Realität sind wir jedoch noch weit davon entfernt, etwas solch Komplexes, wie den menschlichen Geist, in Form einer Maschine zu erschaffen. Dennoch hält die Künstliche Intelligenz bereits in vielen Branchen Einzug und unterstützt den Menschen, seine Arbeit effizienter zu gestalten. Als besonders hilfreich könnte sich die Künstliche Intelligenz im Bereich der Medizin erweisen, denn sie wird bereits erfolgreich eingesetzt und zeigt großartige Ergebnisse. KI gibt Menschen die Hoffnung auf ein längeres und gesünderes Leben und kann davor schützen, vorzeitig durch schwere Krankheiten aus dem Leben gerissen zu werden. Universitäten, Forschungseinrichtungen und Unternehmen auf der ganzen Welt arbeiten seit Jahren an KI-getriebenen Lösungen, die Leben retten sollen.
Der Mensch wieder im Fokus der Medizin - KI als Problemlöser
Im Gesundheitswesen herrscht seit einigen Jahren das Problem des Fachkräftemangels bei gleichzeitigem Bevölkerungswachstum. Dies führt in Kliniken und Praxen zu Versorgungslücken und überlastetem Personal. KI kann die Qualität der medizinischen Versorgung durch die Unterstützung bei der Diagnostik und Überwachung effizienter und präziser gestalten und gibt dem Personal die Möglichkeit, sich besser um die Patienten zu kümmern. Inzwischen wurden Algorithmen zugelassen, welche die Diagnostik im Bereich des Herzens in 15 Sekunden möglich machen, für die ein Kardiologe 30 Minuten benötigt. Bei Überwachung von Patienten könnten KI-Systeme rund um die Uhr medizinische Werte analysieren und ein Signal an das Personal senden, sobald unerwünschte Abweichungen auftreten. Auch die gesamte Dokumentation, welche für Ärzte sowie Pflegepersonal einen enormen Zeiträuber darstellt, kann durch KI-basierende Systeme übernommen werden. KI kann von der Diagnostik bis hin zur Verwaltung von medizinischen Einrichtungen Zeit und Geld sparen, wodurch die Ärzte und das Pflegepersonal sich wieder auf das konzentrieren könnten, was wirklich wichtig ist: den Umgang mit erkrankten Menschen. Gespräche, Zuversicht und Aufklärung tragen wesentlich zum Genesungsprozess von Patienten bei und diese kommen im Klinikalltag aufgrund von Überlastung des Personals häufig zu kurz.
Finanzielle Entlastung des Gesundheitswesens: Kostenersparnis durch KI
Durch die Einsparung von Kosten in der Diagnose, Überwachung, Behandlung und Verwaltung kann das gesamte Gesundheitswesen entlastet werden.
Ein Beispiel, wie viel Geld im Gesundheitswesen durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz gespart werden kann, zeigt eine europaweite Studie der Beratungsgesellschaft Pricewaterhouse Coopers (PWC). Am Beispiel von drei Volkskrankheiten, die unser Gesundheitswesen jedes Jahr Unsummen kosten, hat PWC dargestellt, wie viel Geld sich innerhalb von zehn Jahren allein in diesen Bereichen einsparen ließe:
- 90 Milliarden durch die frühzeitige Erkennung von Adipositas bei Kindern,
- 75 Milliarden durch eine effizientere Diagnostik von Brustkrebs
- und 8 Milliarden durch die Früherkennung von Demenz.
KI soll die Medizin nicht nur besser machen, sondern auch bezahlbar.
Ziel sollte sein, das Gesundheitssystem finanziell zu entlasten, medizinisches Personal zu unterstützen und Behandlungen durch eine Steigerung der Effizienz bezahlbarer zu machen.
Der Einsatz von KI in der Medizin
In drei Bereichen der Medizin gibt es heute schon KI-basierte Systeme, welche durch enorme Datenmassen und maschinellem Lernen revolutionäre Veränderungen herbeiführen:
Die Überwachung
Viele Menschen nutzen bereits die digitale Überwachung in Form von Wearables, welche beispielsweise Schritte zählen, den Puls messen oder den Schlaf analysieren. Durch weiterentwickelte Systeme können wesentliche Daten automatisch 24/7 analysiert werden und KI erkennt, ob die veränderten Daten auf eine ernsthafte Krankheit hinweisen oder auf gewöhnliche körperliche Vorgänge zurückzuführen sind. Krankheiten könnten so im Frühstadium erkannt und somit erfolgreicher behandelt werden.
Die Diagnostik
Gerade in der Diagnostik können wir von KI-Systemen viel erwarten, denn es gibt heute bereits Beispiele
von KI-basierten Diagnosen, die schneller und exakter durchgeführt werden konnten als durch die rein ärztliche Diagnostik. Intelligente Systeme lernen beispielsweise bei jedem Röntgenbild dazu und erkennen nach hunderttausenden Röntgenbildern ungewöhnliche Veränderungen mit großer Sicherheit. Ein Vorteil ist auch, dass KI-Systeme finden könnten, was der Arzt gar nicht gesucht hat. Durch die exakte Analyse des gesamten Bildes könnte das KI-System so den Arzt informieren, dass sich neben dem eigentlichen Verdacht eine weitere ungewöhnliche Veränderung auf dem Bild befindet.
Die Forschung
Da KI durch enorme Datenmassen lernt, kann die Suche nach neuen Arzneimitteln und Behandlungsmethoden effizienter gestaltet werden. Während neue Wirkstoffkombinationen aufwändig in Petrischalen, dann in Tierversuchen und schlussendlich in klinischen Studien getestet werden, könnte KI auf die Datenmassen zurückgreifen und die Kombinationsmöglichkeiten automatisiert testen. In der gesamten Forschung an neuen Medikamenten und Behandlungsmethoden, welche diese auch für den Einzelnen so teuer machen, könnten Milliarden eingespart werden. Des Weiteren sind auch individuell abgestimmte Medikamente denkbar, welche dem Immunsystem beibringen, adäquat auf die Krankheit zu reagieren.
Was denkt die Bevölkerung über KI?
Aktuelle Umfragen zeigen, dass Menschen weiterhin von Menschen behandelt werden möchten, jedoch überwiegend nichts gegen eine KI-gestützte Behandlung einzuwenden haben.
Nach einer repräsentativen Onlinebefragung der Bevölkerung durch Bearing Point lehnen 63% der Befragten eine alleinige Diagnose durch Künstliche Intelligenz ab. Eine Zusammenarbeit von Arzt und KI ist jedoch für 61% der Befragten akzeptabel. Auch eine Umfrage des Digitalverbandes Bitkom zeigte, dass 57% der Befragten denken, dass mithilfe von KI bessere Diagnosen gestellt werden können.
KI in der Praxis
Wie KI in der Praxis aussieht, kann man bereits an einigen erfolgreichen Projekten verfolgen:
Die Apple Watch
Die Apple Watch besitzt bereits eine EKG-Funktion, welche mittels zwei Sensoren elektrische Impulse des Herzschlags aufzeichnet und via App auf eine Herzrhythmusstörung hinweist, sobald diese erkannt wird. Die aufgezeichneten Ergebnisse können zudem per PDF mit dem Arzt geteilt werden.
CT von Siemens Healthineers
Siemens hat neben 40 anderen KI-basierten Lösungen ein System entwickelt, welches in Bildern aus Computertomografen automatisch Auffälligkeiten im Brustbereich kennzeichnet und so den Arzt bei der Diagnose unterstützt. Es wird bei Siemens auch bereits an einem weiteren System gearbeitet, welches Ärzten auf Basis von klinischen Studien, Laborwerten und pathologischen sowie genetischen Untersuchungen Behandlungsmethoden für Patienten mit Prostatakrebs vorschlägt.
Mobile KI-Anwendungen
Durch Apps ist es bereits möglich, jederzeit mögliche Diagnosen für Symptome abzufragen und sich Empfehlungen für passende Ärzte in der Nähe einzuholen. Die bekannteste App, ”Ada“, hat bereits mehr als fünf Millionen Nutzer.
Algorithmus für Erkrankungen der Lunge an der Universität Stanford
An der Universität Stanford wurde ein Algorithmus entwickelt, welcher 14 Erkrankungen der Lunge und des Brustkorbs erkennt und bei der Diagnose einer Lungenentzündung sogar besser abschnitt als Radiologen.
Darmspiegelung statt pathologischer Untersuchung an der Showa-Universität
An der Showa-Universität in Yokohama wurden endoskopische Videoaufnahmen von Darmspiegelungen ausgewertet und deren KI-System kann bösartige Polypen fast genauso sicher erkennen, wie es durch eine pathologische Untersuchung möglich wäre.
Erkennung von schwarzem Hautkrebs an der Universitätsklinik Heidelberg
Ein Fall an der Universitätsklinik Heidelberg sorgte besonders stark für Aufsehen. Der Dermatologe Holger Hänßle hatte eine Studie zum Einsatz von KI in der Hautkrebserkennung durchgeführt und festgestellt, dass die Maschine den gefährlichen schwarzen Hautkrebs besser erkennt als Ärzte. Nur 13 der 58 beteiligten Dermatologen schnitten besser ab als die Künstliche Intelligenz und hierbei handelte es sich um weltweite Top-Experten.
Individuelle Krebstherapie durch Biontech und Genentech
Die Mainzer Biotechfirma Biontech arbeitet in Kooperation mit dem amerikanischen Unternehmen Genentech an der Entwicklung individueller Impfstoffe, welche dem Immunsystem beibringen, Tumorzellen gezielt zu zerstören. Durch ein exaktes ”Bild“ der Tumorzellen kann den eigenen Körperzellen beigebracht werden, die Tumorzellen zu erkennen und zu eliminieren. Der Impfstoff gaukelt dem Körper dabei eine schwere Infektion vor, auf welche das Immunsystem sofort reagiert.
Herausforderungen beim Einsatz von KI
Die größten Herausforderungen für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz sind die Qualität der Daten, durch welche die Maschinen lernen und der Datenschutz der Patienten, welche die Daten liefern. KI-Algorithmen können nur durch eine ungeheure Datenmasse lernen und sich verbessern. Sind die Daten unvollständig oder schlecht ”lesbar“ für die Maschine, kann es zu einer erhöhten Fehlerquote kommen. Deshalb müssen KI-basierte Systeme, bevor sie auf die Menschheit losgelassen werden, eingehend getestet werden. Die Daten, die hierzu benötigt werden, müssen erst einmal beschafft, aufbereitet und kontrolliert werden, um sie dann in das lernende System einzuspeisen. Allerdings gibt es momentan noch keine Standards für den Test von KI-Systemen, woran das Fraunhofer Institut jedoch bereits unter Hochdruck arbeitet.
Gleichzeitig müssen die Patienten, welche die Daten für den Einsatz der Künstlichen Intelligenz liefern, vor Missbrauch der Daten geschützt werden. In Europa gilt die Datenschutzgrundverordnung, doch in anderen Ländern, wie beispielsweise China, haben Patienten weitaus weniger Rechte in Bezug auf ihre Daten.
