KI in der Medizin: Revolution der Medizinversorgung?

Die Bedeutung von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Medizin hat in den letzten Jahren erheblich zugenommen. KI-Technologien bieten ein enormes Potenzial, um die medizinische Diagnose, Behandlung und Patientenversorgung zu verbessern.

Es gibt eine Vielzahl von Einsatzbereichen für künstliche Intelligenz in der Medizin. Ein Beispiel ist die Bildgebung, bei der KI-Modelle in der Lage sind, Röntgenbilder, MRT- oder CT-Scans zu analysieren und Anomalien oder Krankheiten zu erkennen. KI kann auch bei der medizinischen Forschung Einsatz finden, indem sie große Datensätze analysiert und neue Erkenntnisse über Krankheiten oder Behandlungen liefert. Des Weiteren ist es möglich, KI bei der personalisierten Medizin anzuwenden, wie bei der Erstellung maßgeschneiderter Behandlungspläne auf Basis von individuellen Patientendaten.

Aber KI bringt auch Herausforderungen mit sich. Medizinische Daten enthalten sensible Informationen und es ist entscheidend, sie zu schützen. Zudem brauchen Forscher große Datenmengen, um KI-Modelle zu entwickeln und die Genauigkeit der Diagnosen zu gewährleisten.

Die Funktionsweise von KI in der Medizin basiert auf maschinellem Lernen und der Verarbeitung großer Datenmengen. Beim sogenannten überwachten Lernen werden KI-Modelle mit Hilfe von Algorithmen trainiert, um aus den vorhandenen medizinischen Daten Muster und Zusammenhänge zu erkennen. Diese Modelle können Mediziner dann beispielsweise unterstützend nutzen, um Diagnosen zu stellen, Behandlungspläne zu entwerfen und medizinische Entscheidungen zu treffen. Ebenso ist es möglich, die Wahrscheinlichkeit eine bestimmte Erkrankung zu haben, mithilfe von Algorithmen vorherzusagen.

Eine zweite Methode ist das unüberwachte Lernen. Hier soll das Computerprogramm selbstständig neue Muster und Übereinstimmungen innerhalb großer Datenmengen ermitteln. Im Moment erforschen Wissenschaftler diese Art des maschinellen Trainings beispielsweise anhand der Stoffwechselanalyse von Tumorzellen.

Die (zukünftigen) Einsatzbereiche für KI in der Medizin sind unter anderem:

• Diagnose und Erkennung von Erkrankungen
• Erstellung von Behandlungsempfehlungen und -plänen
• Entdeckung und Entwicklung neuer Arzneimittel
• Analyse medizinischer Bildgebung (z.B. Röntgen-, MRT- oder Ultraschallbilder)
• Digitale Patientenüberwachung (z.B. in der Nachsorge, Vorsorge und Therapie zu Hause)
• Verwaltung elektronischer Patientenakten (ePA)
• Roboterassistenten für Operationen
• Krankenhausdaten-Management
• Qualitätsprüfung und Wartung medizinischer Geräte

Um die KI bei der Auswertung medizinischer Bildgebung einzusetzen, werden Daten bereits existierender Aufnahmen und die dazugehörigen Diagnosen als Grundlage verwendet. Es handelt sich dabei um sehr große Datenmengen, die es ermöglichen, krankhafte Veränderungen in den Bildern schnell und sicher zu erkennen. Somit können Ärzte ohne Verzögerung die richtige Therapie einleiten.

Ein Beispiel für die zukünftige Anwendung von KI als Diagnosehilfe stellt die Untersuchung auf Prostatakrebs dar. In Deutschland ist es die häufigste Krebsart bei Männern. Radiologen mussten bisher die MRT-Bilder sehr aufwendig manuell analysieren. Die KI gestützte Auswertungshilfe soll diesen Prozess beschleunigen und der Patient eine schnelle, genaue Diagnose und zielgerichtete Behandlung erhalten. Weitere Beispiele sind die Erkennung von schwarzem Hautkrebs und Blutkrebs mithilfe von KI, wobei der Arzt weiterhin die finale Diagnose stellt. Die KI soll demnach medizinisches Fachpersonal nicht ersetzen, sondern unterstützen, indem es seine Entscheidungen aufgrund einer besseren Datengrundlage treffen kann. Auch zur Vermessung der Plazenta, die den Fetus im Mutterleib ernährt, entwickeln Wissenschaftler Algorithmen, die diesen Prozess genauer machen sollen. So ist eine Unterversorgung des Ungeborenen früher als bisher erkennbar und die dadurch begründeten Schäden reduzierbar.

Zu den Vorteilen des Einsatzes von KI in der Medizin gehören:

• Verbesserung der Diagnosegenauigkeit
• Früherkennung von Erkrankungen
• Erhöhung der Effizienz und Geschwindigkeit der Diagnosestellung durch schnelle Datenverarbeitung
• Unterstützung und Entlastung des medizinischen Personals beispielsweise durch evidenzbasierte Entscheidungshilfen
• Senkung der Kosten in der medizinischen Versorgung

Nachteile, die durch die Nutzung von KI entstehen können:

• Datenschutz- und Datensicherheitsproblematik
• Gefahr von Fehldiagnosen oder ungenauen Ergebnissen, bei unzureichendem Training oder mangelnder Validierung der KI-Modelle
• Mangelnde Möglichkeit der Überprüfung von KI-Diagnosen

Es ist daher wichtig, die Qualität und Zuverlässigkeit von KI-Systemen in der Medizin kontinuierlich zu überprüfen und zu verbessern. Eine weitere Herausforderung besteht darin, KI in die bestehenden medizinischen Prozesse und Arbeitsabläufe einzubeziehen. Nicht jeder hat automatisch Vertrauen in die neuen Technologien. Es erfordert eine umfassende Schulung und Akzeptanz der medizinischen Fachkräfte, um KI-Technologien effektiv zu nutzen.

Darüber hinaus müssen ethische und rechtliche Fragen im Umgang mit KI in der Medizin geklärt werden, wie beispielsweise die Haftung im Falle von Fehlern oder die Transparenz von Entscheidungen, die von KI-Systemen getroffen werden. Das medizinische Fachpersonal kann die KI-erzeugten Diagnosen schwer überprüfen, da nicht klar ist, auf welcher Grundlage sie im Einzelnen entstanden sind.

Zudem sind die benötigten Daten, mit denen KI-Modelle lernen, nicht für alle Diagnosen verfügbar, wie bei seltenen Erkrankungen. Nur mit einer ausreichenden Datenmenge können die KI-Systeme eine sichere Basis für korrekte Diagnosen bilden und die Fehlerquote so gering wie möglich halten. Aufgrund der strengen Datenschutzbestimmungen in Deutschland ist es für die Entwickler der KI-Modelle allerdings sehr schwierig, genügend Daten zu erhalten. Aus dem Grund nutzen sie zunehmend internationale Kooperationen, um die Forschung weiter voranzutreiben.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass KI unter bestimmten Voraussetzungen das Potenzial hat, die Medizin zu revolutionieren. Durch ihre Fähigkeit, Muster in großen Datenmengen zu erkennen und medizinische Entscheidungen zu unterstützen, kann KI die Diagnosegenauigkeit und Behandlungseffizienz verbessern. Dennoch gibt es auch Herausforderungen und Risiken, wie Datenschutz, Qualitätssicherung und Integration in den klinischen Alltag. Es ist entscheidend, die KI verantwortungsvoll einzusetzen, um ihren sicheren Einsatz in der zukünftigen medizinischen Versorgung zu gewährleisten.

Veröffentlicht am: 23.10.2024

[1] Fraunhofer-Institut für Kognitive Systeme IKS: Künstliche Intelligenz in der Medizin. https://www.iks.fraunhofer.de/de/themen/kuenstliche-intelligenz/kuenstliche-intelligenz-medizin.html

[2] HEALTH-CARE-COM GmbH: KI in der Medizin: Agilität und regulatorisches Umfeld – das geht auch zusammen! https://e-health-com.de/details-unternehmensnews/ki-in-der-medizin-agilitaet-und-regulatorisches-umfeld-das-geht-auch-zusammen/

[3] Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF): Was KI für die Medizin bedeutet. https://www.bmbf.de/bmbf/shareddocs/kurzmeldungen/de/was-ki-fuer-die-medizin-bedeutet.html

[4] Hermann von Helmholtz-Gemeinschaft Deutscher Forschungszentren e.V.: Wie KI die Medizin revolutioniert. https://www.helmholtz.de/newsroom/artikel/wie-ki-die-medizin-revolutioniert/

[5] Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF): Digitalisierung und Künstliche Intelligenz. https://www.gesundheitsforschung-bmbf.de/de/digitalisierung-und-kunstliche-intelligenz-9461.php