Künstliche Intelligenz in der Medizin: Diagnose durch Doktor KI

Das Thema »Künstliche Intelligenz« beschäftigt seit Jahren die globale Tech- und Internetbranche. Ein Grund für den anhaltenden Trend, ist die extrem vielseitige Nutzbarkeit. Egal ob es um die Analyse tausender Datensätze in wenigen Sekunden, um vorausschauenden Warenkörbe oder das Entsperren des Smartphones via Gesichtserkennung geht – KI ist weder aus dem privaten, noch aus dem beruflichen Alltag wegzudenken. Auch die Beantwortung der Frage: »Alexa, wie wird das Wetter morgen?«, wäre ohne künstliche Intelligenz nicht möglich.

Seit Jahrzehnten findet künstliche Intelligenz zudem in der Medizin immer mehr häufiger Anwendung. Verschiedene Technologien sind bereits Teil medizinischer Untersuchungsverfahren, andere werden schon in naher Zukunft einen festen Platz in den Behandlungsräumen einnehmen.

Künstliche Intelligenz: Revolution in der Diagnostik?

Täglich erscheinen etwa 6000 neue wissenschaftliche Veröffentlichungen aus verschiedensten Teilbereichen der Medizin online. Angesichts dieser Datenmenge und der Arbeitsbelastung von Ärzten im Dienst, bleibt den Medizinern eigentlich kaum Zeit, dieses neue Wissen zu überblicken geschweige denn, es sich anzueignen. Hier kann KI ansetzen. Mit unfassbarer Geschwindigkeit erfassen intelligente Programme den Inhalt solcher Publikationen und werten Daten aus.

Die KI ist also weit schneller auf dem aktuellen Stand der Forschung. Ein Beispiel dafür, wie bereits KI-gestützt auf Höhe der Zeit gearbeitet wird, ist in der Krebsvorsorge zu finden. Mithilfe von KI lässt sich etwa schwarzer Hautkrebs weit besser diagnostizieren, als es ein Arzt allein könnte. Um diese Präzision zu erreichen, benötigt die KI einen großen Input. Mithilfe von tausenden bis zehntausenden Bildern von Auffälligkeiten auf der Haut wird das Programm darauf trainiert, die Bilder der Patienten zu klassifizieren und unter Umständen schwarzen Hautkrebs zu identifizieren. Das Verfahren, das dazu verwendet wird, heißt Convolutional Neural Networks oder auch auch ConvNet. Die neuronalen Netze scannen ein Bild mit hoher Genauigkeit ein und lokalisieren Bereiche, in denen eventuell Auffälligkeiten vorliegen.

Mit dem KI-Klassiker der Bilderkennung könnten nicht nur Dermatologinnen und Dermatologen die Diagnosen erleichtert werden, sondern viele Bereiche der Medizin, in denen bildgebende Verfahren angewendet werden, könnten zukünftig von intelligenter Bilderkennung profitieren.

Künstliche Intelligenz: Probleme der Programme

Künstliche Intelligenz ist dabei ganz allgemein gesprochen den Strukturen denen des menschlichen Gehirns nachempfunden. Programme, die auf KI basieren, sind in der Lage, komplexe Probleme eigenständig zu lösen. Mit Beispielen »gefüttert« und sich fortan mit jedem Datensatz weiter trainierend, treffen sie präzisere Aussagen.

Soweit so gut. Jedoch bringen KIs auch einige Probleme mit sich: Insbesondere in der Medizin müssten die Programme frei von Fehlern sein, um eigenständig eine genaue Diagnose zu stellen. Doch das ist sehr schwer und aufwändig. Deswegen ist die Rolle des Arztes noch unbestritten. Es steht ihm nur eine neue Technologie zur Seite.

Die Zusammenarbeit von Mensch und Maschine ist vor allem auch wichtig, um dem sogenannten Blackbox-Problem vorzubeugen: Selbstlernende Programme können sich so weit entwickeln, dass Software-Ingenieure nicht mehr nachvollziehen können, wie die KI Informationen verarbeitet und ausgewertet hat. Gerade im medizinischen Bereich stellt das ein Risiko dar.

Künstliche Intelligenz: Ethische Fragestellungen

Durch den stetigen Zuwachs der KI in der Medizin sehen sich Ärzte und Entwickler auch in ethischer und juristischer Hinsicht mit neuen Fragestellungen konfrontiert. Zum einen kann KI die Entwicklung einer Zwei-Klassen-Medizin verstärken: Denn der Einsatz neuer Technologien ist stets kostspielig – und selten Kassenleistung.

Zum anderen, gilt es juristische Probleme in der Gesundheitspolitik zu diskutieren: Wer hat Schuld, wenn das Programm eine Falschdiagnose liefert? Muss dann der Software-Hersteller zur Rechenschaft gezogen werden oder der behandelnde Arzt?

Und natürlich betreffen diese Entwicklungen auch den Datenschutz der Patienten. Beispielsweise bei Untersuchungen, für die Blut, Plasma oder ähnlich höchst persönliche Informationsträger gebraucht werden. Denn Körperflüssigkeiten und Zellen sind so privat wie IP-Adresse, Kontonummer und Passwörter. Und welche Alternativen stellen Krankenhäuser bereit, wenn Menschen überhaupt nicht KI-gestützt behandelt werden möchten?

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