Es ist keine Frage mehr ob, sondern nur noch wie sehr: Künstliche Intelligenz (KI) verändert auch die Arbeit von Medizinern. Noch sind die Änderungen durch die KI nicht überall spürbar, doch die Zahl erfolgreicher Anwendungsbeispiele steigt rasant.
Immer häufiger nutzen Ärzte KI, um ihre Patienten zu diagnostizieren und zu behandeln. Dabei bietet KI in allen Bereichen Arbeitsentlastung und Verbesserungen: von der Forschung über die Prävention bis zur Diagnose und Behandlung.
Prävention: Das Ganze überblicken können
Den Organismus ganzheitlich sehen: Dieses Ziel hat die Systembiologie. Doch die Vielzahl an Daten erschwert Medizinern, die Übersicht zu behalten und Muster zu entdecken. Das genau sind hingegen die Stärken von KI. Selbstlernende Systeme können Unmengen an Daten überblicken. Mit ihrer Hilfe finden Ärzte schneller Unregelmäßigkeiten und können KI-gestützt Wahrscheinlichkeiten ableiten.
Apotheke
Ärzte könnten in der Zukunft anhand von Patientendaten noch konkretere Lebensstiländerungen empfehlen, um das Auftreten von Krankheiten zu verhindern. Auch das Eintreten von Schlaganfällen oder Herzinfarkten könnte schon einige Stunden vorher erkannt und Folgeschäden so verhindert werden.
Möglich sind solche Szenarien jedoch nur durch umfangreiches Tracking und umfassende Datenquellen. Neben der Auslotung technischer Möglichkeiten ist auch der Umgang mit persönlichen Daten eine ernst zu nehmende Herausforderung. Sollte es der Forschung gelingen, diese Probleme zu lösen, könnte dies den Alltag vieler Ärzte revolutionieren. Die ihnen zukommende Aufgabe wäre dann immer seltener die Heilung und häufiger das Verhindern von Krankheiten.
Diagnose: Ersetzt die KI schon bald das Zweitgutachten?
„Künstliche Intelligenz erkennt Hautkrebs besser als Hautärzte“ titelte das Handelsblatt 2019. Es stützte sich dabei auf eine Studie, bei der eine KI bei der Hautkrebserkennung besser abschnitt als 136 von 151 deutschen Hautärzten. Solche Studien beweisen: KI kann Ärzte bereits heute bei der Diagnose unterstützen und entlasten.
Ärzte gänzlich zu ersetzen, ist jedoch nicht möglich. Denn Mediziner nutzen auch Diagnosekriterien, die sich derzeit nicht digital abbilden lassen. Das beginnt bei der taktilen Untersuchung und endet bei Veränderungen, die der Hausarzt im Wesen eines bekannten Patienten wahrnimmt.
Doch immer dann, wenn es um das Erkennen von Mustern geht, kann KI die Diagnose unterstützen. Ärzte können sich so beispielsweise direkt auf Auffälligkeiten im EKG konzentrieren, anstatt sie selbst aufzuspüren. Das ermöglicht eine schnellere und zielgerichtete Analyse. Gerade im Rahmen einer Zweitbefundung könnte zudem der Rat der KI eine hilfreiche Rolle spielen.
Behandlung: Roboterassistierte Chirurgie ist längst Alltag
MRT
Wie die KI auch die Behandlung unterstützen kann, zeigt die roboterassistierte Chirurgie. Hier führt der Chirurg die Behandlung immer noch selbst aus. Doch die KI stoppt ihn, wenn er zuvor festgelegte Grenzen überschreitet. Eine andere Einsatzmöglichkeit ist die Standardisierung von Operationen, die beispielsweise dann sinnvoll ist, wenn Ärzte mit Implantaten arbeiten.
Außerdem ist KI in der Lage, Ratschläge zur Behandlung zu geben. So fand beispielsweise das Computerprogramm IBM Watson schon 2016 bei einer Frau mit einer sehr seltenen Leukämieform die richtige Therapie durch Abgleich der DNA der Patientin mit Millionen von Krebsstudien.
Das Berufsbild des Arztes verändert sich, neue Berufe entstehen
Damit die KI ihre Möglichkeiten ausschöpfen kann, benötigt sie vor allem eines: Daten. Denn mit jedem Datenpunkt kann sie Muster besser erkennen und Wahrscheinlichkeiten genauer berechnen. Diese Daten müssen gesammelt und sinnvoll aufbereitet werden, die KI ist zur Verwendung der Daten zu programmieren, die Anwendungen sind zu testen und zur Serienreife zu führen. Dafür benötigt es Spezialisten, Personen, die sowohl eine medizinische als auch eine IT-technische Aus- und Weiterbildung haben.
Daneben müssen Ärzte und medizinisches Fachpersonal willens und in der Lage sein, sich mit diesen neuen Techniken auseinanderzusetzen – und dies bei der starken Anspannung, die wir aktuell im Gesundheitswesen sehen. Jedoch sind diese Investitionen in KI unabdingbar, um die zukünftigen Anforderungen im Gesundheitswesen an Effizienz und Effektivität erfüllen zu können.
