weltverbesserer Wissen KI in der Medizin: Möglichkeiten und Grenzen

KI in der Medizin: Möglichkeiten und Grenzen

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Künstliche Intelligenz (KI) ist eine der entscheidenden Technologien unserer Zeit. Sie ist nicht nur Thema der Zukunft, sondern wird bereits heute eingesetzt und ist dabei, die Gesundheitswirtschaft zu revolutionieren. Ebenfalls unumstritten ist, dass sie sowohl Vor- als auch Nachteile mit sich bringt. Lies hier, worum es dabei geht und was man über KI in der Medizin wissen sollte.

Der Begriff Künstliche Intelligenz ist nicht einheitlich definiert, beschreibt zusammengenommen aber den Versuch eines Computers, bestimmte Entscheidungsstrukturen des Menschen nachzubauen. Dazu wird die Maschine beispielsweise so programmiert, dass sie eigenständig „Probleme“ analysieren und bearbeiten kann. Der britische Mathematiker Alan Turing war der erste, der 1950 Computer einem Intelligenztest unterzog, indem er sie beim „Turing Test“ mit Menschen kommunizieren ließ. Die Idee dahinter: Festzustellen, ob ein Computer ein dem Menschen ebenbürtiges Denkvermögen aufzeigen kann.

Eingeführt wurde der Begriff Künstliche Intelligenz 1956, als der US-amerikanische Logiker, Informatiker und Autor John McCarthy eine sechswöchige Konferenz zum Thema am Dartmouth College organisierte. Diese Dartmouth Conference gilt als Auftakt der KI-Forschung. Im Jahr 1966 entwickelte der Informatiker und Wissenschafts- und Gesellschaftskritiker Joseph Weizenbaum das Computerprogramm ELIZA, mit dem eine mögliche Kommunikation zwischen Menschen und Computer mittels Austausch gezeigt werden sollte. Spätestens als 1997 der Computer „Deep Blue“ den damalig amtierenden Schachweltmeister Garry Kasparov 4:2 schlug, wurde Künstliche Intelligenz auch für die breite Bevölkerung zu einem Begriff. Und jetzt kommt KI in der Medizin zum Einsatz.

Anwendung von KI im Gesundheitssektor

Bereits heute wird KI in der Medizin und dem Gesundheitswesen angewendet. Sie kommt beispielsweise bei der Erkennung von Lungenkrebs oder Schlaganfällen auf Grundlage der Daten von CT-Scans zum Einsatz. Oder kann mittels der Daten von Elektrokardiogrammen und Herz-MRT-Aufnahmen das Risiko eines plötzlichen Herztodes und anderer Herzerkrankungen beurteilen.

Eine Studie der Universität Standford prognostiziert sogar, dass bereits im Jahr 2030 elektronische Geräte und Apps unseren Gesundheitszustand überwachen werden. In der Chirurgie oder bei der Patientenpflege sollen Roboter arbeitende Menschen ersetzen. Und damit nicht nur das Gesundheitswesen, sondern auch die Lebenserwartung verbessern. Ob das Realität sein wird oder Zukunftsmusik ist, wird sich jedoch erst noch zeigen.

Symboldbild für KI in der Medizin ein Zahlencode mit weißen Zahlen auf schwarzem Hintergrund zeigt ein rotes Herz in dem Datenalgorithmus
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Leitfaden zu ethischem Einsatz von KI in der Medizin

Ende Juni 2021 hat die Weltgesundheitsorganisation einen 160-Seiten-starken Leitfaden für den ethischen KI-Einsatz im Gesundheitswesen herausgeben und darin sechs Grundsätze formuliert. So dürfe zum Beispiel die KI nicht über das ärztliche Personal hinweg entscheiden. Und auch etliche Gesundheitsdaten müssen geschützt werden. Außerdem dürfen KI-Systeme niemals einem Menschen Schaden zufügen und immer ausreichend transparent sein. Während Entwickler sicherstellen müssten, dass die verfügbaren Trainingsdaten keine einzelnen gesellschaftlichen Gruppen ausschließen, sollten Algorithmen im Gesundheitswesen von speziellen staatlichen Instanzen kontrolliert werden. Im letzten Grundsatz wird das Prinzip der Nachhaltigkeit angesprochen – neue Technologien sollten nur dann in Ländern mit unterfinanziertem Gesundheitswesen eingeführt werden, wenn sie auch gewartet werden können.

Gesetzeslage und Künstliche Intelligenz

Da sich die technischen Möglichkeiten von KI stetig verbessern und vermehrt Entscheidungen mit mittelbarer oder unmittelbarer Wirkung für Individuen KI-basiert getroffen werden, ist eine Erweiterung der gesetzlichen Handlungsrahmen dringend notwendig. Leider gibt es bislang kein einheitliches „KI-Recht“. Die Vorgaben zum Umgang mit KI finden sich in verschiedenen Gesetzestexten. Unter anderem im Allgemeinen Gleichbehandlungsgesetz (AGG), in der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO), aber auch im Haftungs-, Urheber oder Leistungsschutzrecht.

Auf EU-Ebene gibt es bislang nur unverbindliche Leitlinien. Die EU-Kommission hat zumindest einen Verordnungsentwurf veröffentlicht, um europaweit eine einheitliche und verbindliche Regulierung des Themas KI zu gewährleisten. Das Gesetz würde sicherstellen, dass KI-Systeme in der EU sicher, transparent, ethisch und unter menschlicher Kontrolle agieren müssen. Ob und wann die Verordnung in Kraft treten wird, lässt sich leider nur schwer absehen.

In Deutschland will die Bundesregierung mit dem Digitale-Versorgung-Gesetz (DVG) die Digitalisierung im Gesundheitswesen weiter vorantreiben. So werden sich Patient:innen künftig digitale Gesundheits-Apps sowie Arzneimittel vom Arzt auf Kassenkosten verschreiben lassen und Ärzte können Patient:innen wiederum ebenfalls gesundheitliche Maßnahmen und Behandlungen verordne, die diese dann über das Digitale-Versorgungs-Gesetz wahrnehmen können. Des Weiteren sollen sie die Möglichkeit erhalten, ihre Gesundheitsdaten in einer elektronischen Patientenakte (ePA) speichern zu lassen sowie telemedizinische Angebote wie Videosprechstunden intensiver zu nutzen. Das Patientendaten-Schutzgesetz ermöglicht digitale Angebote wie das E-Rezept und schützt gleichzeitig bestmöglich die Gesundheitsdaten.

Lies dazu auch: Digitale Assistenten: Fluch oder Segen?

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Big Data in Medizin & Gesundheitswesen

Daten sind der Haupttreiber der KI-Technologie. Das Gesundheitswesen und die Medizin sind wiederum eine Branche, die das größte Wachstum an Datenmengen verzeichnet. Prognosen zufolge werden die verfügbaren Datenmengen bis 2025 jährlich um 36 Prozent zunehmen.

Wie viel Data braucht es, um Leben zu retten? Sehr viel, heißt es. Dabei sollten sie hochqualitativ, strukturiert und repräsentativ sein. Wenn das Gesundheitssystem in Deutschland weiterhin nach dem Solidarprinzip organisiert sein soll, dann müssen neue Technologien in den öffentlich-rechtlichen Rahmen eingebettet sein. Die Gesundheitswirtschaft wird sich an den Kundenbedürfnissen und den Anforderungen durch Ärzte und Krankenkassen orientieren müssen. Die Patient:innen der KI von morgen sind Konsumenten von Gesundheitsleistungen, die das Ziel haben, ihre Gesundheit proaktiv zu erhalten und reaktiv wiederherzustellen wollen. Damit kann die KI die Vorsorge und die Behandlung bereits vorhandener Erkrankungen bündeln.

KI in der Medizin in Form eines Roboters
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KI in der Medizin: Vor- und Nachteile

Künstliche Intelligenz besitzt großes Potenzial, das Gesundheitswesen in Deutschland und über die Grenzen der Industrienationen weltweit zu verbessern. Damit wird die KI möglicherweise vor allem in ressourcenarmen Ländern, entscheidend sein. Hierzu gehört jedoch auch, dass ausgebildetes Personal noch die dazu notwendige Technik vorhanden ist, um damit Menschen gesundheitlich behandeln zu können.

Viele intelligente Anwendungen können heute schon praktiziert werden. Sie kommen nicht nur bei der klinischen Entscheidungsfindung, Bildverarbeitung und Diagnostik zum Einsatz, sondern auch im Krankenhausdatenmanagement. Sprachverarbeitungsprogramme können dabei helfen, psychische Probleme zu erkennen. So ermöglichen sie es beispielsweise Forenmoderatoren, Personen zu identifizieren, die ein schnelles Eingreifen benötigen. Bei Suizidgefährdeten könnte das lebensrettend sein.

In der Forschung erübrigt KI die „Trial-and-Error“-Strategie, weil sie Verfahren beschleunigt, um beispielsweise bei Alzheimer Demenz oder Morbus Parkinson neue gezielte Therapieverfahren zu entwickeln. Das liegt daran, dass KI-Verfahren bei Weitem präziser als alle bisherigen, „nur“ von Menschen gemachten, Simulationen sind. Auch in der Diagnostik bringen datengestützte KI-Lösungen bereits enorme Verbesserungen, was vor allem bei der Behandlung chronischer Krankheiten von tragender Bedeutung sein wird.

Chancen und Risiken von KI in der Medizin

Diesen vielseitigen Chancen stehen auch Risiken gegenüber. Die größte Sorge besteht wohl darin, dass Daten und Diagnosen zu ungenau oder gar falsch sein könnten. Experten betonen deshalb immer wieder, dass man Machine Learning- Systemen, also Systeme, die als Teilbereich der künstlichen Intelligenz in der Lage sind automatisch aus Erfahrungen (Daten) zu lernen und sich zu verbessern, ohne explizit programmiert zu sein, kein blindes Vertrauen entgegenbringen dürfe. Die Entscheidungshoheit sollte auch unter Mithilfe der KI immer bei dem behandelnden Arzt liegen. Während der Algorithmus nur einen Ausschnitt beurteilt, sieht der Arzt das Gesamtbild des Patienten.

Kritiker äußern zudem Bedenken, dass bestehende Vorurteile über Geschlecht oder ethnische Abstammung die Daten, mit denen die KI trainiert wird, beeinflussen beziehungsweise verzerren. So könnten Algorithmen Krebserkrankungen übersehen oder falsch positive Ergebnisse liefern. 2018 wurde bekannt, dass sich ein Algorithmus zur Erkennung von Melanomen zwar präziser als Ärzte erweist, jedoch schwarze Patient:innen benachteiligen könnte, da er auf mehrheitlich hellhäutigen Gruppen trainiert wurde. Somit sind die rechtlichen und ethischen Aspekte nicht unproblematisch und müssen eine solide Basis haben – am besten weltweit.

KI definiert Gesundheit neu

Künstliche Intelligenz wird die Gesundheitswirtschaft nicht retten, aber zweifelsohne neu definieren. Trotz aller Euphorie dürfen wir nicht vergessen, dass unsere Stärke als Spezies auf unserer Fähigkeit beruht, zusammenzuarbeiten und mehr zu erreichen als jeder von uns allein. Daher wird die oberste Priorität sein, die KI in unser Gemeinschaftssystem zu integrieren. Letztendlich wird ihr Erfolg daran gemessen werden, inwieweit sie uns Menschen ein besseres oder gar längeres Leben ermöglicht.