KI in der Medizin – Anwendungsbereiche und Zukunftsaussichten

Was ist Künstliche Intelligenz?

Künstliche Intelligenz beschreibt die Fähigkeit von Maschinen, menschliche Kompetenzen wie logisches Denken, Lernen, Planen und Kreativität zu imitieren. Dazu nutzen KI-Systeme Algorithmen und Modelle des maschinellen Lernens. Als Basis zum Lernen und Sortieren dienen große Mengen an Eingabedaten (Big Data).

Der Zweck von KI besteht darin, komplexe Probleme zu lösen, menschliche Aufgaben zu erleichtern und innovative Lösungen in verschiedenen Branchen zu ermöglichen – so auch in der Medizin. Die Komplexität reicht dabei von einer simplen automatisierten Datenauswertung bis hin zur Simulation menschenähnlichen Denkens. 

Was sind Machine Learning, Big Data und neuronale Netzwerke?

Im Zusammenhang mit KI tauchen immer wieder die Begriffe Machine Learning, Big Data und neuronale Netzwerke bzw. Deep Learning auf. Alle Bereiche greifen ineinander und kommen auch in der Medizin zum Einsatz, aber was bedeuten sie im Detail?

• Machine Learning: Maschinelles Lernen ermöglicht Computern, aus Daten zu lernen und Erfahrungen zu sammeln, ohne eine explizite Programmierung. Es gibt verschiedene Arten des maschinellen Lernens, darunter überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen und verstärkendes Lernen. Ziel ist es, Algorithmen zu entwickeln, die Muster erkennen und Vorhersagen treffen können, basierend auf den gelernten Informationen.
• Big Data: Dieser Begriff beschreibt große Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten, die aufgrund ihrer Größe und Komplexität schwierig zu verarbeiten sind. Big Data wird oft in Verbindung mit Machine Learning verwendet, um Modelle anhand umfassender Datensätze zu trainieren und daraufhin die Erkennung von Mustern zu ermöglichen.
• Neuronale Netzwerke: Deep Learning basiert auf neuronalen Netzwerken. Inspiriert vom menschlichen Gehirn werden dabei viele Zwischenschichten (Layers) zwischen der Eingabeschicht und Ausgabeschicht eines Systems eingesetzt. Diese Netzwerke können komplexe Muster und Darstellungen lernen, indem sie automatisch hierarchische Merkmale aus den Daten extrahieren. Deep Learning wird zum Beispiel für die Bild- und Spracherkennung eingesetzt.

Welche Anwendungsgebiete gibt es für KI in der Medizin?

Die Anwendungen von KI in der Medizin erstrecken sich über verschiedene Bereiche – manche werden noch erforscht, andere kommen schon erfolgreich zum Einsatz. Einige der vielversprechendsten Anwendungsbereiche im Überblick:

• Optimierung der Patientenerfahrung: Durch personalisierte Interaktionen, automatisierte Verwaltungsaufgaben und effizientere Diagnose- und Behandlungsmethoden kann die Patientenzufriedenheit gesteigert und die Kommunikation zwischen Patienten und medizinischem Personal optimiert werden.
• Robotik in der Medizin: Die Robotik in der Medizin nutzt KI-gesteuerte Systeme, um präzise chirurgische Eingriffe durchzuführen und komplexe Aufgaben im Operationssaal zu unterstützen. Roboterassistierte Chirurgie ermöglicht präzisere Schnitte, kleinere Eingriffe und eine schnellere Genesung für die Patienten.
• Bildgebung und Diagnostik: KI revolutioniert die medizinische Bildgebung und Diagnostik durch die automatisierte Analyse von radiologischen Bildern, CT-Scans und MRT-Aufnahmen. Algorithmen können Abweichungen und Muster schneller und genauer erkennen, was zu früheren Diagnosen und effektiveren Behandlungsplänen führt.
• Entwicklung von Medikamenten: Die Anwendung von KI in der Arzneimittelforschung beschleunigt den Entwicklungsprozess neuer Medikamente. Durch die Analyse großer Datensätze können potenzielle Wirkstoffe identifiziert, klinische Studien optimiert und die Medikamentenentwicklung effizienter gestaltet werden.
• Automatisiertes Ressourcen-Management: KI kann eine Schlüsselrolle im automatisierten Ressourcen-Management im Gesundheitswesen spielen. Dies umfasst die effiziente Zuweisung von Personal, Betten und medizinischen Ressourcen basierend auf Echtzeitdaten, um den Patientenstrom zu optimieren und die Qualität der Versorgung zu erhöhen.
• Vorausschauende Wartung medizinischer Geräte: KI-basierte vorausschauende Wartungssysteme können medizinische Geräte kontinuierlich überwachen, um potenzielle Ausfälle vorherzusagen und präventive Instandhaltungsmaßnahmen zu ermöglichen.
• Integration von Smart Health-Geräten: Wearables und Sensoren rmöglichen die kontinuierliche Überwachung von Gesundheitsparametern und die Sammlung von Echtzeitdaten. KI-Algorithmen könnten diese Daten analysieren, um frühzeitige Anzeichen von Krankheiten zu erkennen, individuelle Gesundheitstrends zu identifizieren und personalisierte Empfehlungen für ein gesünderes Leben zu geben.

Beispiele für KI in der Medizin

Es gibt zahlreiche Anwendungsbeispiele für KI in der Medizin. Wir möchten mit unserer Auswahl einen Einblick in die Vielfältigkeit der Einsatzgebiete geben. 

Besonders erfolgreich wird KI heute in der bildgebenden Diagnostik eingesetzt. So können mit Deep-Learning-Verfahren bei der Darmspiegelung bis zu 10 % mehr Darmkrebsfälle entdeckt werden. Zudem hilft KI durch die Auswertung von Elektrokardiogrammen frühzeitig mögliche Herzerkrankungen vorherzusagen. Auch Dermatologen nutzen KI, etwa zur automatisierten Erkennung von Hautveränderungen anhand von Fotodokumentationen.

Ein Beispiel für den Einsatz maschinellen Lernens zur Entwicklung von Medikamenten liefert Pfizer. Während der COVID-19-Pandemie wurden Millionen von Datenpunkten automatisiert ausgewertet, um einen Wirkstoff zu finden, der am besten zum entsprechenden Target-Molekül im menschlichen Körper passt.

Welche Herausforderungen birgt KI?

Neben vielen Vorteilen und spannenden Möglichkeiten bringt künstliche Intelligenz auch eine Reihe an Herausforderungen mit sich, die noch gemeistert werden müssen. Einige der wichtigsten sind:

• Datenschutz und ethische Fragen: Die Verarbeitung sensibler Patientendaten erfordert strenge Sicherheitsvorkehrungen, um den Schutz der Privatsphäre zu gewährleisten. Zudem entstehen ethische Dilemmata im Zusammenhang mit der Nutzung von Patientendaten für Forschungszwecke und personalisierte Medizin.
• Standardisierung und Interoperabilität: Es mangelt an einheitlichen Normen und Protokollen, um eine nahtlose Integration verschiedener KI-Anwendungen und -Plattformen zu gewährleisten. Dies erschwert den Austausch von Daten und Informationen zwischen unterschiedlichen Anwendungen und medizinischen Einrichtungen.‍
• Haftungsfragen bei Fehlern: Es ist nicht immer klar, wer die Verantwortung trägt, wenn ein KI-Algorithmus falsche Schlussfolgerungen zieht oder unerwartete Ergebnisse liefert. Dies erfordert eine klare rechtliche und ethische Rahmenarbeit, um die Verantwortlichkeiten im Kontext von KI in der Medizin zu definieren.

Aktuelle Erkenntnisse und Zukunftsaussichten

Künstliche Intelligenz hat sich in den vergangenen Jahren rasant entwickelt und ist spätestens seit ChatGPT im Alltag angekommen. Dennoch bleibt viel Optimierungspotenzial. Moderne Lösungsansätze versprechen zukünftig deutlich leistungsfähigere Systeme.

Die wissenschaftliche Zeitschrift Nature hat 2023 eine Studie veröffentlicht, die eine neue Lernmethode für KI vorstellt – Meta-Learning for Compositionality (MLC). Dabei werden neuronale Netzwerke gezielt auf kompositorische Generalisierung geschult – die Fähigkeit zur Abstraktion.

Versteht ein Kleinkind zum Beispiel die Anweisungen „vorwärts laufen“ und „rückwärts hüpfen“, so versteht es auch „vorwärts hüpfen“ und „rückwärts laufen“. Für Maschinen war das bisher nicht so einfach. Die Forscher konnten mit der neuen Methode Ergebnisse erzielen, die bisherige Modelle weit übertreffen. Diese setzten bisher auf eine eher beiläufige Aneignung dieser Fähigkeiten.

Im Bereich der Medizintechnik ist das Quantencomputing besonders vielversprechend. Diese Technologie ermöglicht deutlich kompaktere Datenpakete und wesentlich effizientere Berechnungen. Das ist vor allem für die Diagnostik interessant, bei der große Datenmengen ausgewertet werden müssen.

Fazit: KI revolutioniert die Medizin

Genau wie in vielen anderen Branchen verspricht KI auch in der Medizin einiges zu verändern. Das wird vor allem deutlich in der Vielzahl neuer Anwendungen, die mittlerweile auf künstliche Intelligenz setzen. Mit dem Vormarsch der Digital Health haben sich neue Möglichkeiten für die Integration von künstlicher Intelligenz eröffnet.

Ein ausgewogenes Zusammenspiel von technologischem Fortschritt, ethischen Richtlinien und rechtlichen Standards ist dabei entscheidend, um einen verantwortungsvollen Umgang zu gewährleisten. Künstliche Intelligenz ermöglicht nicht nur eine Effizienzsteigerung in der Diagnose und Therapie, sondern stellt eine Transformation der gesamten Patientenversorgung in Aussicht.

Die in diesem Artikel verwendeten Personenbezeichnungen beziehen sich immer gleichermaßen auf alle Personen. Auf eine Doppelnennung und gegenderte Bezeichnungen wird zugunsten einer besseren Lesbarkeit verzichtet.