Wir befinden uns inmitten eines großen Wandels: Der technologische Fortschritt verändert schon lange die Art und Weise, wie wir medizinische Tätigkeiten ausüben. Zahlen belegen den positiven Effekt auf das Gesundheitswesen. Doch jetzt steht der nächste Quantensprung an: der Einsatz Künstlicher Intelligenz – um die Forschung zu beschleunigen, die Effizienz zu steigern und Patient:innen noch enger zu betreuen.
Private Unternehmen im Gesundheitswesen haben 2022 bereits rund 9 Milliarden Dollar in Künstliche Intelligenz investiert. Doch woher kommt diese Begeisterung für KI? Welche Vorteile und Möglichkeiten bietet diese Technologie für das Gesundheitswesen? Welche Tools sind heute bereits im medizinischen Bereich zuverlässig einsatzbereit? Und: Wie können wir die ethischen und rechtlichen Herausforderungen meistern?
Was ist künstliche Intelligenz und welche Bedeutung hat sie für das Gesundheitswesen?
Künstliche Intelligenz ist ein Gebiet der Informatik, das darauf abzielt, Lösungen zu entwickeln, die in der Lage sind, Aufgaben auszuführen, die üblicherweise menschliche Intelligenz erfordern. Das reicht von einfachen Tätigkeiten, wie dem Befolgen eines Dialogskripts, bis hin zu schwierigeren Aufgaben, wie der Berechnung komplexer mathematischer Formeln oder der Optimierung von Prozessen.
Im Allgemeinen versucht künstliche Intelligenz, menschliche Handlungen zu simulieren und die Fähigkeit, sie auszuführen, zu maximieren – sodass weniger oder keine personellen Ressourcen mehr nötig sind, um langwierige, repetitive Aufgaben durchzuführen.
Mit Hilfe von Algorithmen und Datenverarbeitung finden Entwickler:innen ständig neue Wege, um Anwendungen zu schaffen, die in der Lage sind, zu lernen, zu denken, Muster zu erkennen, Entscheidungen zu treffen und sogar Probleme zu lösen.
Erste Schritte mit KI
Die Geschichte der Künstlichen Intelligenz reicht tatsächlich bis in die 1950er Jahre zurück, als die ersten Programmierversuche mit den oben genannten Merkmalen in akademischen Kontexten unternommen wurden. So gesehen kam Künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen schon deutlich früher auf, als man heute denken mag: Bereits in den 1960er und 1970er Jahren erschienen die ersten KI-Systeme für die Medizin.
Die bahnbrechenden Prototypen waren Dendral und MYCIN. Dendral wurde an der Stanford University entwickelt und analysierte spektografische Daten, um die molekulare Struktur von Substanzen zu bestimmen. MYCIN konzentrierte sich auf die Diagnose von Blutinfektionen.
KI gewinnt an Popularität
Mit der Weiterentwicklung der Informatik in den 1980er und 1990er Jahren wurden vermehrt Studien über die Anwendbarkeit von Künstlicher Intelligenz im Gesundheitswesen und in anderen Bereichen durchgeführt.
Der breiten Öffentlichkeit wurde Künstliche Intelligenz allerdings erst 1997 bekannt, als Schach-weltmeister Gary Kasparow in einem Match gegen den von IBM entwickelten Computer Deep Blue antrat und unterlag.
10 Jahre später stellte IBM mit Watson einen Supercomputer mit kognitiver Intelligenz vor, der die natürliche Sprache von Menschen verstehen und komplexe Fragen beantworten konnte – was ihn zu einem willkommenen Gast in Quizshows machte.
Kontinuierlicher Fortschritt
Insbesondere für die Künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen hat im Zeitalter von Big Data ein exponentielles Wachstum stattgefunden: Die Verfügbarkeit großer Datenmengen hat in den Algorithmen des maschinellen Lernens (einem der wesentlichen Aspekte der KI) den idealen Kanal für eine Revolution des Informationsmanagements und der Entscheidungsfindung entdeckt.
In Brasilien hat das Krankenhaus Sírio Libanês in São Paulo 2018 damit begonnen, KI zu nutzen, um Lungenknötchen bei Untersuchungen zu kartieren. Ziel ist es, Patient:innen zu identifizieren, die ein erhöhtes Risiko haben, an Lungenkrebs zu erkranken.
KI wird heute bereits in einer Vielzahl an Gesundheitsanwendungen eingesetzt:
- Diagnose und Überwachung von Patient:innen
- Personalisierung von Behandlungen
- Entdeckung neuer Wege zur Behandlung von Krankheiten
- Ausbildung von Fachkräften
Im Folgenden gehen wir genauer auf mögliche Anwendungen von KI im Gesundheitswesen ein.
Die wichtigsten Vorteile der Anwendung von KI im Gesundheitswesen
Künstliche Intelligenz kann und wird das Gesundheitswesen grundlegend transformieren – und die Art und Weise revolutionieren, wie Fachkräfte an Diagnose, Behandlung und Versorgung der Patient:innen herangehen.
Von der Qualifizierung von Fachkräften über Diagnoseverfahren, bis hin zu Überwachung und Forschung: KI zeichnet sich dadurch aus, dass sie klinische Verfahren noch präziser, personalisierter und effizienter macht.
KI-unterstützte Diagnose
Künstliche Intelligenz ist im Gesundheitswesen insbesondere deshalb so vielversprechend, weil sie innerhalb kürzester Zeit gigantische Mengen an Informationen und Bildern verarbeiten und analysieren kann. Algorithmen werden mit den Daten aus zahlreichen Untersuchungen trainiert, um Analysemuster zu erkennen und die Lernfähigkeit der KI auf neue Scans anzuwenden. Dabei werden Muster und Merkmale identifiziert, die dem menschlichen Auge manchmal entgehen können.
Insbesondere für Fachgebiete wie die Radiologie sind solche Entwicklungen wertvoll. Das Potenzial zum Auffinden von Läsionen, Tumoren und anderen Anomalien in bildgebenden Scans ist groß.
Neben der diagnostischen Präzision ist ebenso die Schnelligkeit der Diagnose ein entscheidender Faktor, um Patient:innen schnellstmöglich behandeln und damit ihre Erfolgsaussichten erhöhen zu können.
Laut einer kürzlich erschienenen Veröffentlichung im Brazilian Journal of Medical Education sind die beiden Technologien, die derzeit bei der Diagnose von Krankheiten am meisten herausragen, die Plattformen Watson Health von IBM und Deep Mind von Google.
Erstere ist in der Lage, bei der Erkennung von diabetischer Retinopathie zu helfen. Dazu analysiert sie eine augenärztliche Datenbank mit mehr als 35.000 Netzhautbildern. Das zweite Beispiel ist ein Supercomputer, der in der Lage ist, Anzeichen von Melanomen zu erkennen. Nach den in der Studie veröffentlichten Daten ist seine Genauigkeit um 5,5 Prozent höher als die von menschlichen Dermatologen.
Personalisierte Medizin und Behandlung
Die personalisierte Medizin ist ein innovativer Ansatz. Sie berücksichtigt die individuellen Merkmale jedes Patient:innen, um die am besten geeignete Behandlung zu bestimmen. Künstliche Intelligenz spielt in diesem Prozess eine Schlüsselrolle. Denn ihre Algorithmen können genetische Daten, die Krankengeschichte und Informationen über den Lebensstil der Patient:innen ganzheitlich analysieren.
Daraus lässt sich eine noch stärker personalisierte Patientenreise ableiten. Auf der Grundlage dieses Profils können die Fachkräfte des Gesundheitswesens die wirksamsten Behandlungen auswählen und pauschale Verfahren oder solche, die wenig Nutzen bieten und unnötige Nebenwirkungen verursachen können, vermeiden.
Es ist außerdem wichtig zu erwähnen, dass Systeme wie jameda Pro, die heute von Ärzt:innen und Angehörigen der Gesundheitsberufe eingesetzt werden, eine wichtige Rolle bei der Personalisierung von Pflege und Behandlung spielen. Darüber hinaus bringen sie große Fortschritte für den Praxisalltag und die Praxisergebnisse. Denn diese Plattformen verfügen über Funktionen wie die elektronische Patientenakte, in der detaillierte Informationen über Patienten sicher und effizient gespeichert werden. Sie zeichnen Krankengeschichten, Testergebnisse, Rezepte und andere relevante Daten auf.
Mit Hilfe von KI-Assistenten wie Noa Notes können diese medizinischen Aufzeichnungen automatisiert und mit automatischen Analysen und Erkenntnissen angereichert werden, wodurch es einfacher wird, für Patient:innen spezifische Gesundheitstrends zu erkennen.
Das Gleiche gilt für die Telemedizin: Sie hat einen großen Einfluss auf die personalisierte Gesundheitsfürsorge, gerade weil sie Fernkonsultationen und eine kontinuierliche Überwachung der Patient:innen ermöglicht.
Mit Hilfe von KI können Fachleute bei Videosprechstunden in Echtzeit auf Daten von Patient:innen zugreifen. Dazu zählen Informationen über die Therapietreue, gemeldete Symptome und sogar biometrische Daten, die von Wearables wie z. B. Smartwatches erfasst werden.
Die KI kann diese Daten analysieren, um den Fachleuten bei der Kalibrierung von Behandlungen zu helfen, wobei stets die individuellen Bedürfnisse der Patient:innen berücksichtigt werden.
Medizinische Ausbildung
Künstliche Intelligenz verändert ebenso die Aus- und Weiterbildung von Fachkräften im Gesundheitswesen. Eine Möglichkeit ist die Nutzung von KI, um hypothetische Fälle verschiedener medizinischer Zustände zu generieren. Anhand von realen Daten können Simulationen erstellt werden, um das Wissen und die Erfahrung der Fachkräfte zu testen und die Durchsetzungsfähigkeit ihrer Verfahren auf der Grundlage legitimer Fälle zu bewerten.
Über diese Art der Anwendung hinaus dürfte die Entwicklung des Metaverse selbst von der KI beeinflusst werden und sich auf die Qualifikation von Fachleuten auswirken. KI-gestützte Simulationsplattformen werden es Medizinstudenten ermöglichen, komplexe Verfahren in virtuellen Umgebungen zu üben. Diese Simulationen sind sehr realistisch und erlauben es den Lernenden, Fehler zu machen, ohne dass dies schwerwiegende Folgen hat.
Auf diese Weise können sie ihre Fähigkeiten verbessern und anspruchsvolle Szenarien in einer kontrollierten Umgebung bewältigen, ohne Patient:innen zu gefährden. Dies trägt zur Ausbildung kompetenter, erfahrener und selbstbewusster Fachkräfte bei.
Laut der Accenture-Umfrage „Digital Health Technology Vision 2022“ sind sich 80 % der Führungskräfte im Gesundheitswesen darüber im Klaren, dass die virtuelle Realität einen erheblichen Einfluss auf die Gesundheitsversorgung haben wird und dass die künstliche Intelligenz eine wichtige Rolle in diesem Prozess spielen wird. Die Investitionen in diese Anwendungen werden daher in naher Zukunft wahrscheinlich zunehmen und die medizinische Ausbildung beeinflussen.
Entwicklung neuer Arzneimittel
Die Entwicklung neuer Medikamente ist ein langwieriger und kostenintensiver Prozess. KI trägt dazu bei, die pharmazeutische Entwicklung flexibler und praktikabler zu machen, indem sie große Datenbanken mit chemischen Verbindungen analysiert und vielversprechende Moleküle identifiziert, die in neuen Medikamenten eingesetzt werden können.
Darüber hinaus können mit KI ausgestattete Systeme vorhersagen, wie diese Moleküle mit Proteinen und Zellen im Körper interagieren, was für das Verständnis ihrer Wirksamkeit und Sicherheit entscheidend ist.
Dies verkürzt die Zeit, die für die Entwicklung neuer Behandlungen benötigt wird, erheblich und könnte zu wirksameren Therapien für eine Vielzahl von Krankheiten führen. Die größten Nutznießer sind die Patient:innen, unabhängig von ihrem Gesundheitszustand.
Das wichtigste Beispiel für diese Anwendung von künstlicher Intelligenz im Gesundheitswesen wird in einer Studie beschrieben, die in der Fachzeitschrift Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS) veröffentlicht wurde: Forscher:innen des MIT und der Tufts University in den USA haben ConPLex entwickelt – ein KI-Modell, das Aminosäuresequenzen in Proteinen analysiert, um Wechselwirkungen mit potenziellen Medikamenten zu erkennen.
Es wurde entwickelt, um die enorme Herausforderung zu bewältigen, aus Tausenden in Datenbanken beschriebenen Verbindungen die richtigen auszuwählen. ConPLex überwindet bisherige Einschränkungen, indem es Aminosäuresequenzen numerisch darstellt. Dies ermöglicht es, Wechselwirkungen zwischen Proteinen und Wirkstoffkandidaten vorherzusehen.
Das Modell ist in der Lage, mehr als 100 Millionen Verbindungen an einem einzigen Tag zu screenen. Dies ist ein bisher unerreichtes Maß an Effizienz in pharmakologischen Studien.
Darüber hinaus wurde das Modell so trainiert, dass es echte Verbindungen von falschen unterscheiden kann. Dies trägt weiter dazu bei, die Kosten für die Entdeckung neuer Arzneimittel zu senken und die Erfolgsquote zu erhöhen.
Überwachung der Patient:innen
Die künstliche Intelligenz wird im Gesundheitswesen außerdem zur Überwachung von Patient:innen eingesetzt – insbesondere bei Menschen mit chronischen Erkrankungen. Vernetzte medizinische Geräte, wie Wearables und Sensoren, sammeln biomedizinische Daten (Herzfrequenz, Blutdruck, Blutzuckerspiegel usw.) und senden sie an KI-Lösungen. Diese können Muster und Anomalien in den Daten erkennen und das medizinische Personal auf kritische Veränderungen am Zustand der Patient:innen aufmerksam machen. Dies ermöglicht ein schnelleres Eingreifen und kann ernsthafte Komplikationen verhindern.
Außerdem hilft es den Patient:innen, ihre Krankheiten leichter zu bewältigen und ihre Lebensqualität zu verbessern. Mithilfe von künstlicher Intelligenz können Ärzt:innen in Brasilien z. B. die komplette Krankengeschichte aller Patient:innen analysieren, sie mit den Mustern in der Datenbank vergleichen und Warnungen ausgeben, wenn ein Risiko für Komplikationen besteht.
In einem Artikel in G1 erklärten die Entwickler:innen des Tools, dass die KI die Aufenthaltsdauer im Krankenhaus um bis zu 10 % reduziert hat. Die Sterblichkeit ging um bis zu 25 % zurück. Die Daten betrafen insgesamt 1455 Patienten, die von der künstlichen Intelligenz überwacht wurden.
Ethische und regulatorische Herausforderungen
Die zunehmende Integration der künstlichen Intelligenz in die Gesundheitsversorgung bringt eine Reihe ethischer und rechtlicher Herausforderungen mit sich. Dies erfordert die volle Aufmerksamkeit von Ärzt:innen und anderen Fachleuten auf diesem Gebiet.
Während KI bedeutende Fortschritte in der Diagnose, Behandlung und Versorgung von Patient:innen ermöglicht, ist es wichtig, dass diese Innovationen ethisch und verantwortungsvoll umgesetzt werden. Hier sind die wichtigsten zu beachtenden Punkte:
Einhaltung von Rechtsvorschriften
Zunächst ist es wichtig, dass KI-Anwendungen im Gesundheitswesen mit der Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) übereinstimmen. Diese garantiert den Schutz der Privatsphäre und die Sicherheit von Informationen zu den Patient:innen und legt klare Richtlinien für die Erhebung, Verwendung und Weitergabe sensibler Daten fest.
Algorithmische Diskriminierung
Algorithmische Unterscheidung ist eine kritische Herausforderung: KI-Algorithmen können durch Verzerrungen in den Daten beeinflusst werden, mit denen sie trainiert werden. Dies kann zu Ungleichheiten bei der Diagnose und Behandlung von Minderheiten führen. Es ist daher von entscheidender Bedeutung, diese Verzerrungen zu überwachen und abzumildern, um sicherzustellen, dass KI fair und gerecht gegenüber allen Bevölkerungsgruppen ist, unabhängig von Ethnie, Geschlecht oder anderen Faktoren.
Humanisierte Gesundheitsversorgung
Die KI im Gesundheitswesen sollte die menschliche Arbeit der Fachkräfte im Gesundheitswesen nicht ersetzen, sondern sie vielmehr ergänzen und erleichtern. Fachkräfte spielen weiterhin eine grundlegende Rolle bei der Interpretation der durch künstliche Intelligenz gewonnenen Ergebnisse, wenn sie klinische Entscheidungen treffen oder bei der Kommunikation mit Patient:innen. Technologie kann wertvolle Informationen liefern und Prozesse optimieren, aber Empathie und klinisches Urteilsvermögen sind unersetzlich.
Verwaltung der Daten
Datenmanagement ist entscheidend: Angesichts der Sammlung massiver medizinischer Daten müssen die Sicherheit, die Integrität und der angemessene Zugang zu diesen Inhalten gewährleistet werden. Dazu gehören die Erstellung robuster Sicherheitsprotokolle sowie die Festlegung von Standards für die Interoperabilität von Systemen und den sicheren Informationsaustausch.
Die Rolle der Angehörigen der Gesundheitsberufe
Angehörige der Gesundheitsberufe spielen eine wichtige Rolle bei der ethischen Umsetzung von KI. Sie müssen darin geschult werden, die Möglichkeiten und Grenzen der Technologie zu verstehen und Entscheidungen auf der Grundlage der von ihr bereitgestellten Informationen zu treffen. Darüber hinaus müssen sie in einem so sensiblen Bereich wie dem Gesundheitswesen ethische und menschliche Aspekte berücksichtigen.
Weiterbildungsmaßnahmen
Künstliche Intelligenz entwickelt sich ständig weiter. Fachkräfte müssen sich deshalb kontinuierlich weiterbilden, um auf dem neuesten Stand zu bleiben. Dazu gehört nicht nur das Verständnis für neue Technologien, sondern auch für die ethischen Aspekte ihrer Nutzung. So wird sichergestellt, dass die Fachkräfte darauf vorbereitet sind, in einem sich schnell verändernden Umfeld kohärente Entscheidungen zu treffen.
Strategische Partnerschaften
Strategische Partnerschaften sind unerlässlich, um die Zuverlässigkeit der im Gesundheitswesen eingesetzten Technologie zu gewährleisten, die menschliche Beziehung zu den Patient:innen zu erhalten und ihre sensiblen Daten zu schützen. Um Sie bei diesem Prozess zu unterstützen, arbeitet jameda in voller Übereinstimmung mit der DSGVO, verfügt über einen AWS-Server (den zuverlässigsten der Welt), SSL-Verschlüsselung (die gleiche, die von Banken verwendet wird) und SBIS v5.2-Zertifizierung (die höchste Sicherheitsstufe in diesem Sektor).
Technologie und Erfolg: Fachleute aus dem Gesundheitswesen, die auf die Technologie von jameda setzen
Der KI-Assistent Noa Notes unterstützt beim Erstellen medizinischer Notizen, steigert die Qualität der Dokumentation und verschafft mehr Zeit für die Behandlung Ihrer Patient:innen. Aber jameda Pro hat noch mehr zu bieten: eine Online-Terminvereinbarung mit automatisierten Erinnerungen und Nachrückfunktion, Videosprechstunden, personalisierte Marketingkampagnen und vieles mehr.
Oder wie es unsere Kund:innen sagen:
„Heutzutage suchen die meisten Patient:innen ihre Ärzte im Internet. Durch mein jameda Premium-Paket erhalte ich viele neue Patient:innen.“
– Dr. med. Ulrich Pfeiffer, Orthopäde aus München
„Patient:innen ansprechen, Termine online vergeben und in einem umfassenden Terminkalender verwalten – mit der jameda Online-Terminvergabe habe ich mein gesamtes Termin-Management an einem Ort.“
– Dr. med. dent. Antje Ueding, Zahnärztin aus Passau
„Mit der Online-Terminvergabe gewinne ich gezielt die Patient:innen, die zu meinem Leistungsspektrum passen, und optimiere gleichzeitig das Termin-Management meiner Praxis.“
– Dr. med. Eugen Spirk, Plastischer & Ästhetischer Chirurg aus München
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