Überall da, wo große Datenmengen verarbeitet werden müssen, kann KI weiterhelfen
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Die Einsatzmöglichkeiten von Künstlicher Intelligenz in der Medizin sind groß. Die folgenden zehn Beispiele zeigen, wie KI in der Medizin dazu beiträgt, die Diagnosegenauigkeit zu erhöhen, die Behandlung zu personalisieren und die Effizienz im Gesundheitswesen zu steigern:
1. Diagnose-Unterstützung: KI-Systeme können unter anderem sehr schnell große Mengen an medizinischen Bildern analysieren, um Anomalien und Krankheiten zu erkennen. Dazu gehören Röntgenaufnahmen, MRT-Scans und CT-Scans. Damit hilft KI Radiologinnen und Radiologen bei einer schnellen, zuverlässigen und präzisen Diagnose von Erkrankungen wie Krebs, Frakturen oder neurologischen Störungen.
2. Digitale Blutanalyse: Bei einem Verdacht auf Blutkrebs werden bisher in einem Blutausstrich zeitaufwendig Hunderte von Zellen von Histologen begutachtet. Dank eines Netzwerks mit Hunderttausenden von Bildern einzelner weißer Blutzellen und der Information des Zelltyps lassen sich nun schnelle Zelltypenvorhersagen treffen. Dabei lernt das neue Netzwerk von Helmholtz Munich ständig hinzu und kann neue Zellen klassifizieren.
3. Plazentavermessung: An der Technischen Universität München (TUM) wird ein Algorithmus trainiert, um die Plazenta schwangerer Frauen zu vermessen und bei einer zu kleinen Plazenta die behandelnden GynäkologInnen zu warnen. Denn die genaue Größe der Plazenta ist derzeit noch schwierig zu ermitteln, aber als Indikator für eine ausreichende Versorgung des Ungeborenen wichtig. Bei der KI lernt der Computer aus einer Fülle von Daten wie Ultraschallbildern hinzu und kann bei der Diagnose ein weiteres Hilfsmittel zur Behandlungsstrategie sein.
4. Suche nach Primärtumoren: Mithilfe von KI lässt sich der primäre Tumor von Patientinnen und Patienten finden, bei denen Metastasen das erste und einzige klinische Zeichen einer Krebserkrankung sind. Das sind immerhin zwischen drei und fünf Prozent der KrebspatientInnen. Mithilfe von maschinellen Lernverfahren werden Programme trainiert, auf Patientenbildern Hinweise auf Erkrankungen zu erkennen.
5. Forschung und Entwicklung von Arzneimitteln: Mittels KI kann in der pharmazeutischen Industrie die Entwicklung von Arzneimitteln beschleunigt werden. Denn Künstliche Intelligenz analysiert große Datenmengen in kurzer Zeit, findet dadurch potenzielle Wirkstoffe schneller und kann aufgrund der Datenanalyse mögliche Nebenwirklungen voraussagen. Für anschließende klinische Studien ist das ein großer zeitlicher Gewinn.
Per Smartwatch können ÄrztInnen ihre PatientInnen aus der Ferne überwachen
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6. Robotergesteuerte Chirurgie: Aus dem OP sind Roboter schon lange nicht mehr wegzudenken. Künstliche Intelligenz unterstützt hier bei komplexen Operationen mit robotergesteuerter Chirurgie. Dank lernender KI verbessert sich die Präzision der Bewegungen und Eingriffe stetig. Das führt zu einer schonenderen Operation und somit zu einer schnelleren Erholungszeit für die Patientin und den Patienten.
7. Optimierung von Operationen: Durch die Auswertungen von Millionen abgeschlossener Operationen und Behandlungen lassen sich künftige OPs oder Behandlungen immer weiter optimieren. In der medizinbasierten KI zählt dazu die Bildanalyse beispielsweise von KrebspatientInnen. StrahlentherapeutInnen greifen bei der Markierung von Tumorgewebe auf Algorithmen zurück. Mithilfe von KI lässt sich eine große Anzahl von Daten schnell und sicher auswerten.
8. Gesundheitsüberwachung und Früherkennung: Mit KI-gesteuerten Apps und sogenannten Wearables wie Smart-Watches lassen sich verschiedene Gesundheitsdaten sammeln und analysieren. KI wertet diese Daten aus, erkennt frühzeitig Gesundheitsprobleme und gibt rechtzeitig Tipps und Hinweise zur Verhinderung und Minimierung von Krankheiten.
9. Personalisierte Medizin: KI kann genetische Informationen und Patientendaten nutzen, um personalisierte Behandlungspläne zu erstellen. Dies ermöglicht es Ärztinnen und Ärzten, Medikamente und Therapien gezielter einzusetzen und die Wahrscheinlichkeit von Nebenwirkungen zu minimieren.
10. Digitaler Ärztebrief: Das Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme (IAIS) entwickelt derzeit einen Arztbriefgenerator, der in wenigen Sekunden auf Basis der Krankenakte einen Entlassungsbrief formuliert. Das spart Zeit und die ÄrztInnen können sich auf die Behandlung weiterer PatientInnen konzentrieren.
Schon heute werden große Mengen an Daten gesammelt, die Ärztinnen und Ärzte in medizinbasierten KI-Programmen zunehmend besser unterstützen können. So sollen noch schneller Erkenntnisse erlangt werden. Auch völlig neue Anwendungsmöglichkeiten werden hinzukommen. Neue Technologien werden in hoher Geschwindigkeit entwickelt.
Um noch besser zu werden, benötigt die KI jedoch viele Daten. Doch die sind zumindest in Deutschland nicht immer verfügbar, teils aus Gründen des Datenschutzes, teils aufgrund unzureichend vernetzter Krankenhäuser und Gesundheitsämter. In manchen Bereichen, wie der Plazentauntersuchung mit Ultraschall, lassen sich Daten einfach generieren. In anderen Bereichen wie bei Operationen aber nicht. Doch ohne Daten geht es nicht und dabei gilt: Viel hilft viel. Je größer die Datenmenge, desto besser und genauer arbeitet die KI.
Wie die Zukunft der KI in der Medizin aussehen wird, weiß heute keiner. Aus einigen Bereichen ist sie jetzt schon nicht mehr wegzudenken, in anderen wird sie noch einziehen. Dennoch müssen sich Ärztinnen und Ärzte keine Sorgen um ihren Beruf machen. Denn zumindest aktuell entscheidet immer noch die Ärztin und der Arzt über die Diagnose und Behandlung ihrer Patientinnen und Patienten.
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Fabian Hoberg
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