KI verändert die Medizin zum Besseren
Bei all den Berichten und Studien über maschinelles Lernen und Computer, die die Arbeit von Krankenschwestern und Ärzten übernehmen, könnte man sich fragen, ob Roboter ihre Arbeit übernehmen.
Sie brauchen sich keine Sorgen zu machen. Künstliche Intelligenz (KI) mag neu sein und sich in schwindelerregender Geschwindigkeit ausbreiten, aber letztendlich wird sie das Leben sowohl der Anbieter als auch der Patienten besser machen.
Und so geht’s.
KI bringt weitreichende Vorteile für das Gesundheitswesen
KI bewährt sich bereits in mehreren wichtigen Disziplinen. Die folgenden Beispiele zeigen, wie KI die Gesundheitsversorgung sowohl für Patienten als auch für Anbieter verändert und verbessert.
Allgemeine Medizin: Im Vereinigten Königreich nutzen mehr als 1,2 Millionen Menschen einen Chatbot, der ihre medizinischen Fragen auf Abruf und zu Hause beantwortet. Der Nationale Gesundheitsdienst (NHS) erwartet, dass die App seine Kosten senkt. Eine typische Interaktion zwischen Bot und Mensch dauert nur 12 Nachrichten hin und her und ist schneller als ein Telefongespräch mit einem Arzt.
Kardiologie: In einem Artikel aus dem Jahr 2019 über einen KI-gesteuerten Computer, der mehr als 90.000 EKG-Aufzeichnungen „studiert“ hat, heißt es, dass die Maschine in der Lage war, zu lernen, Muster zu erkennen, Regeln aufzustellen und diese genau auf zukünftige EKG-Messungen anzuwenden. Die Maschine war schnell in der Lage, 10 Arten von Herzrhythmusstörungen zu erkennen und zu klassifizieren. Nach sieben Monaten war der Computeralgorithmus genauso gut und in einigen Fällen sogar besser als Experten in der Lage, eine genaue Diagnose zu stellen.
Eine Meta-Analyse von 2019 über den Einsatz von maschinellem Lernen in der Kardiologie kam zu dem Schluss: „Alle in dieser Übersicht erwähnten Studien haben eindeutig gezeigt, dass ML im Vergleich zu konventionellen Ansätzen überlegene Ergebnisse bei der Identifizierung von Obstruktionen oder der Vorhersage größerer unerwünschter Ereignisse liefert.“
Krebs: Eine retrospektive Studie über verpasste Krebsdiagnosen hat gezeigt, dass cmAssist, ein auf künstlicher Intelligenz basierender computergestützter Erkennungsalgorithmus, die Sensitivität der Radiologen bei der Brustkrebsvorsorge und -erkennung verbessern kann. „Die Anzahl der falsch-positiven Rückmeldungen der Radiologen stieg durch den Einsatz von cmAssist um weniger als 1 Prozent“, schreiben die Autoren der Studie. „Die Verwendung von cmAssist TM führte zu einer erheblichen und statistisch signifikanten Verbesserung der Genauigkeit und Empfindlichkeit der Radiologen bei der Erkennung von Krebserkrankungen, die ursprünglich übersehen wurden.
Psychologie: Eine Studie aus dem Jahr 2019 untersuchte den Nutzen von Tess, einem KI-Tool zur Verbesserung der psychiatrischen Versorgung. Tess bietet On-Demand-Unterstützung für Pflegefachkräfte, Patienten und pflegende Angehörige. Die Autoren beschreiben Tess als einen „kostengünstigen, benutzerfreundlichen und hochgradig anpassbaren“ Dienst und stellen fest, dass er sowohl bei Patienten mit psychischen Problemen als auch bei ihren Pflegern zu bemerkenswerten Verbesserungen führt.
„Es gibt Hinweise darauf, dass der Einsatz psychologischer künstlicher Intelligenz zur Bereitstellung maßgeschneiderter Unterstützung für Pflegekräfte, Patienten und pflegende Angehörige eine praktikable Methode zur Bereitstellung von Dienstleistungen ist“, so die Autoren. „Dieser Bericht deutet darauf hin, dass der Tess-Dienst eine erschwingliche und skalierbare Lösung sein könnte, die den vollen Terminkalendern von Pflegekräften gerecht wird und ihnen dabei hilft, Burnout zu reduzieren und ihre Widerstandsfähigkeit zu verbessern.“
Die Forscher stellten auch fest, dass die Fähigkeit von Tess, die Unterstützung für Patienten zu erweitern, die Belastung der Pflegekräfte verringert und das Potenzial hat, Gefühle von Depression, Angst und Einsamkeit zu lindern. Der Einsatz von Tess ermöglichte es außerdem, „die emotionale Unterstützung auf Tausende von Menschen gleichzeitig auszuweiten“.
Ophthalmologie: In einem kürzlich erschienenen Artikel wird darauf hingewiesen, dass mehrere Studien gezeigt haben, dass die KI bei der Erkennung von diabetischer Retinopathie, Glaukom, altersbedingter Makuladegeneration (AMD), Frühgeborenen-Retinopathie, Refraktionsfehlern und bei der Identifizierung von kardiovaskulären Risikofaktoren und Krankheiten anhand von digitalen Fundusfotos genau und effektiv ist. Darüber hinaus, so die Autoren, ist KI zuverlässig bei der „Identifizierung von Krankheitsmerkmalen, dem Fortschreiten und dem Ansprechen auf die Behandlung von Netzhauterkrankungen wie neovaskulärer AMD und diabetischem Makulaödem unter Verwendung der optischen Kohärenztomographie (OCT). Darüber hinaus kann die Anwendung von maschinellem Lernen auf Gesichtsfelder nützlich sein, um das Fortschreiten eines Glaukoms zu erkennen.“
Dermatologie: In einer Studie aus dem Jahr 2019 verwendeten Forscher 12.378 Open-Source-Dermaskopie-Bilder, um ein KI-Netzwerk zu trainieren, das verdächtige Läsionen auf Dermatologenebene klassifiziert. Die Diagnosegenauigkeit des Netzwerks wurde mit der von 157 Dermatologen aus 12 Universitätskliniken in Deutschland verglichen. Die KI-gesteuerte Anwendung „übertraf 136 der 157 Dermatologen und alle unterschiedlichen Erfahrungsstufen (vom Assistenzarzt bis zum Chefarzt) in Bezug auf die durchschnittliche Spezifität und Sensitivität“, so die Autoren.
Pädiatrie: Kürzlich wurden Forschungsergebnisse zu Googles tragbarer Brille namens Superpower Glass zusammengestellt, einer von künstlicher Intelligenz gesteuerten, tragbaren Verhaltensintervention zur Verbesserung der sozialen Leistungen von Kindern mit Autismus-Spektrum-Störungen (ASD).
Das Gerät soll Kindern helfen, die Mimik anderer Menschen zu lesen und zu interpretieren und die Sozialisierung von Kindern mit ASD zu verbessern. In einer randomisierten klinischen Studie erhielten die Teilnehmer eine von zwei Arten der Therapie. Die erste Gruppe erhielt die Superpower Glass Intervention und eine begleitende Smartphone-App zur Förderung des Engagements und der Erkennung von Emotionen durch die Erkennung von Gesichtsausdrücken und die Bereitstellung von verstärkenden sozialen Hinweisen. Außerdem erhielten sie eine verhaltensanalytische Therapie. Die Kontrollgruppe erhielt nur eine verhaltensanalytische Therapie.
Die Studie zeigte, dass „Kinder, die (Superpower Glass) erhielten, signifikante Verbesserungen auf der Vineland Adaptive Behaviors Scale Sozialisations-Subskala zeigten, verglichen mit den Kontrollpersonen, die wie üblich behandelt wurden.“ Darüber hinaus „verstärkt Superpower Glass das Engagement im Gesicht und die Erkennung von Emotionen, was darauf hindeutet, dass entweder das eine oder das andere ein Wirkmechanismus für die beobachtete Verbesserung sein könnte“, schreiben die Autoren. „Diese Studie unterstreicht das Potenzial der digitalen Therapie für zu Hause, die Standardbehandlung zu ergänzen.
Sunnie Southern, Leiterin des Bereichs Gesundheits- und Biowissenschaften bei Onix, versteht die Bedenken, die Ärzte gegenüber dem weit verbreiteten Einsatz von KI am Arbeitsplatz haben könnten. „Es gibt so viel Hype um die Übernahme des Gesundheitswesens durch Maschinen“, sagt sie. „Und wir können nicht erwarten, dass Ärzte einfach automatisch alles nutzen, was wir ihnen vorsetzen.“
Southern vertrat die Ansicht, dass die Erklärungsfähigkeit der KI – das Ausmaß, in dem Menschen verstehen können, warum die KI zu den von ihr gezogenen Schlüssen gekommen ist – ein zentrales Merkmal ist, um Anbietern zu helfen, die vielfältigen Diagnose- und Behandlungsvorteile der KI zu nutzen.
Sie fügte hinzu, dass Maschinen den Menschen nicht ersetzen können und werden, denn in der Gesundheitsfürsorge „kann nichts einen warmen Händedruck, eine Umarmung, einen Blick ersetzen – all diese subtilen, aber lebenswichtigen menschlichen Interaktionen, die ein entscheidender Teil der Pflege sind.“
KI hilft der wachsenden Weltbevölkerung bei der Identifizierung von Krankheitsbedrohungen
Nach Angaben des Ministeriums für wirtschaftliche und soziale Angelegenheiten der Vereinten Nationen wird die Weltbevölkerung bis zum Jahr 2050 auf 9,8 Milliarden und bis zum Jahr 2100 auf 11,2 Milliarden ansteigen. Dieses atemberaubende prognostizierte Bevölkerungswachstum wird in Verbindung mit schädlichen Freizeitreisen, Massenmigrationsauslösern wie der Geopolitik, wetterbedingten globalen Ereignissen wie Überschwemmungen und Dürren, chancenorientierter Einwanderung und anderen globalen Faktoren zu einer Herausforderung für den Umgang mit neu auftretenden Krankheiten und die Kontrolle von Pandemien bekannter Krankheiten werden.
KI hat die Fähigkeit – und wird bereits eingesetzt – Überwachungssysteme zu automatisieren und Gesundheitsmuster und Anomalien zu sammeln und zu sortieren. Berichte von Ärzten, Labors und Gesundheitsbehörden dienen der Gesundheitspolitik und der Reaktion auf unvorhergesehene und potenziell gefährliche Gesundheitsbedrohungen.
KI kann auch zur Rückverfolgung von Kontaktpersonen bei Ausbrüchen eingesetzt werden, so dass die Gesundheitsbehörden Personen identifizieren können, die mit infizierten Patienten in Kontakt gekommen sind.
Die weite Verbreitung von Mobiltelefonen, Laptops, Tablets und anderen elektronischen Geräten ermöglicht es der KI auch, Warnungen und Empfehlungen für breite Kreise der lokalen und internationalen Öffentlichkeit auszusprechen. Mehrere KI-gesteuerte Systeme sind bereits im Einsatz.
Das Bioportal-Projektdas von der University of Arizona zusammen mit dem New York State Department of Health und dem California Department of Health Services initiiert wurde, verwendet Echtzeit-Krankenhausdaten, Freitext-Krankenhausinformationen und Daten aus sozialen Netzwerken, um Hotspot-Analysen durchzuführen. Die erzeugten Daten liefern in Echtzeit interaktive geografische Muster von Krankheitsausbrüchen und können dazu verwendet werden, Daten schnell zu sichten, um Antworten zu finden.
Forscher berichten, dass während der Grippesaison 2012 bis 2013 ein KI-Überwachungssystem Twitter-basierte Feeds auf Erwähnungen der Grippe oder ihrer Symptome überwacht hat. Das KI-System spiegelte die CDC-Daten zur Grippe mit 85 Prozent Genauigkeit wider.
Das kanadische Global Public Health Intelligence Network (GPHIN) ist ein digitales, automatisiertes Überwachungssystem, das mithilfe von KI Internetmedien wie Nachrichtensendungen und Websites in neun Sprachen überwacht, um potenzielle Krankheitsausbrüche oder andere Gesundheitsbedrohungen auf der ganzen Welt zu erkennen und zu melden. Im Jahr 2004 erkannte das GPHIN den Ausbruch von SARS zwei Monate vor der Weltgesundheitsorganisation.
ProMED Mail der Internationalen Gesellschaft für Infektionskrankheiten ist ein internetbasiertes Meldesystem zur schnellen weltweiten Verbreitung von Informationen über Ausbrüche von Infektionskrankheiten und akute Expositionen gegenüber Toxinen, die sich auf die menschliche Gesundheit auswirken, einschließlich solcher bei Tieren und Pflanzen, die als Lebens- oder Futtermittel angebaut werden. ProMED nutzt KI, um rund um die Uhr aktuelle und zuverlässige Nachrichten über Bedrohungen der Gesundheit von Menschen, Tieren und Pflanzen weltweit zu liefern.
Auf der Website des Dienstes heißt es: „Durch die frühzeitige Warnung vor Ausbrüchen neu auftretender und wieder auftauchender Krankheiten können auf allen Ebenen der öffentlichen Gesundheit rechtzeitig Vorkehrungen getroffen werden, um die Übertragung von Epidemien zu verhindern und Leben zu retten.“
Andere massive Überwachungs- und Warnsysteme gibt es bereits und viele weitere sind in der Entwicklung. Es gibt keinen Ersatz für die Fähigkeit der KI, Daten zur öffentlichen Gesundheit zu sammeln, zu sortieren und zu interpretieren und entsprechende Warnungen, Empfehlungen und Updates in Echtzeit herauszugeben. Der zunehmende Einsatz dieser Technologie wird zweifellos Tausende und sogar Millionen von Leben retten – und tut dies wahrscheinlich bereits.
KI kann eine Gesundheitsdemokratie schaffen
Die Vereinigten Staaten sind berüchtigt dafür, dass sie Millionen von Menschen den Zugang zur Krankenversicherung und damit zur Gesundheitsversorgung verweigern. Die finanziellen Kosten, die durch Produktivitätsverluste und die Behandlung sehr kranker Patienten entstehen, die zuerst in der Notaufnahme behandelt werden – wenn ihre unbehandelten medizinischen Probleme bereits zu schweren Symptomen und Folgen geführt haben – sind Gegenstand vieler Studien und politischer Debatten.
Aber auch der Standort kann den Zugang zur Gesundheitsversorgung einschränken. Ländliche Gemeinden in den USA haben gemeinsame Risiken für eine schlechtere Gesundheit. Diese Herausforderungen, darunter ein Mangel an Ärzten vor Ort, Armut und geografische Isolation, tragen nach Angaben der Association of American Medical Colleges zu einem mangelnden Zugang zur Gesundheitsversorgung bei .
Ein Bericht des North Carolina Rural Health Research Program (NC RHRP) an der University of North Carolina, Chapel Hill, aus dem Jahr 2017 beschreibt weitere Herausforderungen, denen Landbewohner im Vergleich zu Stadtbewohnern ausgesetzt sind:
- Ein höherer Prozentsatz von Kindern, die in Armut leben
- Weniger Erwachsene mit postsekundärem Bildungsabschluss
- Mehr unversicherte Einwohner unter 65 Jahren
- Höhere Sterblichkeitsraten der Sterblichkeit
- Unfähigkeit/Weisheit, sich Zeit für den langen Weg zur medizinischen Versorgung zu nehmen
- Längere (potenziell gefährliche) Wartezeiten für medizinische Notdienste
- Höhere Raten von Fettleibigkeit, Diabetes, psychischen Störungen und anderen chronischen Erkrankungen – und frühe Todesfälle
KI kann Patienten in ländlichen Gebieten einen besseren Zugang zur Gesundheitsversorgung verschaffen
Die Telemedizin, d.h. die Ferndiagnose und -behandlung von Patienten über Telekommunikationstechnologie, hat laut einem kürzlich erschienenen Artikel in der Harvard Business Review bereits einen Beitrag zur Bekämpfung der Gesundheitskrise auf dem Land in den USA geleistet. KI arbeitet bereits mit einigen dieser Systeme zusammen, um die Vitalwerte von Patienten aus der Ferne zu überwachen, Warnungen und Terminerinnerungen auszulösen und es den Patienten zu ermöglichen, über das Mobiltelefon von Angesicht zu Angesicht mit Gesundheitsdienstleistern zu sprechen.
KI-gesteuerte Geräte wie Smartphones, Tablets und Smartwatches könnten dafür sorgen, dass die Patienten ständig mit ihren Ärzten in Kontakt bleiben, ihre Krankenakten und Ergebnisse aus der Ferne aktualisieren, Erinnerungen bereitstellen und die Einhaltung von Medikamenten und Behandlungsplänen verbessern. Letztendlich könnten die Ungleichheiten verringert oder sogar ganz beseitigt werden, um für die US-Bevölkerung unabhängig von ihrer geografischen Lage gerechtere Bedingungen zu schaffen.
Die KI-gesteuerte Medizin kann, ob auf lokaler oder globaler Ebene, gemeinschaftliche und regionale Gesundheitsdaten in Echtzeit erfassen und aktualisieren. Diese Daten können von maschinell lernenden KI-Robotern und -Computern mit bereits vorhandenen Daten kombiniert werden, um dann innerhalb von Sekunden oder Minuten evidenzbasierte Gesundheitsmaßnahmen und Empfehlungen zur Ausrottung von Krankheiten zu erstellen, während sie gleichzeitig aus den neu hinzugekommenen Informationen lernen.
Die KI verspricht auch in anderer Hinsicht eine Angleichung der medizinischen Behandlung. Durch die Einsparung von Millionen und Milliarden von Dollar für mühsame Verwaltungsaufgaben, Fehldiagnosen, fälschlicherweise verursachte Todesfälle, die Ausbreitung von Krankheiten, unzureichende Pflege und unnötige Kosten für Notaufnahmen könnte die Möglichkeit einer universellen Gesundheitsversorgung in den USA Wirklichkeit werden, und was für ein Gleichmacher das sein könnte! Die Nation, die für ihr hervorragendes und innovatives Gesundheitswesen bekannt ist, hätte dann nicht mehr das teuerste System mit den kränksten Patienten in der westlichen Hemisphäre.
Komm schon, das Wasser ist gut
Angesichts des rasanten technologischen Fortschritts in der Medizin ist es kein Wunder, dass sich die Anbieter von neuer Roboter- und Computer-KI-Technologie überfordert fühlen. Aber so wie wir vor einigen Jahren gelernt haben, uns an scheinbar fremde und komplizierte Geräte wie Mobiltelefone und PCs zu gewöhnen und sie zu benutzen, wird KI im Gesundheitswesen schnell zur Norm.
Das maschinelle Lernen wird das Leben der Patienten in einer Weise verbessern und verlängern, die so unvorstellbar ist, wie es KI-gesteuerte Roboter und Computer noch vor ein paar Jahren waren. Ärzte werden mehr Zeit haben, um sich ihren Patienten und ihrer Forschung zu widmen.