Künstliche Intelligenz in der Medizin

Künstliche Intelligenz und Robotik haben in der modernen Medizin längst Einzug gehalten. Der Gesundheitssektor steht immer wieder vor neuen Herausforderungen, die es zu bewältigen gilt. Ein Mangel an Fachpersonal, enorme Arbeitsbelastung und schier unendliche Datenmengen – auch dabei soll KI zukünftig helfen und bessere Bedingungen für Ärzte und Patienten schaffen.

Robotersysteme im Labor und im OP

Schon heute sind Robotersysteme und halb automatische Laborstraßen aus den meisten Krankenhäusern nicht mehr wegzudenken. Mit ihrer Hilfe werden Reagenzgläser geschüttelt, Gewebeproben sortiert und die Medikamentenvergabe überwacht. Das alles geschieht bereits mit sehr hoher Zuverlässigkeit, ohne dass jeder Handgriff von einem Menschen ausgeführt werden muss. Roboterbasierte Röntgenanwendungen gibt es seit etwa zwei Jahren auf dem europäischen Markt.

Selbst im Operationssaal ist die Robotik längst angekommen. Bereits seit einiger Zeit kommt bei minimalinvasiven Eingriffen ein Roboter namens „Da Vinci“ zum Einsatz. Dieser verfügt über vier Arme, die vom Chirurgen gesteuert werden. Zeitgleich liefert ein 3-D-Monitor dem Arzt Bilder, die eine äußerst präzise Führung der Instrumente möglich machen.

Bessere Diagnostik dank Machine Learning

Beim sogenannten Maschinellen Lernen wird ein neuronales Netzwerk mit einer großen Datenmenge gefüttert und lernt dabei, Muster und Gesetzmäßigkeiten sowie Abweichungen davon zu erkennen.

Werden in ein solches Netzwerk nun neben fachlichem Wissen und den Ergebnissen aus bisherigen Behandlungsverläufen noch Daten aus elektronischen Patientenakten eingespeist, ist das System in der Lage, diese zu vergleichen und auszuwerten. Zusätzlich sollen die intelligenten Netzwerke auch sozialökonomische und demografische Daten berücksichtigen, Behandlungsvorschläge machen oder auch den behandelnden Arzt bei Medikamentenunverträglichkeiten oder eingeschränkter Wirkung warnen können.

Die lernfähige Software soll außerdem dazu in der Lage sein, Untersuchungen und Ergebnisse aus unterschiedlichen Bereichen – zum Beispiel Virologie, Mikrobiologie, Genetik und Pathologie – miteinander zu verbinden und so eine möglichst allumfassende und individuelle Diagnose zu erstellen.

Auch die Analyse abstrakter Muster wie zum Beispiel auf Röntgen-, Mikroskop- oder CT-Bildern gehört zu den Stärken intelligenter Computersoftware.

Vielversprechende Zukunftsaussichten

Besonders für die Früherkennung von Diabetes, Krebs, aber auch Herzerkrankungen wird KI in Zukunft eine immer größere Rolle spielen. Und auch die Betreuung immobiler Patienten oder Menschen in medizinisch unterversorgten Regionen, in denen Fachpersonal oder Analyseinstrumente fehlen, könnte zukünftig vereinfacht werden. Ärzte sollen entlastet und die ständig anwachsenden Datenberge leichter bewältigt beziehungsweise noch sinnvoller genutzt werden.

Eine globale Analyse von Gesundheitsdaten bietet außerdem großes Potenzial für die Forschung. Dafür müssen aber für den Umgang mit den sensiblen Daten praktikable Lösungen hinsichtlich des Datenschutzes gefunden werden. Und auch die Ordnung der unstrukturierten Daten aus handgeschriebenen und in den unterschiedlichsten Sprachen verfassten Krankenakten ist eine weitere große Herausforderung.

Persönlichen Kontakt ersetzen sollen die neuen Methoden und Systeme jedenfalls nicht. Im Gegenteil sollen Ärzte und Ärztinnen durch die Entlastung mehr Zeit für die individuelle Betreuung der Patientinnen und Patienten haben und Kreativität und Empathie mehr Raum geben können.