Prädiktive Medizin ist Realität, die Verantwortung bleibt bei den Ärzten

Sie irren sich, wenn Sie denken, dass nur der Arzt den Zustand Ihres Herzens, Ihrer Blutgefäße, Ihres Gehirns, Ihrer Nieren, Ihres Magens oder eines anderen Organs sehen kann… Das Gerät, das das Organ während der Untersuchung anzeigt, erfasst verschiedene Daten, die die künstliche Intelligenz (KI) gleichzeitig sammelt, analysiert und eine Diagnose vorschlägt. Fortschritte in der Informatik und die Entwicklung neuer Technologien haben künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen unverzichtbar gemacht; KI-Algorithmen und unterstützende Anwendungen helfen Ärzten bei der Krankheitsforschung und Diagnostik. Obwohl allgemeine Standards für den Einsatz von künstlicher Intelligenz in der Medizin noch definiert werden, wächst das Potenzial von KI im Gesundheitswesen ständig, und künstliche Intelligenz wird bald ein zentraler Bestandteil des digitalen Gesundheitssystems sein, das die moderne Medizin prägt und unterstützt. Dies wird nicht nur die Diagnose und Therapiewahl bei der Behandlung von Patienten erleichtern, sondern auch die Ärzte dazu zwingen, sich kontinuierlich zu verbessern.

Die Geschwindigkeit des Erwerbs neuen Wissens

Die Geschwindigkeit, mit der neues Wissen in der Medizin generiert wird, ist so, dass sie laut IBM-Daten vor weniger als fünf Jahren alle 73 Tage verdoppelt wurde. Im Jahr 1950 verdoppelte sich das medizinische Wissen alle 50 Jahre, aber zu Beginn des 21. Jahrhunderts gab es dank neuer Technologien einen plötzlichen Sprung. Bis 2010 hatte sich die Geschwindigkeit der Generierung neuen Wissens in der Medizin auf nur dreieinhalb Jahre verringert, und bis 2020 auf unglaubliche 73 Tage.

Dies stellt eine erhebliche Herausforderung für Gesundheitsfachkräfte dar, da dies bedeutet, dass sie ständig lernen müssen, um mit der Entwicklung neuer Technologien und deren Anwendungen in der Medizin Schritt zu halten, um eine effektive Patientenversorgung sicherzustellen. In diesem Kontext ist das traditionelle Modell des Auswendiglernens nicht mehr ausreichend. Die medizinische Ausbildung muss sich darauf konzentrieren, fortgeschrittene Fähigkeiten, kritisches Denken und die Fähigkeit zur lebenslangen Lern- und Informationsanwendung zu fördern, damit Ärzte die bestmögliche Versorgung für Patienten bieten können.

Es besteht ein zunehmender Bedarf an der Nutzung von Technologien wie Datenanalyse und Entscheidungsunterstützungssystemen, um das wachsende medizinische Wissen effektiv zu verwalten und anzuwenden. Die Verwendung von KI-Tools erfordert jedoch neues Wissen, sodass künstliche Intelligenz nicht nur die Art und Weise verändern wird, wie Diagnosen im Gesundheitswesen durchgeführt werden, sondern auch erhebliche Veränderungen in der Ausbildung von Ärzten mit sich bringen wird.

Die Auswirkungen von KI

Es gibt zahlreiche Möglichkeiten, wie künstliche Intelligenz die medizinische Praxis positiv beeinflusst, sei es durch die Beschleunigung des Forschungstempos oder durch die Unterstützung von Ärzten bei besseren Entscheidungen auf der Grundlage von Big Data-Analysen. Beispielsweise verbessern KI-Tools die Bildanalyse in der Radiologie und Pathologie, was zu genaueren und schnelleren Diagnosen führt.

Sie wird verwendet, um Röntgenaufnahmen und CT-Scans, Magnetresonanztomographie und andere Bilder des Zustands des Körpers zu analysieren, die ein Radiologe möglicherweise übersehen könnte, und deren Ergebnisse helfen, Behandlungsentscheidungen, Medikamente, psychische Gesundheit und andere Patientenbedürfnisse zu treffen, indem sie schnellen Zugang zu Informationen oder relevanten Forschungen bieten. Durch die Verarbeitung großer Datensätze identifiziert KI Muster und Biomarker für Krankheiten und beschleunigt so die Diagnose und Behandlungsplanung.

Forschungen haben gezeigt, dass künstliche Intelligenz, die von künstlichen neuronalen Netzen unterstützt wird, ebenso effektiv sein kann wie menschliche Radiologen bei der Erkennung von Anzeichen von Brustkrebs und anderen Krankheiten. Neben der Unterstützung bei der Identifizierung früher Anzeichen von Krankheiten hilft künstliche Intelligenz auch bei der Verwaltung der großen Anzahl medizinischer Bilder, die Ärzte durch die medizinische Geschichte eines Patienten verfolgen müssen, wodurch die für die Diagnose benötigte Zeit reduziert wird.

Darüber hinaus wird während klinischer Studien zu viel Zeit mit der Zuordnung medizinischer Codes und der Aktualisierung relevanter Patientendatensätze verbracht, und künstliche Intelligenz kann diesen Prozess beschleunigen, indem sie schnellere und intelligentere Suchen bereitstellt.

Das Beispiel von zwei Kunden von IBM Watson Health (ehemals Teil von IBM, jetzt ein Unternehmen namens Merative L.P.) zeigt, dass sie mit künstlicher Intelligenz die Zeit, die sie mit der Suche nach medizinischen Codes verbringen, um mehr als 70 Prozent reduzieren können.

Risikomanagement

Darüber hinaus könnten maschinelle Lernmodelle verwendet werden, um die Vitalzeichen von Patienten auf der Intensivstation zu überwachen und Ärzte zu alarmieren, wenn bestimmte Risikofaktoren zunehmen. Ein medizinisches Gerät wie ein Herzmonitor verfolgt die Vitalzeichen, und künstliche Intelligenz sammelt Daten von ihm und sucht nach komplexeren Zuständen wie dem Auftreten von Sepsis im Körper. Beispielsweise entwickelte ein IBM-Kunde ein prädiktives KI-Modell für Frühgeborene, das zu 75 Prozent genau ist bei der Erkennung schwerer Sepsis.

Zu den Vorteilen gehört, dass KI-Modelle lernen und den Patienten in Echtzeit, 24 Stunden am Tag, personalisierte Empfehlungen geben können. Anstatt Informationen jedes Mal mit einer neuen Person zu wiederholen, könnte das Gesundheitssystem den Patienten 24-Stunden-Zugang zu einem virtuellen KI-Assistenten bieten, der Fragen basierend auf ihrer medizinischen Geschichte, Vorlieben und persönlichen Bedürfnissen beantwortet.

Neben den Vorteilen bei der Analyse und Verknüpfung einer großen Anzahl medizinischer Daten ermöglicht künstliche Intelligenz auch eine schnelle Arzneimittelentwicklung, wodurch die Forschung schneller und kostengünstiger wird. Künstliche Intelligenz könnte helfen, viele Herausforderungen von Big Data zu überwinden, mit denen die Lebenswissenschaften konfrontiert sind. Die Integration medizinischer künstlicher Intelligenz in medizinische Arbeitsabläufe kann Dienstleistern wertvollen Kontext bei der Entscheidungsfindung in der Patientenversorgung bieten. Ein trainierter Algorithmus für maschinelles Lernen kann die Forschungszeit verkürzen, indem er Ärzten wertvolle evidenzbasierte Suchergebnisse zu Behandlungen und Verfahren in Echtzeit, im Moment der Patientenuntersuchung, bereitstellt.

Darüber hinaus gibt es viele potenzielle Möglichkeiten, wie künstliche Intelligenz die Kosten im Gesundheitswesen senken könnte. Einige der vielversprechendsten Chancen umfassen die Reduzierung von Medikationsfehlern, personalisierte virtuelle Gesundheitsassistenz, Betrugsprävention und die Unterstützung effizienterer administrativer und klinischer Prozesse.

Viele Patienten benötigen Antworten auf Fragen außerhalb der Arbeitszeiten der Ärzte, und künstliche Intelligenz kann helfen, rund um die Uhr Unterstützung durch chatbots zu bieten, die grundlegende Fragen beantworten können. Künstliche Intelligenz ist jedoch nicht von selbst intelligent; sie wurde von Menschen geschaffen, die ihr Informationen ‚füttern‘. Während sie gut darin ist, Daten schnell zu sammeln, zu filtern und Probleme zu erkennen, bleibt der Arzt in der Medizin von größter Bedeutung, und künstliche Intelligenz ist lediglich ein Assistent, der ‚wissen‘ muss, wie man liest.

Die Zukunft der Gesundheit und Telemedizin

Künstliche Intelligenz unterstützt auch kroatische Ärzte, wie auf der kürzlich abgehaltenen Konferenz ‚Next of Health & Telemedicine‘ diskutiert wurde. Das Thema der genannten Konferenz, die in Zagreb organisiert wurde von der Kroatischen Gesellschaft für Telemedizin und der Kroatischen Gesellschaft für medizinische Robotik und künstliche Intelligenz in der Medizin, war, wie künstliche Intelligenz (KI), Robotik und Telemedizin die Behandlung beeinflussen. Ärzte sprachen über die Anwendung von künstlicher Intelligenz in der Augenheilkunde, Kardiologie, Onkologie, Arzneimittelforschung, Therapie… und die Vorteile und Einschränkungen ihrer Anwendung in der Medizin.

– Wenn Experten Systeme der künstlichen Intelligenz trainieren, trainieren sie sie auf der Grundlage unseres grundlegenden Wissens, auf den Algorithmen, die wir bereits haben. Es gibt die Möglichkeit, sich zu erweitern, sodass künstliche Intelligenz Daten sucht und die Ursachen von Krankheiten erkennt. Einige seltene Krankheiten werden bei Untersuchungen nicht erkannt, was eine große Schande ist, da sie behandelbar sind, und künstliche Intelligenz kann dabei helfen. Darüber hinaus ist die Vielfalt der Patienten und der gesamte klinische Kontext etwas, das oft außerhalb dieser Algorithmen liegt, und es scheint mir, dass wir neugierig bleiben und mit den Patienten sprechen und andere Daten erhalten müssen, die ihre Diagnose beeinflussen könnten. Am Ende bleibt die Frage, wer verantwortlich ist. Wir sind verantwortlich für Entscheidungen; die Entscheidung liegt beim Arzt. Ich glaube nicht, dass künstliche Intelligenz uns ersetzen wird, aber das Problem ist, wie man einige Diskrepanzen mit künstlicher Intelligenz löst, da wir keine Antwort darauf bekommen können, wie sie zu einem bestimmten Schluss gekommen ist, sagte Dr. Vlatka Rešković Lukšić, Kardiologin an der Herz- und Gefäßklinik des KBC Zagreb.

Offene Möglichkeiten

Ein wichtiges Thema auf der Konferenz war die Zukunft der Ausbildung unter dem Einfluss von KI, die von Mislav Balković, Rektor der Algebra Bernays Universität und Präsident des Kroatischen Arbeitgeberverbands, und Prof. Dr. Sc. Stjepan Orešković von der Medizinischen Fakultät der Universität Zagreb, Mitglied der Europäischen Akademie der Wissenschaften und Künste und Mehrheitsinhaber von Bosqar Invest, diskutiert wurde.

– Die Entwicklung der Neurowissenschaften auf der einen Seite und Big Data auf der anderen Seite eröffnet zahlreiche Möglichkeiten. Obwohl Menschen viele Vorteile gegenüber der Technologie haben, ist einer der Vorteile der Technologie die schnelle Konnektivität und Aktualisierung, sagte Balković und erklärte, dass die Ausbildung in der Zukunft auf nicht-routinemäßige Jobs und sehr komplexe Elemente und Aufgaben fokussiert werden muss.

Orešković sprach über den Lehrplan 2040 – die Vorbereitung von Ärzten auf intelligente Gesundheitsversorgung.

– Der traditionelle Lehrplan basiert auf Auswendiglernen, nicht auf systematischem Denken und Interpretation. Dies muss sich ändern, indem man lernt, wie man die schwierigsten Probleme zu jedem Zeitpunkt löst. Wenn wir Menschen in der zukünftigen medizinischen Ausbildung darauf trainieren, jeden Tag über Problemlösungen nachzudenken und sie für logische verhaltens-kognitive Fähigkeiten trainieren, die diese Lösung ermöglichen, dann bilden wir sie für die Zukunft aus, unabhängig davon, wie viele mechanische Fakten sich in der Zwischenzeit ändern oder wie viel ChatGPT an vergangenem Wissen ansammelt. Der Lehrplan 2040 muss nicht nur kompetente Kliniker, sondern auch reflektierende Führungspersönlichkeiten schaffen, die Ethiker, Wissenschaftler, Interpreten und Kommunikatoren sein müssen, erklärte Orešković und betonte, dass das Potenzial der künstlichen Intelligenz im Gesundheitswesen sehr groß ist, aber damit das System davon profitieren kann, benötigt es Experten, die kontinuierlich Wissen erwerben und verfeinern.