Kompetenter als Dr. Google – so wird KI im Gesundheitsbereich eingesetzt

30. Januar 2019 /
Gesundheitsbereich ©Ada

Wer die Serie „Dr. House“ verfolgt oder sich zumindest hin und wieder einmal den Anfang der Serie angesehen hat – um dann auf Skispringen, Rosamunde Pilcher oder eine arte-Doku umzuschalten – hat bestimmt auch mitbekommen, dass die finale Diagnose, gerade bei sehr seltenen Krankheiten, manchmal einem Tanz auf dem Hochseil gleichkommt. Natürlich passiert das in dieser Serie auf sehr überspitze und kondensierte Art und Weise. Trotzdem kann eine langwierige Diagnosefindung auch im normalen Krankenhausalltag vorkommen. Bedenkt man, dass es weltweit 7.000 seltene Erkrankungen mit jeweils bis zu 100 verschiedenen Symptomen gibt, ist das nicht wirklich verwunderlich. Kein Arzt kann sich ausreichend Wissen über all diese Krankheiten aneignen. Vor allem dann nicht, wenn man davon ausgeht, dass für jeden Patienten oder jede Patientin im Schnitt fünf bis sieben Minuten zur Verfügung stehen. KI-Systeme, die den Gesundheitsbereich immer stärker beeinflussen, kommen mit riesigen Datenmengen gut zurecht und bewältigen diese Aufgabe deshalb in wenigen Sekunden. Obwohl sehr viele Wirtschaftszweige derzeit vor einer großen KI-Revolution stehen, sind die Erwartungen in keinem Bereich so groß wie am Gesundheitssektor.

Kosten im Gesundheitsbereich dauerhaft senken

2017 konnte mit einer europaweiten PwC-Studie aufgezeigt werden, dass der Einsatz von KI nicht nur dabei helfen kann Millionen von Menschen zu besseren Therapien zu verhelfen, sondern gleichzeitig auch dazu beiträgt, die Kosten im Gesundheitsbereich signifikant zu senken. KI kann, dieser Studie zufolge, medizinischen Fortschritt wieder leistbarer machen. Allein in Europa könnten die prognostizierten Gesundheits- und Folgekosten so innerhalb von zehn Jahren um knapp 200 Milliarden Euro gesenkt werden. Bis dahin ist es allerdings ein langer Weg – schließlich müssen die dafür notwendigen Datenberge erst einmal gesammelt werden. Mit der von PwC durchgeführten Studie konzentrierte man sich in erster Linie auf drei verschiedene Krankeitsbilder: Fettleibigkeit bei Kindern, Alterdemenz und Brustkrebs. Am Beispiel der Demenzerkrankungen wurde mitunter deutlich, dass sich KI-Verfahren mit herkömmlichen Diagnoseemethoden wie der Magnetresonanztomographie kombinieren lassen. Alzheimer-Erkrankungen konnten auf diese Weise schon sehr frühen Stadien mit einer Genauigkeit von 82 bis 90 Prozent festgestellt werden.

Kompetenter als Dr. Google

Eines der KI-Systeme, das derzeit im Gesundheitsbereich für Furore sorgt, ist Ada. Von einem Berliner Start-up entwickelt, präsentiert sich Ada als wahre Diagnosemaschine. Ziel der 2011 von Ärzten, Wissenschaftlern und Softwareentwicklern gegründeten App ist es, die Zukunft der personalisierten Gesundheitsversorgung für jeden Menschen zugänglich zu machen.

©Ada

Der maschinell lernende Assistent erkundigt sich nach Symptomen wie Unwohlsein, Schwindel oder Kopfschmerzen, verknüpft diese mit vorher eingegebenen Patientendaten und sortiert die Antworten dann so, wie sie in früheren Fällen zu Krankheiten gepasst haben. Die App bietet sich somit als ideale Entscheidungshilfe für Patienten und Patientinnen, denn sie erleichtert den Umgang mit Fragen wie „Lohnt sich der Weg zum Arzt?“ oder „Bei welchem Facharzt bin ich mit meinen Symptomen gut aufgehoben?“ Natürlich profitieren darüber hinaus aber auch Ärzte von der App und Gesundheitsplattform – schließlich kann sie sowohl bei der Beurteilung der Krankheit als auch bei der Wahl der geeigneten Therapie eine große Unterstützung sein. Inzwischen erkennt Ada mehr als 1500 Krankheitsbilder und über 200 seltene Krankheiten – also deutlich mehr als ein Arzt in der Regel kennt und beherrscht. Im Bereich der Gesundheitsapps sind allerdings immer noch viele wichtige Fragen offen – dabei geht es natürlich in erster Linie um den Umgang mit sensiblen Gesundheitsdaten.

KI im Operationssaal

Im Operationssaal ist KI längst keine Seltenheit mehr. Bei der Planung einer Operation kann sie Ressourcen und komplexe Zusammenhänge meist verlässlicher und effektiver bewerten als ein Mensch. Zudem erkennt die KI Risiken früher und kann Vorschläge zu deren Minimierung vorbringen. Während der OP reagiert die KI, sobald ein Eingriff über den vorher bemessenen Zeitrahmen hinausgeht oder verspricht kürzer zu dauern. Daraufhin wird umgeplant, weil die KI von bereits

©Pixabay

abgeschlossenen OPs lernt und sich dann danach richtet. Das in der roboterassistierten Chirurgie am häufigsten eingesetzte System is das Da Vinci-System. Mit diesem System lassen sich minimalinvasive Operationen telemanipuliert, also auch über weitere Distanzen hinweg, steuern. Ursprünglich war das Da Vinci-System für Herzoperationen gedacht, heute wird es vor allem in der Urologie und hier insbesondere bei Prostata-Totalresektionen eingesetzt. Aber auch in vielen anderen Bereichen der Chirurgie, beispielsweise in der Augenchirurgie werden vermehrt Roboter entwickelt und eingesetzt. Ziel ist dabei immer die Zusammenarbeit zwischen dem Chirurgen und dem dafür in Frage kommenden Roboter.

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Sarah Wetzlmayr ist Redakteurin und meistens irgendwo an der Schnittstelle zwischen Netzkultur und Hochkultur zu finden. Virtual Reality, Smart-Devices und Apps prägen deshalb nicht nur ihren Arbeitsalltag, sondern auch ihre Freizeit.

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