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Die stille medizinische Revolution

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KÜNSTLICHE INTELLIGENZ VERÄNDERT DAS GESUNDHEITSWESEN GRUNDLEGEND. Der Bereich könnte zum Paradebeispiel avancieren, wie Technologie Menschen entlasten und soziale Ungleichheiten reduzieren kann.

Eine KI diagnostiziert Hautkrebs zuver­lässiger als Fachärzte, ein Roboter er­zielt Topresultate im medizinischen Theorietest und ein Algorithmus schätzt die Chancen eines Komapatienten, wieder aufzuwachen, realistischer ein als die Ärzteschaft. Das sind keine Uto­pien in einer unbestimmten Zukunft, sondern echte Beispiele aus jüngster Zeit. Sie zeigen vor allem eines: Künst­liche Intelligenz hat in der Medizin ein enormes disruptives Potenzial.

Das bietet ungeahnte Gestaltungs­spielräume. Warum muss eine Ärztin noch Wissen pauken, wenn sie es auch in digitalen Datenbanken abrufen kann? Wozu im Labor zwei-, dreimal den Schlaf tracken, wenn das die Smartwatch das ganze Jahr hindurch erledigen kann?

Bei Hautkrebs diagnostiziert KI in 95% der Fälle korrekt — Menschen in 87 %.

Vier zentrale Anwendungsgebiete

Das World Economic Forum (WEF) identifiziert in einem aktuellen Inside Report vier Gebiete als wichtigste An­wendungsfälle für eine nachhaltige, multilaterale Zusammenarbeit. Dem­nach liegen die Schwerpunkte in der KI-gesteuerten Diagnose, der Risikostratifizierung, der Optimierung klini­scher Studien und der Aufklärung so­wie Vorhersage von Ausbrüchen.

Das eingangs erwähnte Hautkrebs­beispiel offenbart, wie eine durch KI gestellte Diagnose die menschliche Ex­pertise übertreffen kann. In der Studie, die in der wissenschaftlichen Fachzeit­schrift Annals of Oncology publiziert wurde, fütterte man das Programm mit zahlreichen Bildern und der dazugehörigen Diagnose. Einmal trainiert, war es in der Lage, neue Bilder in 95 Pro­zent der Fälle korrekt zu interpretieren. Die 58 Experten und Expertinnen kamen auf 87 Prozent. Unter dem Begriff «Risikostratifizie­rung» eruieren Fachleute, welche Fak­toren zu welchem Krankheitsverlauf führen. Gentests liefern schon heute Antworten auf die Frage, welche Krank­heiten wir in uns tragen und auf welche Therapien wir wahrscheinlich positiv reagieren. Das führt direkt zu einer indi­viduelleren und damit zielführenderen Medikation. Auch die Identifizierung und Rekrutierung geeigneter Studien­teilnehmer:innen könnte KI durch sys­tematisches Durchsuchen medizini­scher Datenbanken vereinfachen. Beim Ausbruch ansteckender Krankheiten sind Algorithmen zudem schneller als wir in der Lage, Muster zu erkennen und darauf aufbauend fundierte Prog­nosen abzugeben.

KI schafft mehr Kapazitäten und ermöglicht auch das Erforschen seltener Krankheiten, die heute finanziell noch unattraktiv sind.

Wie sich das Gesundheitssystem verändert

Solche und weitere Anwendungsgebiete werden die Art und Weise, wie wir weltweit mit Krankheiten umgehen, vermutlich so entscheidend ver­ändern wie unser Kommunikationsverhalten seit der Etablierung des Smartphones angepasst wurde. Die grosse Hoffnung ist, dass ein durch KI gestütztes Gesundheitssystem die Schere zwischen Arm und Reich redu­ziert, weil insgesamt mehr Kapazitäten geschaffen werden und die rasch vor­anschreitende Technologie die Kosten massiv reduziert. Damit könnten auch seltene Krankheiten erforscht werden, die heute finanziell noch unattraktiv sind. KI kann dazu beitragen, den Pflegenotstand, die explodierenden Gesundheitskosten und die steigende Antibiotikaresistenz zu entschärfen. Im Allgemeinen wird Prävention an Bedeutung gewinnen — sei es durch frühzeitige Risikoabklärungen oder mithilfe technologischer Gadgets, die uns mit gesundheitsfördernden Tipps versorgen.

Die Befürchtung, dass der Mensch in diesem System irgendwann obsolet wird, stösst dabei auf wenig fruchtbaren Boden. Er bleibt für unsere menschli­chen Bedürfnisse zentral: Wir brauchen ein empathisches Gegenüber, um Ver­trauen aufzubauen und uns aufgehoben zu fühlen. Indem die Maschine dem Menschen zeitraubende Aufgaben abnimmt, bleibt — hoffentlich — mehr Zeit für Gespräche und Pflege.

Regulatorische und andere Hürden

Gerade weil wir uns im Gesundheitswesen in einem solch sensiblen Bereich bewegen, muss KI aber auch hohe Hür­den überwinden. Nebst der notwendi­gen, länderübergreifenden Kanalisie­rung und Fokussierung fehlt heute vor allem ein regulatorischer Rahmen. In diesem Zusammenhang sind weltweit viele Bemühungen im Gange, die den Umgang mit den hochsensiblen Daten festlegen. Neben rechtlichen ergeben sich des Weiteren ethische Fragen, die wir als Gesellschaft diskutieren müssen. Können wir der Maschine die gleichen Fehler verzeihen wie einem Doktor? Und was mache ich persönlich mit der Information, dass ich zu 50 Prozent an Krebs erkranken werde — oder gar schon eine bestimmte Krankheit in mir trage? Wie viel es zu gewinnen gibt, wenn wir diese Auseinandersetzung aktiv angehen, zeigt die Geschichte des Proteinfaltungsproblems. Dabei handelt es sich um ein Kernproblem der Biologie — genauer gesagt darum, wie man die Fal­tung eines Proteins aus den gegebenen Aminosäuren voraussagen kann, was als beinahe unlösbar galt. Deep Mind hat es mit dem Algorithmus AlphaFold2 für praktisch alle körpereigenen Proteine gelöst und damit einen der grössten wissenschaftlichen Durchbrüche des Jahrhunderts geschafft.

Die Globalance-Sicht

Bei technologischen Anwendungen bildet der Faktor Mensch die grösste Fehlerquelle. Selbstfahrende Autos verursachen erwiesenermassen weniger Crashs. Flugunfälle sind überwiegend auf mensch­liches Versagen zurückzufüh­ren. Ärztinnen und Ärzte sind auch nur Menschen, lautet ein geflügeltes Wort. Überall dort, wo uns künstliche Intelligenz vor Fehlern bewahrt, ist ihr Einsatz nicht kontrovers. Das Prinzip muss heissen: Technologie unterstützt, verbessert und vereinfacht. Wir achten bei der Auswahl von Unternehmen explizit auf deren sicheren Umgang mit Daten und überzeugendes Risikomanagement durch sinnvolle Leitplanken.

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