KI im Gesundheitswesen: Eine gesündere Zukunft?
Ist künstliche Intelligenz (KI) der Schlüssel zur Verbesserung der Qualität und Zugänglichkeit der Gesundheitsversorgung? In diesem Artikel untersuchen wir die Vor- und Nachteile sowie Anwendungsfälle von KI im Gesundheitswesen.
Vor 200 Jahren betrug die durchschnittliche Lebenserwartung 35 Jahre. Heute liegt sie bei 73 bis 79 Jahren. Dieser dramatische Anstieg der Lebenserwartung ist eine direkte Folge der Fortschritte in der Medizin. Von Impfstoffen, die Virusausbrüche verhindern, bis hin zu Behandlungen für chronische und unheilbare Krankheiten, die die Lebenserwartung verlängern – mit der Verbesserung der Technologie verbessert sich auch die Gesundheitsversorgung.
Mit zunehmender Lebenserwartung steigen jedoch auch die Anforderungen an die Gesundheitssysteme. Schätzungen zufolge wird bis 2050 jeder vierte Mensch in Europa und Nordamerika über 65 Jahre alt sein. Dies wird zusätzlichen Druck auf die bereits überlasteten Arbeitskräfte ausüben und sich voraussichtlich auf die Kosten, die Wartezeiten für Patienten und die Qualität der Versorgung auswirken.
Und die Branche hat bereits jetzt Mühe, Schritt zu halten. Die Weltgesundheitsorganisation (WHO) schätzt, dass bis 2030 weltweit ein Mangel an Fachkräften im Gesundheitswesen in Höhe von 18 Millionen entstehen wird. Die Milliardenfrage lautet also:„Wie können Gesundheitssysteme weiterhin exponentiell wachsen, ohne die Sicherheit von Patienten oder Mitarbeitern zu gefährden?“
Zwei Worte: Künstliche Intelligenz.
Wie die obige Grafik zeigt, ist künstliche Intelligenz (KI) im Gesundheitswesen der am schnellsten wachsende Sektor auf dem KI-Markt. Das ist nicht überraschend, da KI die Diagnostik, Behandlung, Genauigkeit, Ergebnisse und Qualität der Versorgung verbessert. Außerdem erleichtert sie den Alltag von medizinischem Fachpersonal, indem sie manuelle Aufgaben wie das Ausfüllen von Patientenaufnahmeformularen automatisiert. Dadurch können Ärzte und Pflegekräfte mehr Zeit für die Betreuung der Patienten aufwenden und sich auf die anstehenden Probleme konzentrieren.
KI im Gesundheitswesen heute
Ein aktueller Bericht der OECD hat ergeben, dass die Regierungen in Finnland, Italien, Portugal, Slowenien, China und den USA stark in Forschungsinitiativen im Bereich der künstlichen Intelligenz investieren. Einige dieser Investitionen konzentrieren sich darauf, wie die Wirksamkeit von Behandlungen bewertet, medizinische Fehler identifiziert und die Patientenversorgung verbessert werden können.
Darüber hinaus spielt auch der Privatsektor eine entscheidende Rolle. Im Jahr 2021 investierten private Organisationen 40 Milliarden US-Dollar in Unternehmen, die sich auf KI im Gesundheitswesen konzentrieren.
Obwohl KI erstmals in den 1950er Jahren aufkam, nahm die Patentaktivität erst um 2014 herum richtig Fahrt auf.* Heute boomt die Zahl der KI-bezogenen Erfindungen, was zu einem dramatischen Wandel von der Theorie zur kommerziell nutzbaren Technologie geführt hat.
Patentdaten zeigen auch, inwieweit die großen Technologieunternehmen die führenden Innovatoren im Bereich der KI im Gesundheitswesen sind, nicht die Gesundheitsunternehmen. Da Technologieunternehmen bereits über Fachwissen in den Bereichen KI, Cloud, Datenmanagement und KI verfügen, können diese Organisationen bahnbrechende Lösungen für den Gesundheitsmarkt liefern.
Die nachstehende Grafik zeigt die wichtigsten Patentanmelder in diesem Bereich. Es überrascht nicht, dass Samsung, IBM und LG Electronics die ersten drei Plätze belegen.
Obwohl KI das Gesundheitswesen, wie wir es kennen, revolutionieren und unzählige Vorteile für die Patientenversorgung und Effizienz bieten wird, gibt es auch einige Herausforderungen. Im folgenden Abschnitt werden wir die Vor- und Nachteile von KI im Gesundheitswesen untersuchen.
Vorteile von KI im Gesundheitswesen
Die Auswirkungen der KI auf die Arbeitswelt werden über den Verlust oder Gewinn von Arbeitsplätzen hinausgehen – die Welt selbst wird sich verändern. Ihre Einführung wird die Patientenversorgung wirklich verbessern. Über die Verbesserung der administrativen Effizienz hinaus kann sie eine Reihe von klinischen Aktivitäten erweitern und Ärzten den Zugang zu Informationen erleichtern, was zu besseren Behandlungsergebnissen und einer höheren Versorgungsqualität führt. Dies wird die Geschwindigkeit und Genauigkeit der Diagnostik erhöhen und Ärzten präzise Echtzeitdaten liefern. Darüber hinaus ermöglicht sie die Fernüberwachung von Patienten, wodurch diese in die Lage versetzt werden, proaktive Selbsthilfemaßnahmen zu ergreifen.
Darüber hinaus wird dies zu einer Umwälzung in der Ausbildung im Gesundheitswesen führen. Anstatt Informationen auswendig lernen und wiedergeben zu müssen, können sich medizinische Fachkräfte auf kontinuierliches Lernen und Weiterentwicklung konzentrieren und so eine bessere Patientenerfahrung bieten.
4 Einsatzmöglichkeiten von KI im Gesundheitswesen
Nachteile von KI im Gesundheitswesen
Trotz des Potenzials, das KI bietet, kann sie auch erhebliche Gefahren für die Privatsphäre, ethische Bedenken und das Risiko medizinischer Fehler mit sich bringen. Um die Risiken und Chancen von KI im Gesundheitswesen auszugleichen, ist die Zusammenarbeit zwischen Technologieentwicklern, Regulierungsbehörden, Endnutzern und Verbrauchern unerlässlich.
Datenschutz und Sicherheit
KI bringt eine Reihe neuer Herausforderungen in Bezug auf Datenschutz und -sicherheit mit sich. Diese Probleme werden noch dadurch verschärft, dass die meisten KI-Algorithmen für das Training und die Validierung riesige Datensätze benötigen. Die Speicherung großer Datensätze an einem einzigen Ort – egal wie sicher dieser auch erscheinen mag – erhöht die Cybersicherheitsrisiken. Daher sind Vorschriften zum Schutz von Patientendaten in KI-gestützten Technologien unerlässlich.
Allerdings befindet sich KI in einer regulatorischen Grauzone, was bedeutet, dass es schwierig ist, die Privatsphäre der Patienten zu gewährleisten. Zusätzlich zu den traditionellen Datenschutzbedenken und Cyber-Hacking-Angriffen hat eine Studieder Universität Pittsburgh aus dem Jahr 2021 ergeben, dass Cyberangriffe mit gefälschten medizinischen Bildern KI-Modelle täuschen können. Diese Studie beleuchtet das potenzielle Konzept von adversarialen Cyberangriffen, bei denen Hacker versuchen, Bilder oder Datenpunkte zu verändern, um KI-Modelle zu falschen Schlussfolgerungen zu verleiten, was potenziell schwerwiegende Folgen für Patienten haben kann.
Ethik, Verantwortung und Aufsicht
In Bezug auf die ethische Verantwortung im Zusammenhang mit KI drehen sich viele Debatten darum, wer die Schuld trägt, wenn ein Fehler passiert, der das Leben verändert.
Im März 2018 tötete ein selbstfahrendes Uber-Fahrzeug einen Fußgänger in Arizona; die Programmierung des Autos erkannte Fußgänger nur an Fußgängerüberwegen, nicht jedoch, wenn sie die Straße mitten auf der Fahrbahn überquerten. Während dies wie eine einfache Situation erscheint, die leicht vorhersehbar ist, gibt es im Gesundheitswesen so viele Situationen, in denen menschliches Verhalten schwer vorhersehbar ist.
Wenn beispielsweise die KI bei der Auswertung radiologischer Scans, der Zuordnung von Medikamenten zu Krankheitsbildern oder der Zuweisung von Krankenhausbetten Fehler macht, könnte eine unbekannte Anzahl von Patienten gefährdet sein, bevor Probleme erkannt, zurückverfolgt oder behoben werden. In diesem Fall stellt sich die Frage, wohin die Betroffenen ihre Wut und Trauer richten werden, unabhängig davon, ob diese Fehler nur eine Handvoll oder Hunderte von Patienten betreffen. Auf den Computer? Auf den Arzt? Auf das Krankenhaus, das den Computer verwaltet?
Dies sind die Probleme, die im Voraus identifiziert und gelöst werden müssen. Darüber hinaus wird davon ausgegangen, dass KI frei von sozialen und erfahrungsbedingten Vorurteilen ist. Allerdings können die Algorithmen anfälliger für Vermutungen sein als Menschen. Dies gilt insbesondere dann, wenn die Daten, mit denen die KI trainiert wird, unvollständig sind oder zu einer bestimmten Perspektive tendieren.
Im Jahr 2021 veröffentlichte die WHO den ersten globalen Bericht über Ethik und Governance von KI im Gesundheitswesen, in dem die Organisation die potenziellen Ungleichheiten hervorhob, die mit der Einführung von KI entstehen könnten, insbesondere weil viele KI-Algorithmen auf Daten trainiert werden, die von Patienten in einkommensstarken Gesundheitseinrichtungen gesammelt wurden. Die WHO erwähnte auch, dass ethische Faktoren bei der Konzeption, Entwicklung und dem Einsatz von KI-Technologie berücksichtigt werden sollten.
Diejenigen, die im Bereich der KI tätig sind, sollten sich an folgenden ethischen Grundsätzen orientieren:
- Schutz der menschlichen Anatomie
- Förderung des menschlichen Wohlergehens und der Sicherheit sowie des öffentlichen Interesses
- Transparenz, Erklärbarkeit und Verständlichkeit gewährleisten
- Förderung von Verantwortung und Rechenschaftspflicht
- Sicherstellung von Inklusion und Gerechtigkeit
- Förderung einer reaktionsfähigen und nachhaltigen KI
Um KI erfolgreich in das Gesundheitswesen zu integrieren, müssen ethische Überlegungen, Genauigkeit und Sicherheit oberste Priorität haben.
Schlussfolgerung
In den kommenden Jahren erwarten wir, dass KI das Gesundheitswesen revolutionieren wird. Mit ihrem unbegrenzten Potenzial ist KI in der Lage, Diagnose, Behandlung, Forschung und Patientenversorgung zu verbessern. Um ihr volles Potenzial auszuschöpfen, muss jedoch die Sicherheit der Patienten oberste Priorität haben.
