Gen-KI im Gesundheitswesen / Steht eine Revolution bevor?

Wird unser Hausarzt bald ein medizinischer Fachmann sein, der einen fortschrittlichen KI-Chatbot bedient? Oder werden wir nach dem Beispiel der heutigen Internetnutzer, die versuchen, sich selbst mit einem »Google Doctor« zu diagnostizieren, unsere Gesundheit selbständig mit einem der vielen spezialisierten Chatbots überprüfen?

Wir wissen zwar nicht genau, wie sich die Gen-KI in Zukunft entwickeln wird, aber es lässt sich kaum leugnen, dass die Technologie die Medizin schon heute vor unseren Augen verändert.

TL;DR

• Generative künstliche Intelligenz verändert das Gesundheitswesen, indem sie die Diagnostik verbessert, personalisierte Behandlungspläne erstellt und den Prozess der Arzneimittelentwicklung unterstützt.
• Die erfolgreiche Einführung von KI im Gesundheitswesen erfordert eine angemessene Vorbereitung seitens der Organisation, die Entwicklung der Infrastruktur, die Schulung des Personals und die Gewährleistung der Datenqualität und -sicherheit.
• Zu den sich abzeichnenden Herausforderungen der generativen KI im Gesundheitswesen gehören ethische Fragen wie der Schutz der Privatsphäre und möglichen Vorurteile der Algorithmen. Die Bewältigung dieser Herausforderungen ist unerlässlich, wenn KI-basierte Lösungen die Patienten wirklich unterstützen sollen.

Wie kann das Gesundheitswesen die Gen-KI nutzen?

Die generative künstliche Intelligenz erobert die Medizinbranche im Sturm und treibt die Digitalisierung im Gesundheitswesen voran. Wir hören immer häufiger von einer Vielzahl interessanter Anwendungen künstlicher Intelligenz in der Medizin, wie z. B. fortschrittliche Roboter für die Chirurgie oder Algorithmen zur Vorhersage von Epidemien.  

Im Bereich der generativen KI zeichnen sich einige interessante Trends ab, die die Medizin revolutionieren werden:

• Diagnose von Krankheiten
• Erstellung von Behandlungsplänen
• Entdeckung von Arzneimitteln
• Personalisierte Dienstleistungen für Patienten

Es ist erwähnenswert, dass der KI-Markt in der Gesundheitsbranche im Jahr 2022 ein Volumen von 1,07 Mrd. USD erreichte und bis 2032 voraussichtlich 21,74 Mrd. USD erreichen wird. Angesichts der immensen Fähigkeiten der KI, viele Daten auf einmal zu analysieren, zu lernen und in kurzer Zeit relevante Schlussfolgerungen zu ziehen, sollte dies nicht überraschen.

Erweiterte Diagnostik

Generative KI spielt eine Schlüsselrolle bei der Verbesserung der Analyse medizinischer Bilder wie Röntgenaufnahmen, MRTs und CT-Scans und hilft damit Radiologen, Krankheiten genauer und schneller zu diagnostizieren. Bereits 16,7 Prozent der Gesundheitsdienstleister in Polen nutzen KI für die klinische Entscheidungshilfe, 11,8 Prozent für die CT-Bildgebung und 10,5 Prozent für die MRT-Bildgebung.

Darüber hinaus ermöglicht Gen-KI im Gesundheitswesen die Erstellung hochwertiger medizinischer Bilder, um den Mangel an vielfältigen und umfangreichen Datensätzen für das Training von Diagnosesystemen zu beheben. Diese synthetischen Daten verringern das Problem der Überanpassung (eine Situation, in der die Daten zu sehr von den ursprünglichen Datensätzen abhängen, was die Implementierung zusätzlicher Daten erschwert) und verbessern die Fähigkeit der KI-Modelle, genaue Diagnosen für verschiedene Patientenpopulationen zu stellen.

Durch die Analyse eines breiten Spektrums von Daten aus elektronischen Krankenakten und medizinischer Bildgebung kann die generative KI die Diagnosegenauigkeit erheblich verbessern.

Wir dürfen jedoch nicht vergessen, dass beim gegenwärtigen Stand der Gesetzgebung ein echter Arzt mit den richtigen Qualifikationen erforderlich ist, um eine endgültige Diagnose zu stellen. In einer solchen Konstellation kann Gen-KI nur ein ausgezeichneter und qualifizierter Assistent sein. Die letztendliche Verantwortung liegt beim Arzt, weshalb der Bereich der erklärbaren künstlichen Intelligenz (XAI) eine immer wichtigere Rolle bei der Entwicklung von Gen-KI in der Medizin spielen wird.

Personalisierte Behandlungspläne

Die generative künstliche Intelligenz revolutioniert nicht nur die Diagnostik, sondern auch die Behandlungspläne. Kliniken und Krankenhäuser werden KI nutzen, um personalisierte Gesundheitspläne zu entwickeln, die die individuellen Merkmale, die gesundheitliche Vorgeschichte und den Lebensstil eines Patienten berücksichtigen und so die Präventivmedizin voranbringen. Generative KI wird umfangreiche Patientendaten analysieren, um individuelle Gesundheitsfaktoren zu ermitteln, die durch Genetik, Lebensstil und Umweltbedingungen beeinflusst werden.

Darüber hinaus kann die generative KI:

• Maßgeschneiderte Behandlungsschemata durch Auswertung umfangreicher Patientendaten zur Ermittlung der optimalen Medikamentendosis empfehlen
• Mögliche Nebenwirkungen antizipieren, die bei jeder Person anders sind
• Eine auf die Bedürfnisse des Patienten zugeschnittene Versorgung ermöglichen, einschließlich der Anpassung der Medikation auf der Grundlage genetischer Informationen und anderer Faktoren

Infolgedessen werden die Patienten stärker einbezogen, da sie das Gefühl haben, dass ihr Behandlungsplan besser auf ihre Bedürfnisse zugeschnitten ist. Wir müssen jedoch erneut darauf hinweisen, dass solche Tools aus rechtlicher Sicht noch immer begrenzte Möglichkeiten haben. Ein von der KI vorbereiteter Fitnessplan ist eine Sache, aber Medikamente und Therapien müssen immer noch von einem Arzt genehmigt werden, der die Verantwortung dafür übernimmt.

Schnellere Arzneimittelentdeckung

Auch die Pharmaindustrie profitiert in hohem Maße von künstlicher Intelligenz. KI beschleunigt die Entdeckung von Arzneimitteln, indem sie neue Molekülstrukturen generiert, neue Anwendungen für bestehende Medikamente entwickelt oder die Formulierungen bestehender Präparate verbessert. 

Darüber hinaus revolutionieren KI-Modelle die Pharmaindustrie, indem sie Wechselwirkungen zwischen Arzneimitteln vorhersagen, bei der Entwicklung sichererer und wirksamerer Behandlungsschemata helfen und klinische Studien optimieren. Durch die genaue Vorhersage von Patientenreaktionen, die Bestimmung der optimalen Dosierung und die Auswahl der besten Kandidaten für Studien verkürzt die KI die Zeit, die für die Markteinführung neuer Medikamente benötigt wird, erheblich. KI beschleunigt nicht nur den gesamten Prozess, sondern erhöht auch die Sicherheit und Wirksamkeit der für die Patienten verfügbaren Arzneimittel.

Verbesserte Kommunikation zwischen Patient und Arzt

Sicherlich haben viele schon einmal erlebt, dass ein Arzt versucht hat, eine bestimmte Krankheit mit komplizierten medizinischen Begriffen zu erklären. Es ist dann schwierig, effektiv zu kommunizieren oder dem Arzt die richtigen, vertiefenden Fragen zu stellen.

Diese Situation kann gelöst werden, indem in der medizinischen Ausbildung mehr Wert auf eine effektive Kommunikation gelegt wird. Dies ist jedoch ein langfristiges Unterfangen und generative künstliche Intelligenz kann hier und jetzt Unterstützung bieten.

• Die Gen-KI kann dem Arzt helfen, die Sprache auf den Patienten abzustimmen. Wie erklärt man einem jungen Patienten, was Astigmatismus ist? Oder einem Erwachsenen, der keine Ahnung von endokrinen Störungen hat? ChatGPT ist bereits in der Lage, Rollenspiele durchzuführen und Analogien zu erstellen, die für ein bestimmtes Publikum geeignet sind. Wenn wir die ärztliche Aufsicht hinzufügen, kann die Kommunikation zwischen Patient und Arzt viel effektiver werden.
• Die Echtzeitübersetzung ist in einer Welt mit zunehmender kultureller Vielfalt eine weitere Möglichkeit für Ärzte und Patienten, effektiv zu kommunizieren. Die Lösung kann bei Telefonaten, Chats und Videokonferenzen eingesetzt werden.
• Dabei kann die Gen-KI für das Gesundheitswesen die Sprache auf Tonfall und Stimmung analysieren. Indem bestimmte Nuancen und Stimmungen erfasst werden, kann ein Gespräch effektiver sein und auf einfühlsamem Verständnis beruhen.

Ein Beispiel für eine Aktivität, bei der KI für eine effektive Kommunikation eingesetzt wird, ist ein Projekt des polnischen Krankenpflegers Adrian Nowakowski, der die Idee eines KI-Chatbots vorstellte, mit dem man lernen kann, mit älteren Patienten mit Demenz zu kommunizieren. Der Chatbot simuliert die Reaktionen eines Demenzkranken, und die Rolle des Lernenden besteht darin, den »Patienten« davon zu überzeugen, eine bestimmte Handlung vorzunehmen, z. B. die Einnahme von Medikamenten. Nach Abschluss des Gesprächs gibt der Chatbot ein Feedback und zeigt verbesserungswürdige Bereiche auf.

Es lohnt sich, daran zu denken, dass Lösungen mit Gen AI den Patienten vor, während und nach jedem Arztbesuch helfen können. Oft können es sich Kliniken aus finanziellen Gründen nicht leisten, so viele medizinische Assistenten und Assistentinnen wie nötig einzustellen. Gen AI kann dieses Problem lösen, die Ärzte entlasten und ihnen helfen, effektiver mit den Patienten zu kommunizieren.

Unterstützung bei administrativen Aufgaben

Das Verwaltungspersonal im medizinischen Bereich ist häufig mit vielen sich wiederholenden, manuellen Aufgaben überlastet. Das Personal hat oft nicht die physische Kapazität, alle Patienten schnell zu behandeln, eine ganze Reihe von wichtigen Patienten- und Dokumentationsaufgaben effizient zu erledigen und spontan auftretende Schwierigkeiten zu lösen.

Gen-KI kann diesen Arbeitsbereich auch in der Gesundheitsbranche unterstützen. Bereits jetzt nutzen 36,8 Prozent der ambulanten Gesundheitseinrichtungen KI-Tools zur Betreuung der Patienten, und es ist absehbar, dass diese Zahl weiter steigen wird.   

Auch Technologiegiganten investieren in Gen-KI-Projekte für den Gesundheitssektor. Google Cloud entwickelt Vertex AI Search, eine leistungsstarke Maschine, die auf die schnelle Erstellung von Suchmaschinen auf der Grundlage generativer künstlicher Intelligenz zugeschnitten ist. Die kürzlich hinzugefügten Funktionen sind besonders für den Gesundheitssektor von Vorteil: Sie ermöglichen eine einfachere Suche und Analyse von Patientenakten und Gesundheitsdaten aus einer Vielzahl von Quellen.

Erstellung von personalisierten Materialien zur Patientenaufklärung

Generative KI kann Patienten nicht nur komplexe Sachverhalte auf klare und verständliche Weise erklären. Eine weitere interessante Anwendung der generativen KI in der Medizin könnte die Erstellung von personalisiertem Lehrmaterial und Behandlungsplänen sein, die auf den Wissensstand, die Sprache, die Kultur und andere relevante Informationen des Patienten zugeschnitten sind.

Mit dynamisch anpassbaren Bildungsinhalten kann sich die generative KI an den sich verändernden Gesundheitszustand und Wissensstand anpassen.

Weitere Vorteile des Einsatzes generativer KI in der Gesundheitserziehung sind:

• Echtzeit-Updates von Lehrmaterial, sobald neue Informationen verfügbar sind
• Interaktive Funktionen, die es den Patienten ermöglichen, Fragen zu stellen und Antworten auf ihre Anliegen zu erhalten.

Wie lässt sich Gen-KI im Gesundheitswesen umsetzen?

Die Implementierung generativer künstlicher Intelligenz in der Medizin kann eine Herausforderung sein. Einrichtungen des Gesundheitswesens stehen vor einer Reihe von Herausforderungen in Bezug auf Datensicherheit und -qualität, ethische Fragen, aber auch vor einem großen Problem im Zusammenhang mit der Ausbildung von medizinischem Fachpersonal.

Eine wichtige Rolle werden die Führungskräfte spielen, die diesen digitalen Transformationsprozess leiten und die Mitarbeiter und das gesamte Unternehmen auf die Einführung weiterer Technologien in der Zukunft vorbereiten müssen.

Vergessen wir nicht die rechtlichen Zwänge. Die Gesetzgebung zur KI ist erst im Entstehen. Ein Beispiel dafür ist das von der EU im März 2024 verabschiedete KI-Gesetz. Es wird sicherlich notwendig sein, einschlägige Rechtsvorschriften für den medizinischen Einsatz von KI in größerem Umfang umzusetzen.

Gewährleistung von Datenqualität und -sicherheit

Bei der Implementierung generativer KI im Gesundheitswesen kann die Bedeutung von Datenqualität und -sicherheit nicht hoch genug eingeschätzt werden. Damit KI-basierte Systeme genaue und kontextrelevante Ergebnisse liefern können, müssen sie mit hochwertigen Daten gefüttert werden. Ungelöste Probleme mit der Datenqualität können im Laufe der Zeit zu fehlerhaften Schlussfolgerungen führen. Strenge Sicherheitsprotokolle im Zusammenhang mit den Daten sind unerlässlich, um den Schutz sensibler Patienteninformationen zu gewährleisten.

Um die Vertraulichkeit von Patientendaten zu wahren, müssen robuste Datenschutz- und Sicherheitsmaßnahmen sorgfältig geplant und umgesetzt werden. Dazu gehören ein strategisches Management sowohl strukturierter als auch unstrukturierter Daten, ein umfassendes Verständnis der Quellen dieser Daten und die Implementierung von Kontrollen zur ordnungsgemäßen Umsetzung und zum Schutz sensibler Informationen.

Regelmäßige Audits und Techniken der erklärbaren KI (Explainable AI, XAI) sind der Schlüssel zur Erkennung und Abschwächung etwaiger algorithmischer Verzerrungen. Diese Maßnahmen unterstützen die sichere und zuverlässige Implementierung von generativer KI im Gesundheitswesen und schützen die Integrität und Vertraulichkeit von Patientendaten.

Eine große Herausforderung ist die Notwendigkeit, alle Patientendaten zu anonymisieren. Dies dient zum einen dem Schutz vor Datenverlusten und zum anderen der Sicherstellung, dass nur das medizinische Personal des Patienten Zugang zu den sensiblen Informationen hat. Eine solche Anonymisierung muss erfolgen, bevor auf die Daten durch generative künstliche Intelligenz zugegriffen werden kann.

Nur in bestimmten KI-Nutzungsfällen, wie der direkten Interaktion mit bestimmten Patienten, kann ein solcher Zugang ermöglicht werden – und selbst dann muss er genau überwacht werden.

Ausbildung von medizinischem Fachpersonal

Um generative KI-Tools in der Gesundheitsbranche erfolgreich zu implementieren, müssen die Mitarbeiter des Sektors – Ärzte, Krankenpfleger, Verwaltungspersonal – geschult werden.

Die Gespräche, die wir mit der medizinischen Industrie führen, zeigen deutlich, dass ein großes Problem der Widerstand eines Teils der medizinischen Gemeinschaft, die Angst und das Unverständnis gegenüber Werkzeugen der künstlichen Intelligenz sind.

Eine praktische Schulung und Demonstration der Möglichkeiten und Vorteile, die KI den Patienten bringen kann, und wie sie sicher in die tägliche Arbeit integriert werden kann, ist daher unerlässlich. Die Mitarbeiter müssen wissen, wie sie mit KI arbeiten können, wie sie die Verbesserung von Algorithmen unterstützen können und welche besorgniserregenden Situationen sie den für die Entwicklung von KI-Systemen verantwortlichen Technikern melden müssen.

Wie man sieht, sind ständige Weiterbildung und Fortbildung für das medizinische Personal von entscheidender Bedeutung, um sich an den raschen technologischen Fortschritt anzupassen und die Diagnose und den Zugang zu Gesundheitsdiensten zu verbessern.

Ethische Fragen der Gen-KI in der Gesundheitsversorgung

Generative künstliche Intelligenz hat zwar ein großes Potenzial im Gesundheitswesen, doch dürfen ethische Fragen und potenzielle Risiken nicht übersehen werden. Leitungskräfte im Gesundheitswesen müssen dem verantwortungsvollen und sicheren Einsatz generativer Technologien der künstlichen Intelligenz Vorrang einräumen. Die Einhaltung eines ethischen Rahmens ist erforderlich, um die Privatsphäre der Patienten zu schützen, zuverlässige klinische Ergebnisse zu gewährleisten und den Patientenservice zu verbessern.

Darüber hinaus müssen die Verantwortlichen, die Gen-KI im Gesundheitswesen einführen, die Bedenken der Patienten berücksichtigen. Eine in den USA durchgeführte Studie zeigt, dass 6 von 10 Amerikanern mit der Vorstellung, dass ihr Gesundheitsdienstleister künstliche Intelligenz zur Diagnose von Krankheiten und zur Erstellung von Behandlungsplänen einsetzt, »unzufrieden« sind.

Die Anwendung von Gen-KI in der Medizin muss daher auch einen Prozess der Aufklärung und Vertrauensbildung bei den Patienten umfassen.

Datenschutz und Einwilligung

Die Wahrung des Datenschutzes und die informierte Zustimmung der Patienten sind beim Einsatz generativer KI im Gesundheitswesen von zentraler Bedeutung. Das Training von KI-Systemen findet in diesem Fall auf erheblichen Mengen sensibler Patientendaten statt, und glücklicherweise ist es auch möglich, bestehende Datensätze um synthetische medizinische Daten zu erweitern.

Die Einhaltung von Datenschutzgrundsätzen, wie sie im US-amerikanischen Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) oder in der EU-Datenschutzgrundverordnung (GDPR) festgelegt sind, sowie der Gesundheitsdatengesetze der einzelnen Länder ist für die Wahrung des Patientengeheimnisses von entscheidender Bedeutung.

Um im Zeitalter der künstlichen Intelligenz im Gesundheitswesen eine informierte Zustimmung der Patienten zu erhalten, ist wiederum eine transparente Kommunikation über die Verwendung von Patientenakten, Diagnoseverfahren und Behandlungsprotokollen erforderlich. Neben der Anonymisierung von Daten, wo dies möglich ist, müssen die Patienten also auch umfassend über solche Prozesse informiert werden, um Vertrauen in einem Sektor aufzubauen, in dem der Schutz der Privatsphäre von größter Bedeutung ist.

Entgegenwirken von parteiischen KI-Modellen in der Medizin 

Ein weiterer wichtiger Aspekt beim Einsatz generativer KI im Gesundheitswesen ist die Vermeidung von Vorurteilen. Generative KI-Modelle müssen mit einer Vielzahl hochwertiger und repräsentativer Datensätze gefüttert werden, um diese zu verringern und gerechte Ergebnisse und Empfehlungen für verschiedene Patientengruppen zu gewährleisten.

Die Voreingenommenheit von Algorithmen stellt nach wie vor eine erhebliche Bedrohung für künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen dar und kann zu Ungleichheit und ungerechter Behandlung führen, wenn die Trainingsdaten implizite Voreingenommenheit enthalten. Die Zusammenarbeit zwischen medizinischen Fachkräften, Ethikern und Datenwissenschaftlern ist der Schlüssel zur Identifizierung und Minimierung von Quellen der Voreingenommenheit in der generativen KI.

Wenn man ethische Fragen ernst nimmt, soll verhindert werden, dass Algorithmen der künstlichen Intelligenz soziale Ungleichheiten aufrechterhalten.

Beispiele für Gen-KI in der Medizin

Immer mehr Unternehmen experimentieren mit generativer künstlicher Intelligenz und setzen sie in verschiedenen Bereichen ihres Geschäfts ein.

Bayer Pharmaceuticals erforscht, wie generative KI-Lösungen die Entwicklung neuer pharmazeutischer Produkte verbessern können. Mit Vertex AI und Med-PaLM 2 von Google Cloud will Bayer die Prozesse in der Arzneimittelentwicklung beschleunigen. Dazu gehören Datenzugriff und -korrelation, die Untersuchung von Studiendaten auf Korrelationen und die Automatisierung von Aufgaben wie die Entwicklung von Kommunikation und Übersetzungen für klinische Studien.

Ein weiteres interessantes Beispiel für künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen ist HCA Healthcare, das mit Google Cloud zusammenarbeitet, um Ärzte und Krankenschwestern mit Hilfe von Gen-KI von Verwaltungsarbeit zu entlasten. Die Lösung soll helfen, Informationen aus Gesprächen zwischen Arzt und Patient zu extrahieren, um mithilfe einer von Augmedix entwickelten App medizinische Notizen zu erstellen. Die Initiative zielt darauf ab, die Zeit des medizinischen Personals zu entlasten, indem die Erstellung klinischer Notizen automatisiert und die Übermittlung von Patienteninformationen zwischen dem medizinischen Personal rationalisiert wird.

Ein weiteres Beispiel für die Anwendung generativer künstlicher Intelligenz im Gesundheitswesen ist AWS HealthScribe, ein revolutionärer Dienst, der Entwicklern im Gesundheitswesen hilft, Anwendungen zu erstellen, mit denen sie Interaktionen zwischen Patienten und Ärzten im Detail kommentieren, transkribieren und analysieren können.

Dies sind nur einige Beispiele für die Anwendung von Gen-KI im Gesundheitswesen. In den kommenden Monaten werden wir mehr und mehr über diese Art von Projekten hören.

Die Zukunft der generativen künstlichen Intelligenz in der Gesundheitsversorgung

Generative KI und das Gesundheitswesen werden zu einem untrennbaren Paar. Generative KI revolutioniert die Diagnostik, personalisiert Behandlungspläne und beschleunigt die Entdeckung von Medikamenten. Die Implementierung von KI-gestützten Lösungen in der Medizin erfordert natürlich eine organisationsweite Vorbereitung, Mitarbeiterschulung und eine sorgfältige Abwägung ethischer Fragen und potenzieller Risiken.

Das Potenzial ist jedoch riesig, so dass sich die Patienten auf diesen Fortschritt freuen sollten. Schließlich geht jeder von uns von Zeit zu Zeit zum Arzt, und was wir vor allem wollen, ist eine genaue Diagnose, eine wirksame Behandlung und ein Verständnis für das Gesundheitsproblem, mit dem wir konfrontiert sind. All dies kann durch Systeme mit generativer künstlicher Intelligenz unterstützt werden, wenn der medizinische Sektor nur bereit ist, solche Lösungen zu nutzen.