Big Data& Künstliche Intelligenz: Hype in der medizinischen Diagnostik
Der Frage, inwieweit Künstliche Intelligenz (KI) Ärzte und Ärztinnen in der Diagnostik unterstützen kann, ob sie sie gar ablöst oder doch mehr ein Hype ist, geht man seit Freitag in Klagenfurt nach. Der Fachkongress unter dem Titel „Künstliche Intelligenz in der medizinischen Diagnostik“ läuft bis 6. November. Primarius Thomas Kau über sinnvolle Unterstützung durch KI und warum fundamentale Entscheidungen nicht maschinell getroffen werden können.
„Es ist ganz wichtig, dieses gehypte Thema auf den Boden zu bringen“, stellte der Leiter der Radiologie im Landeskrankenhaus Villach fest und nannte ein paar aktuelle Anwendungsfelder der KI: „Von der Bildakquisition über Dosiseinsparungen bis hin zum 'decision support'„, also der Unterstützung bei medizinischen Entscheidungen, zum Beispiel im Bereich der Triage. Dabei gehe es jedoch nicht gleich um die durch die Pandemie bekannte Entscheidung zwischen Leben und Tod.
Wenn man eine Polytrauma-Computertomographie mache, dann habe man „2.000 Bilder, quasi von der Locke bis zur Socke“. Da helfe es, wenn einen die KI schnell auf Bereiche aufmerksam mache, bei denen es eine mögliche Organläsion geben könnte. Da gehe es einfach darum, schneller das zu sichten, was wichtiger sei, so Kau. Das Stichwort sei „Workflowintegration“.
Die könne er sich zum Beispiel bei der Brustkrebsvorsorge, die in Österreich einer Doppelbefundung von zwei Ärzten unterliegt, konkret vorstellen: In Zukunft befundet dann nur noch ein Arzt und eine Maschine screent. Nur bei einem Widerspruch der Ergebnisse würde ein weiterer Mediziner sich beides anschauen.
Zeitersparnis wesentlicher Benefit
Ein wichtiger Faktor bei der Einführung von KI sei neben einer diagnostischen Verbesserung auch das Zeitmanagement. Kau: „Wir sind als Mediziner schon recht überzeugt von dem, was wir können. Bei genügend Zeit sind wir in dem meisten, was wir tun, sehr gut bis exzellent.“ Nur die Arbeitsbelastung steige und die Maschine kenne nun einmal keine Zeiten und Unzeiten, auch keine verschiedenen Schichten und deren Wechsel oder unterschiedliche Erfahrungsgrade, vom Assistenten bis zur Chefärztin. Klar sei, dass die KI mindestens so gut sein müsse wie die Menschen. „Im besten Fall übersteigt die Maschine die Genauigkeit sogar, bisher ist es aber noch nicht so weit.“ Neben den organisatorischen gebe es natürlich auch ökonomische Gründe.
Diese seien gleichzeitig ein Problem auf der Entwicklerseite. So forschten die Pharmafirmen zu KI vor allem dort, wo es einen breiten Markt gebe. „Das sind leider nicht jene Bereiche, die in der Bilddiagnostik besonders schwierig sind. Das wären Bereiche mit sehr seltenen Krankheiten“, erklärte der Radiologe. Nur dort gebe es eben weniger mögliche Patienten und damit weniger zu verdienen.
Radiologie oder Pathologie seien die plakativen Aufhänger für KI. Jedoch gebe es sehr wohl auch hausärztliche Anwendungsgebiete. Symptome könnten zum Beispiel auf acht wahrscheinliche Ursachen deuten. „Der Algorithmus erinnert uns dann an die zwei sehr seltenen Ursachen.“ Gerade beim Stichwort Big Data komme man einfach an einen Punkt, „was kein menschliches Gehirn mehr leisten kann“.
Für die bessere Ärztin hält Kau die Maschine jedoch nicht. Schließlich gebe es die Anamnese, bei der mit viel Feingefühl verschiedene Dinge abgefragt werden müssten, die auch viel mit der individuellen Biografie der Patienten zu tun habe. Diesen Ansatz der narrativen Medizin zusammen mit Künstlicher Intelligenz hält er für sehr vielversprechend. Zusammenfassend hielt er fest: „Künstliche Intelligenz kann uns bei unserer Arbeit enorm unterstützen, wird uns genauer machen und verborgene Informationen aus den Bilddaten unserer Patienten herausholen.“