Große Revolution für die Medizin in Sicht. Künstliche Intelligenz (KI), die in letzter Zeit eine rasante Entwicklung erlebt hat, ist bereit, die Diagnose, Behandlung und Überwachung von Patienten grundlegend zu verändern. Hochentwickelte Algorithmen, die in der Lage sind, komplexe medizinische Daten mit beispielloser Präzision und Geschwindigkeit zu analysieren, ebnen den Weg für beispiellose Fortschritte. Dabei handelt es sich insbesondere um die Fähigkeit, große Datenmengen durch KI zu analysieren und zu verarbeiten, die bereits begonnen hat und die Situation in den kommenden Jahren verändern dürfte.
Doch mit dieser technologischen Revolution gehen auch ethische Herausforderungen und Kontroversen einher, die angegangen werden müssen. Wie können wir die Zuverlässigkeit von Algorithmen und den Schutz von Patientendaten gewährleisten? Wie können wir sicherstellen, dass KI menschliches Fachwissen und Urteilsvermögen nicht ersetzt, sondern ergänzt? Es gibt so viele entscheidende Fragen, auf die wir die richtige Antwort finden müssen, bevor wir künstliche Intelligenz umfassend integrieren können.
Künstliche Intelligenz, ein diagnostisches Hilfsmittel, das bereits sehr präsent ist
Es ist bereits Realität: KI revolutioniert die medizinische Diagnose. Nach Angaben des DREES (Direktion für Forschung, Studien, Evaluierung und Statistik) wurden im Jahr 2020 in Frankreich etwa 10 Millionen medizinische Bildgebungsverfahren (Scanner, MRT usw.) in öffentlichen Einrichtungen und privaten gemeinnützigen Organisationen durchgeführt. Schätzungen zufolge muss ein Radiologe an einem 8-Stunden-Arbeitstag durchschnittlich alle 3 bis 4 Sekunden ein Bild interpretieren. Das ist beträchtlich … und die Fehlerwahrscheinlichkeit ist groß. Es ist daher nicht verwunderlich, dass KI in diesem Bereich Priorität hat. In den USA betreffen 79 % aller von der Food and Drug Administration zugelassenen KI-kompatiblen Medizingeräte die Radiologie (dann Kardiologie und Neurologie). Zu Beginn des Jahres 2024 geben 38 % der Fachleute in der Branche an, dass sie KI in ihren Prozess integriert haben, und 62 % planen, sie innerhalb der nächsten fünf Jahre einzuführen.
Das Gleiche gilt für die Dermatologie, wo sich KI als wirksamer erweist als das menschliche Auge. Eine Studie aus dem Jahr 2018 zeigte, dass Dermatologen bei der Diagnose von Hautkrebs (bei der Unterscheidung zwischen gutartigen Läsionen und Krankheiten) eine Genauigkeit von 86,6 % hatten. Der Computer konnte krebserregende Läsionen mit einer Genauigkeit von 95 % identifizieren. Auch im Bereich genetischer Analysen bietet künstliche Intelligenz einen echten Mehrwert, da ihre Durchführung aufgrund der zu verarbeitenden Datenmenge sehr lange dauert. KI versteht es, eine große Datenmenge zu sichten und eine eingeschränkte Liste von Varianten bereitzustellen, die für genetische Syndrome verantwortlich sind. Dabei kann ein medizinisches Fachpersonal schneller eine Diagnose stellen, die nur auf dieser Reihe vorab identifizierter Hypothesen basiert.
Ein boomendes Ökosystem
Im Jahr 2023 gab es in Frankreich 591 Start-ups, die KI in den Mittelpunkt ihres Geschäfts gestellt hatten. Laut France Digitale widmen sich 15 % davon der Gesundheit. HealthTech ist nach Daten-/Cloud-Speicher das zweite Hauptfeld. Neben Investitionen von Gesundheitseinrichtungen hat in den letzten Jahren auch die Pharmaindustrie Interesse an KI gezeigt. „ Künstliche Intelligenz hat uns geholfen, die Geschwindigkeit unserer Impfstoffentwicklung zu verdoppeln. Auf diese Weise konnten wir feststellen, nach welchen Mutationen wir suchen mussten, und die Kommerzialisierung des COVID-19-Impfstoffs beschleunigen » erklärt Kate Cronin, Markendirektorin bei Moderna. Bevor sie hinzufügten, konnten sie dank der KI „ Entschlüsseln Sie COVID in 48 Stunden “.
Auf Lager
Kaufen Sie auf Fnac.com
Identifizierung und Auswahl neuer Moleküle, Teilnahme an klinischen Studien, um die Ausfallrate zu reduzieren und die Vermarktung neuer Medikamente zu beschleunigen … Während des gesamten Entwicklungszyklus eines neuen Medikaments kann KI hilfreich sein. Ein Beweis dafür ist die Meisterleistung von Sumitomo Dainippon Pharma und dem britischen PharmaTech Exscientia, die 2020 das erste Molekül mithilfe von KI entwickelten. Der Entwicklungsprozess konnte dank künstlicher Intelligenz von 5 Jahren auf 12 Monate verkürzt werden. Es ist zur Behandlung von Zwangsstörungen (OCD) gedacht und wurde 2020 in Japan an Menschen getestet.
Wird künstliche Intelligenz die Gesundheitsversorgung verbessern?
Das ist am Ende die große Frage. Bisher hat die Technologie kaum etwas zur Verbesserung dieses Bereichs beigetragen. Wie könnte ein Algorithmus sich um einen Patienten kümmern? Tatsächlich könnte KI eine Rolle bei der Vereinfachung von „Backoffice“-Aufgaben spielen, die die wertschöpfende Arbeitszeit von Gesundheitsfachkräften beeinträchtigen. Künstliche Intelligenz könnte eingreifen, um den Verwaltungsablauf zu vereinfachen. Wir können uns eine gewisse Automatisierung des gesamten Papierkrams vorstellen. Generative KI ist auch in der Lage, Ärzte dabei zu unterstützen, Notizen zu machen, Studienzusammenfassungen zu erstellen, medizinische Aufzeichnungen so vollständig wie möglich zu führen und sicherzustellen, dass es bei der therapeutischen Dosierung usw. keine Fehler gibt. Dies könnte sogar bis zum Informationsaustausch zwischen Abteilungen und zur Rechnungsstellung gehen.
KI hat auch die Aufgabe, direkt mit dem Patienten zusammenzuarbeiten, um bestimmte Fragen zu beantworten, wenn medizinisches Personal nicht verfügbar ist. Eine Frage zu nächtlichen Medikamenten? Sie benötigen eine umfassende Abklärung des Ablaufs der bevorstehenden Operation? Haben Sie Fragen zur passenden Ernährung für Ihre Behandlung? All dies kann über einen Chatbot abgewickelt werden. Und so mehr Zeit zum Beispiel für Pflegekräfte für die persönliche Pflege gewinnen. Manche stellen sich auch Roboter vor, die in Krankenhäusern rund um die Uhr verfügbar sind, um alles und jedes zu besprechen.
Viele ethische Herausforderungen in der medizinischen KI
Der Einsatz künstlicher Intelligenz in der Medizin wirft große ethische Bedenken auf, insbesondere im Hinblick auf Datenverzerrungen. KI-Algorithmen sind zwar hocheffizient, hängen jedoch von der Qualität und Vielfalt der Daten ab, auf denen sie trainiert werden. Es besteht die Gefahr, dass diese Systeme bestehende Vorurteile aufrechterhalten oder verschärfen, wenn die Datensätze nicht die gesamte Vielfalt der Bevölkerungsgruppen abbilden. Zu viele Daten zu hellhäutigen Menschen oder Männern anstelle von Frauen könnten die Diagnosen belasten und zu Ungleichheiten in der Gesundheitsversorgung führen. Es müssen Schutzvorkehrungen getroffen werden, um eine faire medizinische Behandlung zu gewährleisten.
Ein weiteres zentrales ethisches Thema ist der Schutz der Vertraulichkeit von Patientendaten. Da KI in der Lage ist, große Mengen medizinischer Daten zu analysieren, steigt das Risiko von Datenschutzverletzungen. Es ist wichtig, strenge Maßnahmen zu ergreifen, um Patientendaten zu schützen und sicherzustellen, dass sie ethisch einwandfrei verwendet werden. Darüber hinaus spielt die Einwilligung des Patienten eine zentrale Rolle; Sie müssen klar über die Verwendung ihrer Daten, den erwarteten Nutzen und die potenziellen Risiken informiert werden. Dies erfordert transparente Richtlinien und Einwilligungsverfahren, die sowohl individuelle Rechte als auch ethische Standards respektieren.
