Ist die Medizin bereit für künstliche Intelligenz?

Ich bin ¨¹berzeugt, dass die auch die bei ??rzte vs. Internet? teilnehmenden Klinker in ihrer t?glichen Arbeit schon heute routinem?ssig sogenannte klinische Entscheidungshilfen einsetzen ¨C bewusst oder unbewusst. Solche Systeme gibt es bereits in vielen Gesundheitsanwendungen, meist in noch sehr einfacher Form: Jedes Ger?t, das im Spital den Zustand eines Patienten ¨¹berwacht, l?st beim ?berschreiten eines Schwellenwerts einen Alarm aus. Bei der telemedizinischen Beratung und in Notfallzentralen helfen Computersysteme bei der Triage. Und in der Vorrats- und Bestelllogistik von Medikamenten kommen Systeme zum Einsatz, die nicht nur den Lagerbestand analysieren, sondern auch automatisierte Voraussagen zum Bedarf ber¨¹cksichtigen.

Chinas Dominanz

Die Idee, Computer zur Verbesserung der medizinischen Versorgung einzusetzen, hat seit ¨¹ber 50 Jahren regelm?ssige Zyklen von Hypes und Ern¨¹chterungen durchlaufen. Meist waren diese Zyklen regional, so auch derzeit: J¨¹ngst reduzierte IBM den Mitarbeiterbestand in seiner Sparte Watson Health, was sinnbildlich f¨¹r die M¨¹he westlicher Unternehmen mit dem Einsatz k¨¹nstlicher Intelligenz (artificial intelligence, AI) in der Medizin steht. Gleichzeitig feiert China Erfolge: Es wurden dort intelligente Systeme entwickelt, welche sogar ?rztepr¨¹fungen bestehen. Und das Guangzhou Second Provincial Central Hospital berichtete j¨¹ngst, es habe ein spitalweites AI-System eingef¨¹hrt, welches unter anderem ein Vorab-Screening von Patienten ¨¹bernimmt und den Nachschub f¨¹r Operations-Material automatisch organisiert.

Die Vorteile klinischer Entscheidungshilfen liegen auf der Hand. Menschen ¨C auch ?rzte ¨C sind schlecht darin, Daten aus einer Vielzahl von Quellen zusammenzuf¨¹hren und auf Trends zu analysieren, und ihre Bewertungen sind vielfach stark von negativen Erfahrungen beeinflusst. Andererseits sind Maschinen in ihrer jetzigen Form immer noch schlecht darin, Daten kontextabh?ngig zu interpretieren, und sie k?nnen schlecht mit unsicheren Situationen umgehen. Menschen machen Fehler und die Maschinen auch. Im Allgemeinen kann ein guter Arzt jedoch einen Fehler beheben, wenn er ihn rechtzeitig erkennt. Aktuelle, nicht-AI-basierte klinische Entscheidungsysteme haben keine F?higkeit, Interventionsergebnisse vorherzusagen. Dies ist der Hauptgrund, warum diese Systeme in einer offenen Schleife arbeiten, in der Kliniker noch immer ein zentraler Teil sind.

Genauer und sicherer

In der Vergangenheit wurden viele Systeme und Ans?tze der k¨¹nstlichen Intelligenz vor allem in einem akademischen Umfeld erforscht. Nur sehr langsam wurden sie von der medizinischen Praxis aufgenommen. Der Hauptgrund daf¨¹r war, dass weder die Systeme selbst, noch die Menschen daf¨¹r bereit waren. Denn wie andere Medizinprodukte auch m¨¹ssen solche Systeme die hohen medizinischen Standards erf¨¹llen, in die lokalen kulturellen, ethischen, regulatorischen und organisatorischen Rahmenbedingungen passen, kosteneffizient sein und ein nachhaltiges Gesch?ftsmodell erm?glichen. Dies gilt auch f¨¹r die neue AI-basierte Generation klinischer Entscheidungssysteme, die in der Tat in der Lage sein k?nnten, genauere und personalisiertere Diagnosen zu liefern.

Die Automatisierung im Gesundheitswesen hat jedoch ein noch tiefergreifendes Ziel: Qualit?t und Sicherheit der Dienstleistungen zu verbessern. Die Medizin hat bereits eine etablierte Sicherheitskultur und ist damit bereit f¨¹r bessere und sicherere Systeme. Wenn wir nachweisen k?nnen, dass automatisierte Systeme die Patientensicherheit konsequent erh?hen, wird die Frage nicht mehr sein, ob wir AI-gest¨¹tzte klinische Entscheidungshilfen einsetzen sollen, sondern vielmehr, wann und wie schnell dies geschehen soll.

Ohne AI keine personalisierte Medizin

Die harte Realit?t ist, dass unser Gesundheitssystem ohne intelligente klinische Entscheidungshilfen einfach zum Erliegen kommen wird. F¨¹r Mitarbeiter auf Intensivstationen ist es bereits Alltag, st?ndig die Lebensfunktionen der Patienten zu ¨¹berwachen und auf die Alarme und Fehlalarme der Messsysteme zu reagieren. Bald wird diese Informationsflut auch andere Fach?rzte und Allgemeinmediziner erreichen: Sie werden mit Daten von Wearables, genetischen Tests und anderen Biomarker-Messungen bombardiert werden, welche sie innerhalb der 10 bis 30 Minuten Patientenbegegnung f¨¹r die Diagnose- und Behandlungsentscheidung mitber¨¹cksichtigen sollten.

Wenn wir die personalisierte Medizin Wirklichkeit werden lassen wollen, k?nnen wir auf eine Automatisierung nicht verzichten: Die vielen Daten m¨¹ssen durch automatisierte Algorithmen verarbeitet, bewertet, analysiert und verst?ndlich dargestellt werden.

Und damit bleiben einige grosse Fragen, die ?ffentlich debattiert werden m¨¹ssen. Ich kann diese hier nicht einfach beantworten: Wer wird in Zukunft in einer am Computer entstandenen klinischen Entscheidung das letzte Wort haben? Wird die allwissende Maschine den Menschen ganz ersetzen oder werden ?rzte in diesem Prozess noch eine Rolle spielen? Werden die Krankenversicherer oder die Spit?ler die Algorithmen zu ihren Gunsten beeinflussen k?nnen? Und wird der Patient sein Mitspracherecht behalten k?nnen?