KI in der Medizin: So können Algorithmen Leben retten

Diag­nos­tik gefährlich­er Krankheit­en, Ent­deck­ung neuer Medika­mente, per­son­al­isierte Behand­lun­gen und opti­mierte Ver­wal­tungsar­beit: Dort, wo men­schliche Mediziner:innen an ihre Gren­zen stoßen, kön­nen Com­put­er-Algo­rith­men immer schneller und zuver­läs­siger helfen. Wir lis­ten Dir einige Beispiele, wie Kün­stliche Intel­li­genz (KI) die Zukun­ft der Medi­zin voranbringt.

Im Zuge der Dig­i­tal­isierung der Medi­zin kom­men beson­ders den selb­st ler­nen­den Algo­rith­men Kün­stlich­er Intel­li­genz große Bedeu­tung zu. Solche Sys­teme kön­nen genauer, effizien­ter und vor allem sehr viel schneller arbeit­en als men­schliche Expert:innen. Sie analysieren riesige medi­zinis­che Daten­sätze in kürzester Zeit und präsen­tieren ihre Ergeb­nisse ver­ständlich für uns Men­schen. Das bedeutet unter anderem riesige Fortschritte in den Bere­ichen der Diag­nos­tik, der Medika­mente­nen­twick­lung und in der Ver­wal­tung des Gesundheitswesens.

Aber keine Sorge: Dass KI-Sys­teme Ärzt:innen und Pflegekräfte voll­ständig aus­tauschen, ist selb­st in den ent­fer­n­testen Zukun­fts­fan­tasien nicht realistisch.

Schnelle und genaue Diagnosen mit Künstlicher Intelligenz

Bei der Diag­nose von Krankheit­en ist es oft notwendig, Rönt­gen-, MRT-Bilder, Blutwerte und andere Dat­en genauestens zu analysieren und auszuw­erten. Kün­stliche Intel­li­genz ist sehr gut darin, auf Bildern allerkle­in­ste Details zu erken­nen und Unter­schiede zuver­läs­sig her­vorzuheben. Ihr kann als „Lern­ma­te­r­i­al” zum Beispiel tausende MRT-Bilder von gesun­den und tumor­erkrank­ten Gehir­nen oder anderen Orga­nen vorgelegt wer­den, so dass sie die Unter­schiede ken­nen­ler­nen und „ler­nen”, wann sie ein gesun­des oder krankes Gewebe sehen. In ein­er Studie von US-amerikanis­chen Medi­zin­ern aus dem Jahr 2021 war ein Deep-Learn­ing-Algo­rith­mus in der Lage, sechs ver­schiedene Gehirn­tu­mor-Arten anhand vorgelegter MRT-Bild­dat­en mit 93-prozentiger Genauigkeit zu iden­ti­fizieren.

Ger­ade bei Kreb­serkrankun­gen kann eine frühzeit­ige Diag­nose Leben ret­ten. Eine Ini­tia­tive der Berlin­er Hip­po Foun­da­tion trainiert zurzeit eine KI dazu, Brustkrebs im Früh­sta­di­um zu erken­nen. Je mehr Men­schen für der­ar­tige Stu­di­en ihre Dat­en zur Ver­fü­gung stellen, desto genauer kön­nen Diag­nosen von ein­er KI getrof­fen werden.

Entdeckung und Entwicklung lebensrettender Medikamente

Viele medi­zinis­che Stoffe sind außer­halb spezial­isiert­er Fachkreise nicht bekan­nt. Doch viele Sub­stanzen eignen sich für die Behand­lung von mehr als ein­er Krankheit oder einen Symp­tom. Aber wie find­en die Expert:innen her­aus, ob zum Beispiel ein Blutverdün­ner unter Umstän­den auch antivi­rale Eigen­schaften haben kann? Machine-Learn­ing-Algo­rith­men kön­nen hier wertvolle Vorar­beit leis­ten, indem sie medi­zinis­che Daten­banken durch­forsten und Moleküle her­aus­fil­tern, die bei ihnen vorgegebe­nen Krankheit­en nüt­zlich sein kön­nen. Wer­den zwei oder mehr Prä­parate kom­biniert, prüft das Sys­tem, ob diese zusam­men­passen oder sie zur Behand­lung ein­er anderen Krankheit geeignet sind. Sie stellen auch fest, ob es bei gle­ichzeit­iger Ein­nahme zu Kom­p­lika­tio­nen oder gefährlichen Neben­wirkun­gen kom­men kann.

So ist es ein­er KI in Lon­don dieses Jahr gelun­gen, eine neue, vielver­sprechende Ther­a­pie für eine Hirnkreb­sart zu find­en, die vor allem Kinder befällt. In Bay­ern set­zen Forscher:innen auf selb­stler­nende Algo­rith­men, um neue Wirk­stof­fkom­bi­na­tio­nen gegen die gefährliche Lun­genkrankheit Tuberku­lose zu ermitteln.

KI in der Medizin: Personalisierte Behandlung

Kün­stliche Intel­li­genz kann nicht nur Moleküle iden­ti­fizieren und abstrak­te Bild­dat­en auswerten, son­dern auch bei den Patient:innen selb­st anset­zen. Men­schen reagieren indi­vidu­ell auf verord­nete Medika­mente und Behand­lungspläne. Welche Fak­toren bei welch­er Behand­lung auss­chlaggebend für einen Erfolg oder für Kom­p­lika­tio­nen sind, ist in eini­gen Fällen schwierig auszu­machen. Wenn ein­er KI entsprechende Dat­en – wie etwa Vor­erkrankun­gen und genetis­che Eigen­schaften – zur Ver­fü­gung ste­hen, ist sie in der Lage, schnell Empfehlun­gen für eine Behand­lung zu geben.

Derzeit arbeit­et das europäis­che Forschung­spro­jekt DIGIPD (Val­i­dat­ing DIG­I­tal bio­mark­ers for bet­ter per­son­al­ized treat­ment of Parkinson’s Dis­ease) mit dem Fraun­hofer-Insti­tut an ein­er per­son­al­isierten Behand­lung für die Parkin­son-Krankheit. Patient:innen bekom­men dabei Sen­soren angelegt, ihre Bewe­gun­gen wer­den von ein­er KI gemessen und aus­gew­ertet. Anhand der Dat­en soll erforscht wer­den, inwiefern die Behand­lung an die Symp­tome indi­vidu­ell angepasst und opti­miert wer­den kann.

Verbesserung der stationären Krankenversorgung

Nicht erst seit der Coro­na-Pan­demie ste­ht das Gesund­heitswe­sen vor riesi­gen Her­aus­forderun­gen. Kranken­haus­per­son­al ist mit der Pflege und medi­zinis­ch­er Ver­sorgung beschäftigt, aber auch mit bürokratis­ch­er und admin­is­tra­tiv­er Arbeit. KI-unter­stützte Tools kön­nen dabei helfen, die Papier­ar­beit zu min­imieren, die Pro­duk­tiv­ität zu steigern und unnötige Kosten zu senken, indem sie etwa repet­i­tive Ver­wal­tungsauf­gaben automa­tisieren.

Die wichtig­ste Voraus­set­zung für KI-unter­stützte Kranken­hausar­beit ist eine opti­male dig­i­tale Infra­struk­tur in den Gebäu­den. Ein wichtiger Schritt in Deutsch­land ist ger­ade getan: Mit der Hil­fe von Voda­fone ist jet­zt in der Uni­ver­sität­sklinik Düs­sel­dorf die erste Klinik mit 5G-Echtzeit-Kon­nek­tiv­ität eröffnet wor­den. Dies erlaubt es, neueste Inno­va­tio­nen wie Aug­ment­ed Real­i­ty (AR) oder dig­i­tale Pflaster für das Echtzeit-Mon­i­tor­ing in den Klinik-All­t­ag zu bringen.

Wo braucht es Dein­er Mei­n­ung nach KI-Unter­stützung? Was denkst Du über die Entwick­lung von KI in der Medi­zin? Schreib es uns hier in die Kommentare!