KI revolutioniert die Medizin: Von der klinischen Entscheidungsunterstützung bis zur automatisierten Dokumentation – KI-Anwendungen sind bereits heute unverzichtbare Werkzeuge im medizinischen Alltag.
Large Language Models (LLMs), mit ChatGPT als bekanntestem Vertreter, stellen eine spezielle Art von KI dar, die zunehmend in vielen Gebieten zum Einsatz kommt. Selbstverständlich erfolgt auch in der Medizin eine Nutzung dieser Technologie. Die Fähigkeit, auf Textdaten trainiert zu werden, ermöglicht es diesen generativen Modellen, komplexe sprachliche Aufgaben zu lösen. Anwendungen lassen sich in der klinischen Entscheidungsunterstützung, der Patientenkommunikation sowie der automatisierten Dokumentation ausmachen.
Allerdings stellen LLMs nicht die einzigen KI-Typen dar, die in der Medizin zum Einsatz gelangen. Vielmehr existieren zahlreiche weitere Anwendungsperspektiven:
- Maschinelles Lernen (ML)
Maschinelles Lernen ermöglicht es Algorithmen, aus großen Datenmengen zu lernen, Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. In der Medizin findet maschinelles Lernen (ML) insbesondere in der Radiologie und Bildverarbeitung Anwendung. Exemplarische Anwendungsbereiche sind die Erkennung von Tumoren in MRT-Scans sowie die Analyse von Gewebeproben in der Pathologie. Weitere Einsatzfelder umfassen die Auswertung von Laborwerten sowie die Verarbeitung sowohl strukturierter als auch unstrukturierter Daten. Letztere erfolgt beispielsweise durch Klassifikations- und Regressionsmodelle.
- Deep Learning (DL)
Deep Learning, ein Teilbereich des maschinellen Lernens, basiert auf tiefen neuronalen Netzwerken und zeigt besondere Stärken in der Analyse großer Bild- und Sprachdatensätze. In der Medizin findet Deep Learning (DL) unter anderem bei der automatisierten Bilddiagnostik Anwendung, beispielsweise bei Röntgenbildern, Mammographien oder histopathologischen Aufnahmen. Auch die Erkennung von Hautkrebs anhand von Hautläsionen sowie die Interpretation von EKG-Daten gehören zu den bewährten Anwendungen.
- Regelbasierte Expertensysteme
Diese KI-Systeme stützen sich auf vordefinierte Entscheidungsbäume und Regeln, welche auf Expertenwissen basieren. Ihr Einsatzgebiet ist vornehmlich die Unterstützung von Diagnosen und Entscheidungsprozessen, beispielsweise bei der Auswahl von Behandlungsoptionen für spezifische Krankheitsbilder. Ein exemplarisches Beispiel sind sogenannte „Clinical Decision Support Systems“ (CDSS), welche Ärztinnen und Ärzte durch regelbasierte Empfehlungen bei der Diagnose und Therapie unterstützen.
- Computer Vision (CV)
Computer Vision ist auf die Analyse visueller Daten spezialisiert und spielt eine entscheidende Rolle in der Radiologie sowie in chirurgischen Anwendungen. Ein Beispiel für den Einsatz von KI in der Medizin ist die Unterstützung minimalinvasiver Eingriffe durch Echtzeit-Bilderkennung. Hierbei werden relevante anatomische Strukturen markiert oder Risiken während der Operation in Echtzeit identifiziert.
- Natural Language Processing (NLP)
Natural Language Processing, eng verwandt mit Large Language Models (LLMs), geht über die reine Textgenerierung hinaus. Des Weiteren findet es Anwendung in der automatisierten Analyse medizinischer Dokumente, um Informationen aus Patientenakten zu extrahieren, klinische Berichte zu erstellen oder wissenschaftliche Publikationen auszuwerten. Anwendungsbeispiele sind die Erkennung von Mustern bei seltenen Erkrankungen oder die Identifikation von Risikofaktoren anhand unstrukturierter Textdaten aus Arztberichten.
- Robotik und KI in der Chirurgie
Chirurgische, robotergestützte Systeme kombinieren oft verschiedene KI-Technologien wie Maschinelles Lernen, Computer Vision und Reinforcement Learning, um präzise Operationen durchzuführen. Reinforcement Learning basiert auf einem Belohnungssystem, durch das die Roboter lernen, optimale Strategien zu entwickeln. Ein prominentes Beispiel ist das DaVinci-Chirurgiesystem, das eine präzisere Steuerung und ein erweitertes Sichtfeld bietet. Diese Technologien ermöglichen autonome oder halbautonome chirurgische Eingriffe und tragen zur Verbesserung von Behandlungsstrategien bei, etwa durch die individuelle Anpassung von Dosierungen bei Chemotherapien.
Unabhängig vom eingesetzten KI-Typ ist es von zentraler Bedeutung, deren Einsatz in der Medizin mit Bedacht anzugehen. Neben den ethischen und datenschutzrechtlichen Aspekten ist eine kontinuierliche Überprüfung und Validierung der von KI-Algorithmen generierten Empfehlungen und Entscheidungen durch medizinische Fachkräfte unerlässlich, um eine sichere und präzise Patientenversorgung zu gewährleisten.
Text: Wolfram Wiegers
Bild: DALL-E für arztCME
