Ein Gebiet, in dem KI schon heute vielfach erfolgreich eingesetzt wird, ist die Auswertung medizinischer Bilddaten. Dazu geh\u00f6ren beispielsweise Mammografien, die Brusttumoren entdecken. Die entsprechenden Programme wurden dazu mit mehreren Hundert, wenn nicht Tausenden Bildern gesunder und krebsbefallener Br\u00fcste gef\u00fcttert.<\/p>\n\n\n\n
Lernen unter \u00e4rztlicher Aufsicht<\/h2>\n\n\n\n
Zus\u00e4tzlich haben Mediziner und Medizinerinnen der KI beigebracht, worauf es bei der Auswertung ankommt, was gesund ist und was nicht. KI-Entwickler sprechen hier von \u201eangeleitetem Lernen<\/strong>\u201c. In der R\u00f6ntgenmedizin funktioniert die KI wie ein zus\u00e4tzliches Augenpaar, und zwar eines, das nie m\u00fcde wird.<\/p>\n\n\n Rund 700 verschiedene KI-Anwendungen gibt es schon in der Radiologie, sch\u00e4tzt Saam. Er ist Partner in einer M\u00fcnchner radiologischen Praxisgemeinschaft, wo bisher 15 solcher Anwendungen im Einsatz sind. Binnen Sekunden markiert das KI-Programm Strukturen, die ihm verd\u00e4chtig erscheinen, und errechnet, mit welcher Wahrscheinlichkeit es sich um eine problematische Gewebever\u00e4nderung handelt. \u201eBei einem hohen Wert schauen wir uns die Region noch einmal genauer an\u201c, sagt Saam. Umgekehrt k\u00f6nnen Radiologe oder Radiologin auff\u00e4llige Bereiche noch einmal detaillierter von der KI \u00fcberpr\u00fcfen lassen.<\/p>\n\n\n\n \u00dcberlegen ist die KI, wenn es darum geht, kleinste Ver\u00e4nderungen<\/strong> zu erfassen: Sie misst beispielsweise, dass ein Prostatatumor seit der letzten Untersuchung einen Millimeter an Umfang zugelegt hat. \u201eDa ger\u00e4t das menschliche Auge wirklich an seine Grenzen“, sagt Saam.<\/p>\n\n\n\n Ein anderes Beispiel ist Multiple Sklerose (MS): Mit Hilfe der Magnetresonanztomografie (MRT) lassen sich die Sch\u00e4den an den Nervenfasern in Form wei\u00dfer Flecken sichtbar machen. \u201eDas sind allerdings nicht nur ein paar, sondern oft mehr als 100 solcher L\u00e4sionen\u201c, berichtet der Radiologe. Die KI ermittelt dann blitzschnell, ob bei MS-Kranken seit der letzten Untersuchung weitere Schadstellen hinzugekommen sind \u2013 und wo. So l\u00e4sst sich nicht nur das Fortschreiten der Krankheit, sondern auch die Wirksamkeit der Therapie dokumentieren.<\/p>\n\n\n Ein Wermutstropfen sind allerdings die Kosten.<\/strong> Denn KI-Expertise gibt es nicht umsonst \u2013 sie wird von Firmen entwickelt und verkauft. Auch in der kommenden Version der Geb\u00fchrenordnung f\u00fcr \u00c4rzte sei daf\u00fcr keine Abrechnungsziffer vorgesehen, obwohl KI die medizinische Versorgung verbessern k\u00f6nne, berichtet Saam. Und so zahlt die Praxis aus der eigenen Tasche entweder einen Festbetrag pro Einsatz oder eine entsprechende Pauschale. \u201eLeisten k\u00f6nnen sich das nur gr\u00f6\u00dfere Praxen oder Kliniken\u201c, sagt der Mediziner.<\/p>\n\n\n Wirklich spannend wird die Sache, wenn die KI nicht unter Anleitung, sondern frei lernen kann<\/strong>. Das funktioniert dann beispielsweise so: Man nimmt 500 Computertomografie-Bilder von Tumoren, die auf eine Immuntherapie angesprochen haben, und 500 Bilder von Patienten und Patientinnen, bei denen das nicht der Fall war. \u201eDamit trainieren wir ein KI-System, das komplett automatisch lernt, welche Bildeigenschaften mit dem Ansprechen einer Behandlung in Zusammenhang stehen\u201d, erkl\u00e4rt Prof. Jakob Kather von der TU Dresden im Gespr\u00e4ch mit netDoktor. Das k\u00f6nne die Tumorgr\u00f6\u00dfe sein, die Textur oder die Form. \u201eDas Ergebnis ist umso besser, je st\u00e4rker wir die KI in Ruhe lassen, je mehr wir sie selbst herausfinden lassen, worauf es ankommt\u201d, so der Wissenschaftler. Seit 2022 ist er Professor f\u00fcr Clinical Artificial Intelligence am Else Kr\u00f6ner Fresenius Zentrum f\u00fcr Digitale Gesundheit der TU-Dresden.<\/p>\n\n\n\n Doch wie alles in der Medizin haben KI-basierte Systeme auch unerw\u00fcnschte Nebenwirkungen. Und diese sind nie neutral: \u201eDie Unfairness, die in den Daten liegt, lernt die KI einfach mit\u201c, wei\u00df Kather. Und das verursacht Verzerrungen.<\/p>\n\n\n Ein weiterer zentraler Punkt: Selbstlernende KI-Programme<\/strong> sind letztlich eine Art \u201eBlack Box<\/strong>\u201c. Bei vielen Algorithmen wissen nicht einmal die Entwickler im Detail, auf Basis welcher Kriterien das System entscheidet. Wie die Ergebnisse entstanden sind, bleibt im Dunkeln. \u201eDas sind Algorithmen, die wir gar nicht mehr verstehen\u201c, erkl\u00e4rt Saam. Und nicht zuletzt macht auch die k\u00fcnstliche Intelligenz Fehler<\/strong> \u2013 mitunter r\u00e4tselhafte oder auch geradezu absurde. Ein versehentlich abgeschnittenes R\u00f6ntgenbild l\u00f6st dann Alarmstufe Rot aus. Die gr\u00f6\u00dfte Herausforderung sei, die Zuverl\u00e4ssigkeit der Systeme, die jetzt entwickelt w\u00fcrden, in gro\u00dfen Studien zu \u00fcberpr\u00fcfen, sagt Kather. Wo sie aber tats\u00e4chlich besser arbeiteten als der Mensch, da solle man sie auch einsetzen \u2013 zum Wohle der Patientinnen und Patienten.<\/p>\n\n\n\n Dass die Maschinen \u00c4rztinnen und \u00c4rzte ganz ersetzen k\u00f6nnten, daran glaubt der Mediziner bei aller Begeisterung f\u00fcr die M\u00f6glichkeiten von KI nicht: \u201eWir machen ja viel mehr als einfach nur diagnostische Puzzle-Aufgaben l\u00f6sen\u201c, sagt Kather.<\/p>\n\n\n\n Anders als ein Arzt oder eine \u00c4rztin kann eine KI, die auf statistischen Daten beruht, den Einzelfall nicht bewerten<\/strong>. Und es braucht am Ende Menschen, die die Verantwortung f\u00fcr Entscheidungen<\/strong> \u00fcbernehmen. So l\u00e4uft es derzeit auch in Saams Radiologiepraxis in M\u00fcnchen: Die KI ist hier das dritte Augenpaar, die Bewertung \u00fcbernehmen weiterhin er und seine Kolleginnen und Kollegen.<\/p>\n\n\n\n Und dann ist da noch ein weiter wichtiger Aspekt: \u201eIch glaube nicht, dass die Menschen akzeptieren, dass ein Computer etwas ausspuckt und \u00fcber ihr Schicksal bestimmt\u201c, sagt Saam. In dem Fall, so f\u00fcrchtet er, w\u00fcrden noch mehr Menschen vor der evidenzbasierten Medizin fl\u00fcchten und andere Methoden, weit weg von Wissenschaft und gepr\u00fcfter Wirksamkeit, ausprobieren.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Die k\u00fcnstliche Intelligenz (KI) wird die Medizin revolutionieren. 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Die Risiken: Blackbox Algorithmus<\/h2>\n\n\n\n
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