Künstliche Intelligenz im medizinischen Bereich

Die Antwort auf die Frage “Wird die KI die Ärzte ersetzen?” ist durch die Ausbreitung des Coronavirus viel klarer geworden. Die Pandemie erfasste in nur wenigen Monaten im Jahr 2020 die ganze Welt. Da die Zahl der infizierten Bürger weiter steigt, sind die Nationen mit einem Mangel an Betten, Maschinen und sogar medizinischem Fachpersonal konfrontiert.

5 Bereiche in denen KI auftrumpft

Es hat sich gezeigt, dass Ärzte sich vorerst keine Sorgen machen müssen, dass intelligente Maschinen sie ersetzen. Stattdessen sollten sie den Einsatz von KI-Maschinen in Betracht ziehen, um ihre Last zu verringern. Um das zu beweisen, sind hier fünf Bereiche im Gesundheitswesen in denen KI einen großen Unterschied machen könnte.

1. Früherkennung von Augenkrankheiten und -zuständen

Gemeinsame Forschungen des Moorfields Eye Hospital in London und Googles DeepMind führten zur Entwicklung eines KI-Systems, das 50 häufige Augenerkrankungen erkennen kann. Die Forscher fütterten das System mit rund 15.000 optischen Kohärenztomographien (OCT) oder Augenscans.

Am Ende der Studie erkannte das KI-System effektiv Augenprobleme wie diabetische Augenerkrankungen und Glaukom. Beeindruckend ist jedoch, dass die KI-Maschine eine Genauigkeitsrate von 94,5% hat. Wenn das System eingeführt wird, könnte es Ärzten also immens helfen, Patienten mit dringenderem Behandlungsbedarf zu priorisieren. Das KI-System kann je nach Zustand des Patienten auch Behandlungsmethoden empfehlen.

2. Verbesserung bei der Erkennung von metastasierendem Brustkrebs

Eine weitere Entwicklung von Google ist der Lymph Node Assistant (LYNA), der durch Untersuchung von Objektträgerproben metastasierten Brustkrebs schnell erkennen kann. Derzeit verbringen Pathologen so viel Zeit damit, jedes Detail der Objektträger zu analysieren, wobei die Patienten zwei bis zehn Tage auf die Ergebnisse warten.

Mit dem Deep-Learning- Algorithmus von LYNA dauerte das Lesen und Analysieren von Folien jedoch nur 116 Sekunden im nicht unterstützten Modus und 61 Sekunden im unterstützten Modus. Die Patienten könnten innerhalb eines Tages Ergebnisse erhalten und dies könnte möglicherweise das Ergebnis der Krebsbehandlung beeinflussen.

3. Schnelle Verarbeitung von anormalen Röntgenaufnahmen des Brustkorbs

KI kann die durchschnittliche Zeit für abnormale Röntgenaufnahmen des Brustkorbs verkürzen, um die Meinung eines Radiologen einzuholen. Forscher der University of Warwick entwickelten ein KI-System, das Anomalien in Röntgenstrahlen lesen konnte. Es könnte auch eine Prioritäts- oder Dringlichkeitsstufe in Bezug darauf festlegen, wie schnell ein erfahrener Radiologe sich das Ergebnis ansehen muss. Die Forscher verwendeten einen anonymisierten Datensatz, der eine halbe Million Röntgenaufnahmen des Brustkorbs enthält. Sie verwendeten auch den Natural Language Processing (NLP) Algorithmus, damit die Maschine radiologische Berichte lesen kann.

4. Rechtzeitige und genaue Einschätzung der psychischen Gesundheit

Nach Angaben der Weltgesundheitsorganisation (WHO) sterben jedes Jahr mehr als 750.000 Menschen durch Suizid. KI könnte dazu beitragen, diese Zahl zu senken und das Leben von suizidgefährdeten Menschen bemerkenswert zu verändern. Tatsächlich verwendete eine kürzlich durchgeführte Studie Methoden des maschinellen Lernens und fand heraus, dass die Selbstmordraten bei Überdosierung um etwa 33% zu wenig angegeben wurden. Die Genauigkeit mit der dieses KI-System eine suizidale Person identifizieren kann liegt bei 92,3% bis 94,6%.

KI kann auch Psychosen vorhersagen, Aufmerksamkeitsdefizit-/Hyperaktivitätsstörung (ADHS) diagnostizieren und Autismus erkennen. Die Früherkennung von ADHS und Autismus ist sehr wichtig und KI könnte dies ermöglichen.

5. Genaue Beurteilung und Diagnose von häufigen pädiatrischen Erkrankungen

Eine Studie ging sogar so weit zu behaupten, dass das von ihnen entwickelte KI-System eine Genauigkeit hat, die mit der eines erfahrenen Kinderarztes bei der Diagnose von häufigen Kinderkrankheiten vergleichbar ist. Es kann helfen festzustellen, ob es sich bei den Bauchschmerzen über die ein Kind klagt, um eine Blinddarmentzündung oder eine Gastroenteritis handelt. Beide Krankheiten haben unterschiedliche Dringlichkeitsstufen. Die Forscher extrahierten mit NLP und anderen Deep-Learning-Techniken insgesamt 101,6 Millionen Schlüsseldatenpunkte von mehr als 1,3 Millionen Patienten.

Zusammenfassung

Obwohl künstliche Intelligenz die Ärzte nicht ersetzen wird, könnte sie so viele Aspekte der Gesundheitsbranche zum Besseren verändern. Patienten würden je nach Dringlichkeit ihrer Erkrankung besser priorisiert. Diagnosen wären genauer und viel schneller, was das Outcome des Patienten erheblich verändern könnte. Bei richtiger Entwicklung könnten KI-Systeme den globalen Gesundheitsstatus verbessern und wir könnten besser auf Ausbrüche reagieren.