Künstliche Intelligenz in der Medizin: Chancen erkennen, Herausforderungen meistern

Künstliche Intelligenz verändert die Gesundheitsversorgung auf tiefgreifende Weise. Während einige Expert:innen die Chancen für eine präzisere und effizientere Medizin hervorheben, stellen andere in Frage, ob eine zunehmende Technologisierung nicht auch Risiken birgt. Was bedeutet dieser Wandel also konkret?

Wie KI das Gesundheitswesen beeinflusst

Führende Medizin-Software-Unternehmen entwickeln leistungsstarke KI-Tools für Gesundheitseinrichtungen, weil künstliche Intelligenz Ärzt:innen schon heute spürbar bei klinischen Entscheidungen und administrativen Aufgaben entlastet. Und der Markt wächst: Laut Statista wird der weltweite Umsatz mit KI im Gesundheitssektor bis 2029 auf rund 148 Milliarden US-Dollar ansteigen.

Im Bereich Bildgebung analysieren Algorithmen Röntgenbilder, MRT- und CT-Aufnahmen und erkennen Auffälligkeiten, die menschlichen Augen entgehen. Kliniken nutzen KI, um Tumore frühzeitig zu identifizieren und so Fehldiagnosen zu reduzieren und Diagnosen schneller zu stellen.

Ein treffendes Beispiel dafür ist ein innovatives Projekt, das ein internationales Forschungsteam unter der Leitung von Professor Dr. Dr. med. Felix Sahm vom Universitätsklinikum Heidelberg durchführt. Die Expert:innen arbeiten an einer präzisen Methode zur Tumorerkennung. Dieses Verfahren soll Tumorzellen schnell und zuverlässig klassifizieren. Das Projekt zielt darauf ab, künftig die Auswahl der individuell passenden Krebstherapie für Patient:innen mit Hirntumoren zu verbessern. Dabei wird eine Kombination aus neuer Labortechnologie und KI genutzt.

Auch in der Medikamentenentwicklung macht KI enorme Fortschritte: Sie simuliert molekulare Interaktionen und sagt die Wirksamkeit potenzieller Medikamente voraus. Unternehmen wie Insilico Medicine identifizieren vielversprechende Wirkstoffkandidaten viel schneller, als es mit traditionellen Methoden möglich wäre.

Diagnostische Präzision durch ML

Die Fähigkeit von KI-Systemen, aus großen Datenmengen zu lernen, hat einen wichtigen Einfluss auf die medizinische Diagnostik. Sie verarbeiten Patientendaten mit höchster Präzision und erkennen Muster.

Ein besonders bemerkenswerter Einsatzbereich ist die Radiologie. Smarte Systeme erreichen eine Genauigkeit von über 95 % bei der Erkennung bestimmter Tumorarten – eine Rate, die selbst erfahrene Radiolog:innen nur schwer erreichen. In der Dermatologie unterstützen KI-Systeme bei der Früherkennung von Hautkrebs, indem sie verdächtige Läsionen identifizieren und klassifizieren.

Ein weiterer Vorteil von KI-Systemen: Sie ermüden nicht. Während die Aufmerksamkeit einer Ärztin oder eines Arztes nach langen Arbeitsstunden nachlassen kann, bleibt die Leistungsfähigkeit eines Algorithmus konstant. Besonders in der Notfallmedizin ist dies ein entscheidender Vorteil.

Personalisierte Medizin und KI-gestützte Behandlungspläne

Die moderne Medizin entwickelt sich zunehmend von standardisierten Behandlungsansätzen hin zu personalisierten Therapien. KI spielt dabei eine zentrale Rolle, indem sie individuelle Daten – von genetischen Informationen bis hin zu Lebensstilfaktoren – analysiert und maßgeschneiderte Behandlungspläne erstellt.

Genomische Daten und klinische Informationen werden analysiert, um auf dieser Basis individuelle Krebsbehandlungen zu entwickeln. Therapien werden gezielt auf die spezifischen Eigenschaften eines Tumors abgestimmt, wodurch die Wirksamkeit erhöht und Nebenwirkungen reduziert werden.

Auch bei chronischen Erkrankungen zeigt sich der Nutzen personalisierter Ansätze. KI-gestützte Plattformen überwachen kontinuierlich die Blutzuckerwerte von Diabetiker:innen und bieten personalisierte Coaching-Programme zur Krankheitsbewältigung.

Herausforderungen bei der Integration von KI-Systemen

Die flächendeckende Integration von KI im Gesundheitswesen bringt jedoch auch Herausforderungen mit sich:

• Kompatibilität mit bestehenden Systemen: Viele Kliniken und Arztpraxen arbeiten noch mit veralteter Infrastruktur, was die Einführung moderner KI-Lösungen erschwert;
• Mangel an qualifiziertem Personal: Die Entwicklung und Anwendung von KI-Systemen erfordert spezifisches Fachwissen, das in vielen medizinischen Einrichtungen noch nicht ausreichend vorhanden ist;
• Kostenstruktur: Die Anfangsinvestitionen für smarte Systeme sind oft hoch, und die Refinanzierung durch Krankenkassen und Gesundheitssysteme ist nicht immer gewährleistet;
• Akzeptanz: Sowohl Ärzt:innen als auch Patient:innen müssen Vertrauen in KI-gestützte Entscheidungen entwickeln. Das erfordert Transparenz in der Funktionsweise der Algorithmen und den Nachweis ihrer Zuverlässigkeit durch klinische Studien.

Datenschutz und ethische Bedenken

Die Verarbeitung großer Mengen sensibler Gesundheitsdaten für die Entwicklung von KI-Systemen in der Medizin wirft wichtige Fragen zum Datenschutz und zur Sicherheit auf. Wie lassen sich Patientendaten am besten schützen?

Ein weiteres kritisches Thema ist die Verantwortung. Wenn ein KI-System eine fehlerhafte Diagnose stellt oder eine falsche Behandlung empfiehlt, wer ist dafür verantwortlich? Sind es die medizinischen Fachkräfte, die auf die Empfehlung vertraut haben, die Entwickler:innen des Algorithmus – oder vielleicht das Krankenhaus, das das System implementiert hat? Diese Fragen müssen geklärt werden, bevor KI in entscheidenden medizinischen Prozessen eingesetzt werden kann.

Auch ethische Aspekte spielen eine bedeutende Rolle. KI-Systeme könnten bestehende Ungleichheiten im Gesundheitswesen verstärken, wenn sie mit Daten trainiert werden, die bereits Vorurteile enthalten. Ein Algorithmus, der hauptsächlich mit Daten von männlichen Patienten trainiert wurde, könnte bei Frauen ungenauere Ergebnisse liefern. Um solche Ungleichheiten zu vermeiden, ist es wichtig, KI-Systeme fair und inklusiv zu gestalten.

Der 128. Deutsche Ärztetag hat sich im Mai 2024 eindeutig positioniert: Die Delegierten sprachen sich mit überwältigender Mehrheit dafür aus, dass sich die Bundesärztekammer für einen verantwortungsvollen Umgang mit KI einsetzen soll. Sie fordern einen klaren Rechtsrahmen, der sich an den Vorgaben der EU-Verordnung und der KI-Konvention des Europarates orientiert.

Die Zukunft der KI in der Medizin

In den kommenden Jahren könnte die Gesundheitsversorgung zunehmend präventiv und prädiktiv werden. Smarte Systeme werden zahlreiche Krankheiten frühzeitig erkennen und präventive Maßnahmen rechtzeitig ergreifen. Organisationen wie Cardiogram haben bereits eine hohe Genauigkeit von rund 90 % bei der Erkennung von Herzrhythmusstörungen erreicht und könnten bald in der Lage sein, Herzinfarkte Tage vor ihrem Auftreten vorherzusagen.

Durch die Integration von KI in Telemedizin-Plattformen wird auch die Versorgung in ländlichen und unterversorgten Gebieten verbessert. Patient:innen könnten KI-gestützte Tools nutzen, um ihre Symptome vorab zu analysieren, bevor sie sich mit einem Arzt oder einer Ärztin beraten.

In der Chirurgie werden KI-assistierte Robotersysteme präzisere Eingriffe ermöglichen. Diese Systeme können chirurgische Videodaten in Echtzeit auswerten und den Ärzt:innen während der Operation optimale Techniken vorschlagen.

In der klinischen Forschung bietet KI die Chance, neue therapeutische Ansätze zu identifizieren und die Entwicklung von Therapien zu beschleunigen. Sie wird große Mengen biomedizinischer Daten analysieren und so vielversprechende Forschungsrichtungen aufzeigen.

Ein wichtiger Punkt: In der Medizin wird künstliche Intelligenz die menschlichen Fachkräfte nicht ersetzen, sondern eine wichtige Partnerschaft schaffen. KI kann Routineaufgaben übernehmen, Daten auswerten und Entscheidungshilfen liefern, während Empathie, klinisches Urteilsvermögen und ethische Verantwortung weiterhin in der Hand des Menschen liegen. So kann die Gesundheitsversorgung effizienter und zugänglicher gestaltet werden.

Fazit

Die Zukunft der Medizin hängt maßgeblich von der engen Zusammenarbeit zwischen Gesundheitsorganisationen und Medizin-Software-Unternehmen ab. Um das volle Potenzial von KI und digitalen Technologien auszuschöpfen, müssen beide Sektoren ihre Expertise bündeln. Nur durch partnerschaftliche Kooperationen können innovative Lösungen entwickelt werden, die die medizinische Versorgung effizienter, präziser und zugänglicher machen – zum Nutzen aller Patient:innen.