Bereiche Medizin und Pflege
Das erhoffen sich Patienten vom Einsatz der Künstlichen Intelligenz
Bei einem Runden Tisch äußern sich Patientenvertreter, wie Künstliche Intelligenz sinnvoll im Versorgungsalltag einsetzbar ist.
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Auf Basis welcher Algorithmen diagnostiziert die jeweilige KI-Anwendung? Ärzte sollten sich danach erkundigen, um die Therapie-Empfehlung bewerten zu können.
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München. Patienten sehen den Einsatz von Assistenzsystemen in Medizin und Pflege, die auf Künstlicher Intelligenz (KI) basieren, überwiegend als Chance. Dies ist das Ergebnis einer qualitativen Befragung von Patientenvertretern und eines anschließenden Runden Tisches, ausgerichtet von der Plattform Lernende Systeme in Kooperation mit dem Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI), deren Ergebnisse der „Ärzte Zeitung“ vorab vorliegen und die am Dienstag veröffentlicht werden.
Die Mehrheit der Patientenvertreter verschiedener Selbsthilfegruppen erhofft sich eine stärker personalisierte Behandlung sowie eine umfassendere und schnellere Diagnose. Als Risiken nennen sie den Missbrauch von Patientendaten sowie fehlerhafte oder diskriminierende Entscheidungen, die auf Basis der KI-Systeme getroffen werden könnten.
Die Betroffenen wünschen sich, stärker an der Entwicklung von KI-Technologien im Gesundheitswesen beteiligt zu werden und Bildungsangebote zum Umgang mit den eigenen Gesundheitsdaten, so eine weitere Erkenntnis.
Hoffen auf personalisierte Medizin
Insgesamt lasse sich erkennen, dass den befragten Patientenvertretern von allen Themen zu Chancen und Risiken die Vorteile einer personalisierten Behandlung mit Hilfe von KI-Systemen am wichtigsten sind – exemplarisch wird hier die personalisierte onkologische Behandlung genannt.
Dazu gehören neben den personalisierten Behandlungszielen eine optimierte Therapiewahl und ein optimiertes Timing, eine Früherkennung von Krankheitsverschlechterungen und der Wunsch nach einer ganzheitlichen Therapie. „Die sektorenübergreifenden Prozesse und die vernetzte Behandlung wurden auch sehr hoch eingestuft. Ebenso wurden die umfassende Diagnose und Diagnosefindung als sehr wichtig bewertet“, heißt es im Tagungsbericht zum Runden Tisch.
Schnellerer Wissenszugang erhofft
Des Weiteren stuften die Patientenvertreter bezüglich des schnelleren Wissenszugangs und -zugewinns die Forschungsfortschritte und den Erkenntnisgewinn sowie die verbesserte Auswertung von Studiendaten als relevant ein. Ebenfalls war die Prozess- und Ablaufoptimierung von Bedeutung – in dem Sinne, dass KI die organisatorischen Prozesse verbessern könnte durch Optimierung und Transparenz.
Außerdem ist es den Patientenvertretern wichtig, mittels KI der Unterversorgung entgegenzuwirken – exemplarisch wird hier der Zugang zu neuen Behandlungskonzepten wie der Telemedizin genannt.
Corona-Pandemie außen vor
Der Bericht berücksichtigt nicht den durch die gegenwärtige Corona-Pandemie ausgelösten Boom in puncto Digital Health, worunter die Telemedizin subsumiert wird, da der Runde Tisch bereits im Oktober vergangenen Jahres stattgefunden hat.
Die Angst vor einer fehlerhaften oder diskriminierenden Therapieentscheidung des medizinischen oder pflegerischen Personals, die auf Basis der KI-Technologie getroffen wurde, ist eine der zentralen Bedenken der befragten Patientenvertreter – bis dato fehlt es noch an regulatorischen Rahmenbedingungen zur Zulassung lernender Medizintechnik. Dabei sollte die Patientenperspektive unbedingt berücksichtigt werden, so das Postulat der Patientenvertreter.
Fehlerquelle Algorithmen
„Die Qualitätskontrolle von Algorithmen des Maschinellen Lernens in Bereichen wie der Bildgebung wird durch die mangelhafte Transparenz der Algorithmen-Entscheidungen erschwert. Der Prozess zur Entscheidungsfindung ist teilweise zu komplex, um diesen vollständig nachzuvollziehen“, heißt es dazu im Bericht.
Um die Funktionsweise eines Algorithmus zu bewerten, sei es allerdings sehr relevant, diesen erklärbar zu machen, um Fehler zu detektieren. Deshalb fordern die Patientenvertreter auch von Ärzten für Patienten erklärbare KI-Tools ein.
