Big Data

Künstliche Intelligenz alleine beflügelt die Versorgung nicht

Big Data und Deep Learning sind zwei Voraussetzungen, um Künstliche Intelligenz sinnvoll in den medizinischen Versorgungsalltag zu integrieren. Dabei lauern jedoch etliche Fallstricke, wie eine Telemedizinkonferenz vor Augen führte.

Von Christina Bauer Veröffentlicht: 12.12.2017, 06:06 Uhr
Künstliche Intelligenz alleine beflügelt die Versorgung nicht

Datenkrake mit medizinischem Nutzen: Mittels Deep Learning kann Künstliche Intelligenz Ärzte in der Diagnostik unterstützen.

© ktsimage / Getty Images / iStock

MÜNCHEN. Der Einsatz Künstlicher Intelligenz (KI), die auf die Methode des Deep Learning zurückgreift, bahnt sich ihren Weg in den Versorgungsalltag und unterstützt Ärzte bei der Diagnosestellung. Beim jüngsten Fachtag der Bayerischen TelemedAllianz (BTA) diskutierten Experten im IBM-Tower in München die Chancen und Risiken. Watson, IBMs KI-Lösung, ist eine der ersten ihrer Art, die auch im Klinikalltag verwendet wird. Ärzten in den USA gibt Watson schon heute Behandlungsempfehlungen gegen Krebs. In Australien diagnostiziert Watson Hautkrebs. Zudem werden radiologische Bildauswertung und genetische Diagnostik erprobt. Längst arbeiten etliche weitere Unternehmen an eigenen KI-Lösungen für das Gesundheitswesen. Sie alle sollen Ärzte entlasten, Behandlungen besser und effizienter machen.

Muster erkennen

Lernende Programme können unstrukturierte Daten verarbeiten und Muster erkennen. Das unterscheidet sie von "normaler" Software. Watson und Co. können jedoch nur so klug sein, wie die Daten, mit denen sie gefüttert werden. Die australische Version zur Hautkrebs-Diagnostik greift beispielsweise auf eine Datenbank mit 15 Millionen Krebsbildern zu. Laut IBM kann Watson damit Hautkrebs in 95 Prozent der Fälle erkennen. Zum Vergleich: Unter Ärzten betrage die Quote nur 80 Prozent.

"Die Systeme werden über die Zeit besser", berichtete Ulla Kieserg, Executive IT Architect bei IBM Deutschland. Bei Senioren in Homecare funktioniere das ähnlich. Über das Internet of Things (IoT) vernetzte Geräte könnten etwa mittels Sensoren erfassen, wo jemand ist, oder ob Türen geöffnet sind. Dabei lerne ein intelligentes Programm kontinuierlich, was ein bestimmter Anwender üblicherweise tue; es werde personalisiert. Die vielen Nutzungsmöglichkeiten sensibler Gesundheitsdaten erforderten aber zugleich ein funktionierendes Consent Management. "Der Patient steht im Zentrum und hat die Hoheit über seine Daten", so Kieserg. Wer wann was sehen könne, müsse jeder selbst bestimmen, nur das sei datenschutzrechtlich sinnvoll.

Die Rhön Klinikum AG hat sich inzwischen von Watson verabschiedet und verwendet nun das System InSpire des österreichischen Herstellers Mindbreeze GmbH. Zunächst sollte Watson am Zentrum für unerkannte und seltene Erkrankungen der Marburger Uniklinik erprobt und dann in weiteren Rhön-Häusern eingesetzt werden. Nun kündigte Rhön an, mit weiteren Anbietern an neuen KI-Lösungen arbeiten zu wollen. Medizintechnikstudenten der Hochschule Landshut erprobten jüngst mit der Cerner Deutschland GmbH Algorithmen zur MRT-Auswertung.

In den nächsten Jahren dürfte es neue Entwicklungen unterschiedlicher Anbieter geben. All das bringt bedeutende rechtliche Anforderungen mit sich. "Wir müssen in neuen rechtlichen Kategorien denken", erläuterte Dr. Gunnar Sachs von der Beraterfirma Clifford Chance beim BTA-Fachtreffen. Nach neuem EU-Recht könne eine unzulässige Nutzung individueller Gesundheitsdaten sowohl für Firmen als auch Einzelpersonen sehr teuer werden.

Korruptionsvorwurf droht

Wer in den wachsenden Feldern Big Data, IoT und Deep Learning Medizinprodukte entwickle, müsse sich darüber klar sein. Zusätzlich zu Datenschutzanforderungen stellten sich dabei Fragen der Produkthaftung, wenn ein Gerät etwa fehlerhafte Ergebnisse erbringe. In den komplexen Kooperationen von Produktherstellern, IT-Infrastrukturbetreibern, Datenverarbeitenden und Ärzten müsse zudem auf klare Verträge geachtet werden. Sonst könnten Kooperationen nicht zuletzt als unzulässige Vorteilsgewährung oder Vorteilsnahme geahndet werden. Sachs empfahl den Einrichtungen daher: "Sie brauchen einen Digitalisierungsbeauftragten – mindestens einen."

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