Wie KI die Medizin unterstützt

KI-Lösungen, die bei der Analyse von großen Datenmengen und der Suche von Mustern oder bei der Entscheidungsfindung in komplexen Situationen helfen, versprechen in der Medizin großen Fortschritt: Sie können die Forschung, Diagnose und Behandlung verbessern und Ärztinnen und Ärzte hilfreich unterstützen. Dabei ersetzt Künstliche Intelligenz jedoch nicht die medizinische Expertise, sondern dient als Entscheidungsunterstützung.

Da Fehler in der Medizin schwerwiegende Folgen haben können, gelten für viele KI-Anwendungen besonders hohe Anforderungen an Sicherheit, Qualität und Transparenz. Mit dem AI Act hat die Europäische Union hierfür einen einheitlichen Rechtsrahmen geschaffen. Viele KI-Systeme, die in der Medizin eingesetzt werden, gelten als Hochrisiko-KI und müssen deshalb strenge Vorgaben erfüllen – beispielsweise hinsichtlich Risikomanagement, menschlicher Aufsicht, Datenqualität und Dokumentation.

Diagnose

KI-Systeme erkennen Muster in großen Datenmengen präziser und schneller als der Mensch. Eine KI-unterstützte diagnostische Bildgebung kann beispielsweise Hautveränderungen wie schwarzen Hautkrebs frühzeitig erkennen. Auch Röntgenbilder lassen sich mit Hilfe von KI schnell und recht zuverlässig auswerten. Die Ärztin oder der Arzt erhalten darüber wertvolle Hinweise, die sie mit ihrer medizinischen Erfahrung prüfen.

Personalisierte Behandlung

Jeder Mensch reagiert anders auf Medikamente und Therapien. Eine medizinische Behandlung muss daher stets individuell angepasst werden. Das gilt insbesondere für komplexe Therapien, etwa bei Krebserkrankungen. KI-basierte Systeme könnten aus Tausenden von Datensätzen zu vergangenen Fällen Muster erkennen, mögliche Neben- und Wechselwirkungen identifizieren und herausfinden, welche Faktoren ausschlaggebend für einen positiven Therapieansatz sein können.

Gesundheitsassistenten

Gesundheitsassistenten werden heute bereits vielerorts genutzt – für Prävention, Screening, Diagnose, Therapieplanung und Nachsorge sowie Rehabilitation. Unterstützt durch KI lernen sie laufend aus den erfassten Daten dazu. Beispiel: KI-basierte Chatbots, so genannte Triage Bots, zur Diagnose von Krankheiten. Durch eine systematische und immer spezifischere Nachfrage nach Symptomen kann der Gesundheitsassistent zu einer Ersteinschätzung (Triage) möglicher Erkrankungen kommen. Wichtig: Der digitale Assistent ersetzt keinen Arztbesuch. Die Entscheidung über Diagnose und Behandlung können nur die behandelnden Ärztinnen und Ärzte treffen.

Forschung

Durch den Einsatz von maschinellem Lernen können Daten aus vorhandenen Studien für die Entwicklung neuer Medikamente schneller durchsucht und die Prüfung neuer möglicher Wirkstoffe verkürzt werden. Wirkstoffe bestehen aus verschiedenen chemisch synthetisierten Molekülen, die je nach Krankheit ein damit verknüpftes Zielmolekül binden. Die KI wählt diejenigen Moleküle aus, die in der Vergangenheit ihre Wirksamkeit bewiesen haben und stellt Prognosen für neue Verwendungsweisen auf.

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Expertin zum Thema: Potenziale von KI im Endgerät

Die besonderen Möglichkeiten von Edge AI in der Medizintechnik erklärt Dagmar Krefting, Professorin für Medizinische Informatik an der Universität Göttingen.

Ersetzt Dr. KI meinen Arzt?

Bei allen Möglichkeiten, die KI-Systeme für die Medizin versprechen: Sie können die Ärztin oder den Arzt unterstützen, aber niemals ersetzen. Dazu fehlt es ihnen schlichtweg an Bauchgefühl – also an Erfahrung – sowie an Empathie. Beides ist für präzise Diagnosen, gute Therapieentscheidungen sowie den Umgang mit Patientinnen und Patienten essenziell. KI-Systeme können aber hilfreich assistieren, etwa indem sie sekundenschnell aktuelles Wissen verfügbar machen. Und so auch in Ländern, in denen das Gesundheitssystem nicht gut entwickelt ist, eine Teilhabe an neuen wissenschaftlichen Erkenntnissen ermöglichen.

Smart ans Ziel

Selbstfahrende Autos, die Passagiere ohne ihr Zutun ans Ziel bringen: Das ist die gängige Vorstellung von KI im Mobilitätssektor. Tatsächlich sind hochautomatisierte Fahrfunktionen bereits in begrenzten Einsatzbereichen verfügbar. So können einige Fahrzeuge unter bestimmten Voraussetzungen – etwa auf geeigneten Autobahnabschnitten – zeitweise Fahraufgaben selbst übernehmen. Vollständig autonomes Fahren im komplexen Straßenverkehr mit seinen vielen Beteiligten und unvorhersehbaren Situationen ist jedoch weiterhin eine große technologische Herausforderung.

Neben technologischen Verbesserungen müssen hier unter anderem noch Fragen zum Teilen von Daten und der Haftung bei Unfällen geklärt werden.

Wo KI bereits zum Einsatz kommt

Die automatische Einschätzung einer Verkehrssituation erfordert neben Sensoren auch Software, die Bilder zuverlässig erkennt und verarbeiten kann. Für spezifische Aufgaben unterstützen KI-basierte Assistenzsysteme die Fahrenden schon heute, um Autofahren sicherer zu machen. Hier ein paar Beispiele:

  • Abstandsregler: Das Assistenzsystem reguliert die Geschwindigkeit des Autos, sodass man etwa auf der Autobahn nicht ständig den Fuß auf dem Gaspedal halten muss. Sofern erforderlich, verringert es die Geschwindigkeit und hält automatisch den Abstand zu anderen Fahrzeugen. Im Stau passt es sich dem vorausfahrenden Fahrzeug an und folgt diesem automatisch.
  • Notbremsassistent: Wird der Sicherheitsabstand zu anderen Fahrzeugen nicht eingehalten und die Bremssituation kritisch, hilft dieses Fahrassistenz-System, einen Unfall zu vermeiden – indem es den Fahrenden warnt oder eine Notbremsung unterstützt. Dies verringert den Bremsweg, ersetzt aber nicht die eigene Aufmerksamkeit.
  • Automatische Erkennung von Verkehrsschildern: Mit Hilfe von Bilderkennung identifiziert das Assistenzsystem Verkehrsschilder oder aktuell geltende Geschwindigkeitsbegrenzungen und informiert die Person am Steuer.
  • Automatische Einparkhilfe: Die richtige Parklücke zu finden, ist oft nicht einfach. Ein Parkassistent ermittelt dank Ultraschall-Sensoren, wie groß die Lücke ist, berechnet den Weg und parkt komplett eigenständig ein.
    Ebenfalls weit verbreitet sind Navigationssysteme. Sie geben den Fahrenden in Echtzeit Informationen zu Staus, Baustellen und Straßensperrungen. Die Analyse und Interpretation der Daten übernimmt ein KI-System – und schlägt im Bedarfsfall alternative Routen vor.

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Claus Bahlmann erklärt die Potenziale von KI in der Steuerung von Mobilität und Verkehr. Weiterführende Informationen