Die Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Medizin hat bereits große Fortschritte gemacht, insbesondere in der Interpretation und Analyse von radiologischen Verfahren wie der Computertomographie (CT), der Magnetresonanz-Imaging (MRI), EKGs und Röntgenaufnahmen. Dennoch ergeben sich aus dieser Entwicklung einige noch ungelöste Probleme:
Verbreitung und Akzeptanz:
Ist die Nutzung von KI in der Radiologie bereits zur Norm geworden? Obwohl KI-Anwendungen in einigen medizinischen Einrichtungen weit verbreitet sind, ist ihre flächendeckende Implementierung noch nicht erreicht. Die Einführung und Akzeptanz von KI in der Medizin erfordert Zeit, Ressourcen und die Überwindung von Barrieren wie Infrastruktur, Schulung und Vertrauen der Ärzteschaft.
Datenverzerrung (Bias):
KI-Algorithmen basieren auf Trainingsdaten, die von Menschen bereitgestellt werden. Diese Daten können Verzerrungen enthalten, die als Bias bezeichnet werden. Wenn KI-Systeme auf verzerrten Daten trainiert werden, kann dies zu fehlerhaften oder unfairen Ergebnissen führen. Es besteht die Notwendigkeit, Bias in den Trainingsdaten zu erkennen, zu verstehen und zu minimieren, um sicherzustellen, dass KI-Systeme zuverlässige und gerechte Ergebnisse liefern.
Vergleichbarkeit mit Ergebnissen von Radiologen:
Sind die Ergebnisse von KI-Systemen mit denen erfahrener Radiologen vergleichbar? Die Validierung und Bewertung der Leistung von KI-Systemen im Vergleich zu menschlichen Experten ist eine Herausforderung. Es müssen Standards und Metriken entwickelt werden, um die Genauigkeit, Zuverlässigkeit und diagnostische Fähigkeit von KI-Systemen objektiv zu bewerten.
Regulatorische und ethische Fragen:
Welche Regulierungen sollten für die Nutzung von KI-Algorithmen in der Medizin von behördlicher und medizinischer Seite auferlegt werden? Die Sicherheit, Datenschutz, Haftung und ethischen Aspekte der KI-Nutzung müssen sorgfältig berücksichtigt werden. Es ist wichtig, klare Richtlinien und Vorschriften festzulegen, um den verantwortungsvollen Einsatz von KI in der Medizin zu gewährleisten.
Anpassung statistischer Verfahren:
Traditionelle statistische Verfahren, die bisher zur Datenanalyse genutzt wurden, müssen möglicherweise modifiziert werden, um die Auswertung von KI-Systemen zu ermöglichen. Neue Methoden zur Validierung von KI-Ergebnissen und zur Interpretation von KI-generierten Daten müssen entwickelt werden, um ihre Zuverlässigkeit und Anwendbarkeit sicherzustellen.
Darüber hinaus stellen sich auch offene Fragen hinsichtlich der KI-Nutzung in der klinischen Forschung und Entwicklung. Es muss untersucht werden, wie bestehende Standards in der Arzneimittelentwicklung angepasst werden müssen, wenn KI-gesteuerte Anwendungen in der Medizin zum Standard werden. Die Integration von KI-Analysen in klinischen Studien und die Verwendung von Daten aus dem öffentlichen Gesundheitssektor als Referenz für die Zulassung neuer Medikamente erfordern eine umfassende ethische, rechtliche und medizinische Diskussion.
Insgesamt bleibt offen, wie „tief“ KI in den kommenden Jahren in medizinische Bereiche eindringen wird und wie effektiv und schnell Regulierungen entwickelt werden können, um eine sichere und akzeptable Anwendung von KI-Anwendungen zu gewährleisten. Es bedarf weiterer Forschung, Zusammenarbeit und Diskussion, um diese noch ungelösten Probleme zu adressieren.
Charlotte J Haug, Jeffrey M Drazen: Artificial Intelligence and Machine Learning in Clinical Medicin, N Engl J Med, 2023 Mar 30;388(13):1201-1208.
Text wurde mit Chat GPT bearbeitet: OpenAI. (2023). Was sind die noch ungelösten Probleme für die Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Medizin? [Chatbot-Ausgabe]. ChatGPT. Zugriff am 29. Juni 2023 von OpenAI API: https://openai.com
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