Wie verändert künstliche Intelligenz in der Chirurgie und im Gesundheitswesen unser Leben?

KI ist aus unserem täglichen Leben nicht mehr wegzudenken, und jetzt erforscht die Welt der Wissenschaft das Potenzial künstlicher Intelligenz in der Chirurgie. Von virtuellen Assistenten wie Siri und Alexa bis hin zu Marketing-Chatbots, selbstfahrenden Teslas und fortschrittlichen Sprachmodellen wie ChatGPT haben sich KI-Technologien nahtlos in unsere Routinen integriert und zielen nun auf die Revolution in Arztpraxen und Patientenversorgung ab. KI-gestützte Gesundheitslösungen verändern die Art und Weise, wie Diagnosen gestellt und Behandlungspläne personalisiert werden. Diese Technologien nutzen hochentwickelte Algorithmen, um große Mengen medizinischer Daten zu verarbeiten und so medizinischem Fachpersonal dabei zu helfen, genauere Entscheidungen zu treffen.

Einer der Bereiche, in denen KI äußerst vielversprechend ist, ist die medizinische Diagnostik. Durch die Nutzung von Algorithmen für maschinelles Lernen können KI-Systeme medizinische Bilder wie Röntgen-, MRT- und CT-Scans mit bemerkenswerter Genauigkeit und Geschwindigkeit analysieren. Dies kann Radiologen und anderen Spezialisten dabei helfen, Anomalien, Tumore und andere kritische Marker zu erkennen, die sonst möglicherweise unbemerkt geblieben wären. Die Früherkennung von Krankheiten durch KI-gestützte Diagnostik birgt das Potenzial, die Patientenergebnisse deutlich zu verbessern, die Überlebensraten zu erhöhen und die Belastung der Gesundheitssysteme zu verringern.

Darüber hinaus kann KI zur Entwicklung einer personalisierten Medizin beitragen, bei der Behandlungspläne auf die einzigartigen Merkmale einer Person zugeschnitten sind, einschließlich genetischer Ausstattung, Lebensstilfaktoren und Krankengeschichte. Durch die Analyse umfangreicher Datensätze und die Anwendung prädiktiver Analysen können KI-Algorithmen optimale Behandlungsoptionen identifizieren und mögliche Reaktionen auf bestimmte Therapien vorhersagen. Die Integration künstlicher Intelligenz in die Chirurgie hat das Potenzial, die Wirksamkeit der Behandlung zu optimieren, Nebenwirkungen zu minimieren und die Patientenzufriedenheit zu verbessern.

Wie können Wissenschaftler künstliche Intelligenz in der Chirurgie nutzen?

Die Integration künstlicher Intelligenz in die Chirurgie ist vielversprechend. Durch die schnelle und effiziente Analyse großer Datenmengen kann der Einsatz künstlicher Intelligenz in der Chirurgie zentrale Herausforderungen im Gesundheitswesen bewältigen.

Im modernen Gesundheitswesen wird viel Daten generiert, und die KI erweist sich als wertvoller Verbündeter, der in der Lage ist, diese Fülle an Informationen zu aggregieren und zu synthetisieren, um zielgerichtete Ergebnisse zu liefern, die für Chirurgen von unschätzbarem Wert sind. Von der ersten Beratungsphase bis zum postoperativen Management hat KI das Potenzial, jeden Aspekt der chirurgischen Praxis neu zu gestalten.

Die Integration künstlicher Intelligenz in die Chirurgie eröffnet eine Welt voller Möglichkeiten, die zu zahlreich sind, um sie in einer einzigen Beschreibung vollständig zu erfassen. Vor der Operation können KI-Algorithmen prädiktive Analysen liefern und so bei der Früherkennung von Krankheiten helfen. Diese Früherkennung führt nicht nur zu schnelleren Interventionen, sondern verspricht auch bessere Ergebnisse und Prognosen.

Darüber hinaus ermöglicht die KI-Technologie Ärzten, tief in die Laborberichte, Scans und Krankenakten der Patienten einzutauchen, was die Entwicklung hochgradig individueller Behandlungspläne auf Mikroebene ermöglicht. Bei Operationen können KI-Algorithmen als führende Hand fungieren und Entscheidungsprozesse verbessern, indem sie Echtzeitdaten aus mehreren Quellen analysieren und Chirurgen wertvolles Feedback geben. Diese Integration künstlicher Intelligenz in die Chirurgie verbessert nicht nur die Entscheidungsfindung, sondern trägt auch dazu bei, unerwünschte Ergebnisse zu verhindern.

Über die Grenzen des Krankenhauses hinaus spielt KI weiterhin eine wichtige Rolle. Durch die Auswertung von Daten aus Patientenüberwachungssystemen kann KI potenzielle Komplikationen erkennen, die zwischen postoperativen Besuchen auftreten können.

KI-basierte Plattformen können auch als erste Kommunikationslinie für Patienten dienen und auf kleinere Bedenken oder häufig gestellte Fragen eingehen. Eine solche kontinuierliche Interaktion sorgt für eine reibungslosere Genesung und ein insgesamt verbessertes Patientenerlebnis.

Robotik in der Chirurgie

Der Bereich der Medizin ist seit jeher durch ständige Innovation und Weiterentwicklung gekennzeichnet, mit dem Ziel, die Patientenergebnisse und die allgemeine Gesundheitsversorgung zu verbessern. In den letzten Jahren wurden erhebliche Fortschritte bei der Integration von Werkzeugen der künstlichen Intelligenz (KI) in verschiedene medizinische Praxen erzielt, darunter Diagnostik, Behandlungsplanung und sogar chirurgische Eingriffe. Insbesondere der Bereich der Roboterchirurgie verzeichnete ein bemerkenswertes Wachstum, da KI-gestützte Systeme Chirurgen nun dabei unterstützen, komplizierte Operationen mit beispielloser Präzision und Genauigkeit durchzuführen.

Bei der Roboterchirurgie oder robotergestützten Chirurgie werden computergesteuerte Robotersysteme eingesetzt, um chirurgische Eingriffe teilweise oder vollständig durchzuführen. Diese Systeme bestehen typischerweise aus einer Chirurgenkonsole, von der aus der Chirurg Roboterarme manipuliert, und einem patientenseitigen Wagen, auf dem die Instrumente positioniert sind. Über eine hochauflösende 3D-Kamera erhält der Chirurg eine visuelle Perspektive auf die Operationsstelle und nutzt Hand- und Fußsteuerungen zur Führung der Roboterarme, wodurch sorgfältige und kontrollierte Bewegungen während des Eingriffs ermöglicht werden.

Der Da Vinci-Chirurgiesystem gilt als eines der renommiertesten Roboterchirurgiesysteme und wurde seit seiner Einführung im Jahr 2000 weltweit in über sechs Millionen Praxen eingesetzt. Dieses System hat in der Urologie, Gynäkologie und allgemeinen Chirurgie erhebliche Erfolge gezeigt und Vorteile wie einen geringeren Blutverlust, kürzere Krankenhausaufenthalte und schnellere Genesung der Patienten.

Mit der Integration künstlicher Intelligenz in die Chirurgie, insbesondere in robotergestützte Chirurgiesysteme, birgt der Bereich ein enormes Potenzial für weitere Veränderungen, und zahlreiche spannende Entwicklungen sind bereits im Gange.

Beispielsweise haben Forscher der University of California in Berkeley das entwickelt Berkeley Autonomer Roboter für den Operationssaal (BARO), ein KI-gestütztes Robotersystem. BARO nutzt Algorithmen für maschinelles Lernen, um chirurgische Daten zu analysieren, von den Techniken und Bewegungen erfahrener Chirurgen zu lernen und chirurgische Aufgaben mit bemerkenswerter Genauigkeit und Präzision auszuführen.

Ein weiterer vielversprechender Fortschritt sind KI-gestützte chirurgische Planungstools, die Chirurgen bei der Bestimmung des optimalen Ansatzes für einen bestimmten Eingriff unterstützen, indem sie patientenspezifische Daten analysieren und 3D-Modelle der Operationsstelle erstellen. Durch die Integration künstlicher Intelligenz in die Chirurgie bieten diese Tools Echtzeit-Feedback während der Operation, warnen den Chirurgen vor möglichen Komplikationen oder schlagen basierend auf der sich entwickelnden Situation alternative Vorgehensweisen vor.

Neben der Verbesserung der Verfahrenspräzision tragen KI-Tools auch dazu bei, das Risiko menschlicher Fehler im Operationssaal zu verringern. Insbesondere haben Forscher am Massachusetts Institute of Technology (MIT) ein System für künstliche Intelligenz in der Chirurgie entwickelt, das in der Lage ist, die Bewegungen chirurgischer Instrumente während eines Eingriffs zu überwachen und dem Chirurgen Echtzeit-Feedback zu geben. Diese Technologie trägt dazu bei, Fehler zu vermeiden und sicherzustellen, dass die Operation so sicher und effektiv wie möglich durchgeführt wird.

Unternehmen haben bereits damit begonnen, KI im Gesundheitswesen einzusetzen

Viele Unternehmen haben bereits damit begonnen, KI-Systeme in verschiedenen Aspekten des Gesundheitswesens einzusetzen und dabei patientenorientierte, klinikorientierte, administrative und betriebliche Anforderungen zu erfüllen. Ihre Anwendungen reichen von der Nutzung von Video-, Audio- und Verhaltensdaten, um den Zusammenhang zwischen Patienten, Krankheit und Behandlung besser zu verstehen, bis hin zur Verbesserung der Diagnose von Lungenkrebs, der Bereitstellung sprachgesteuerter Pflegeunterstützung und der Schaffung zugänglicher und erschwinglicher Gesundheitssysteme durch Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und KI.

Einige Unternehmen bieten auch Bot-Assistenten an, um klinische Fragen zu beantworten, Fallnotizen zu transkribieren und Dateien zu organisieren. Darüber hinaus wird fortschrittliches maschinelles Lernen mit rechnergestützter Genomik genutzt, um Arzneimittelentwicklungsprozesse zu beschleunigen und den damit verbundenen Zeit- und Kostenaufwand für Patienten zu reduzieren.

Die folgende Tabelle stellt nur einige Beispiele der vielen Unternehmen weltweit dar, die aktiv an KI-Anwendungen in den medizinischen Wissenschaften beteiligt sind.

Es ist schwer zu beschreiben, wie schnell sich die medizinische Welt weiterentwickelt, doch die Implementierung künstlicher Intelligenz in der Chirurgie stößt auf Einschränkungen und Herausforderungen.

Was kann KI im medizinischen Bereich verbessern?

KI hat das Potenzial, den medizinischen Bereich auf verschiedene Weise erheblich zu verbessern. Zu den Schlüsselbereichen, in denen KI einen positiven Einfluss haben kann, gehören:

• Diagnose und Entscheidungsfindung: KI kann bei der Diagnose von Krankheiten und Zuständen helfen, indem sie medizinische Bilder, Laborergebnisse und Patientendaten analysiert. Es kann medizinischem Fachpersonal dabei helfen, Muster und Anomalien zu erkennen, die mit bloßem Auge möglicherweise nur schwer zu erkennen sind, was zu genaueren und schnelleren Diagnosen führt.
• Behandlungsplanung und personalisierte Medizin: KI-Algorithmen können große Mengen an Patientendaten, einschließlich Krankenakten, genetischen Informationen und Lebensstilfaktoren, analysieren, um personalisierte Behandlungspläne zu entwickeln. Dies kann zu effektiveren und maßgeschneiderten Interventionen führen und die Patientenergebnisse optimieren.
• Arzneimittelentdeckung und -entwicklung: KI kann den Prozess der Entdeckung neuer Medikamente beschleunigen, indem sie riesige Mengen biomedizinischer Daten analysiert, potenzielle Ziele identifiziert und die Wirksamkeit von Medikamentenkandidaten vorhersagt. Dies kann den Prozess der Arzneimittelentwicklung rationalisieren und ihn schneller und kostengünstiger machen. Diese Art der Ergänzung der künstlichen Intelligenz in der Chirurgie ist eine perfekte Chance, das postoperative Wohlbefinden der Patienten zu erhalten.
• Fernüberwachung und Telemedizin: KI-gestützte Geräte und Anwendungen ermöglichen die Fernüberwachung der Vitalfunktionen und Symptome von Patienten und ermöglichen es Gesundheitsdienstleistern, ihren Gesundheitszustand zu verfolgen und bei Bedarf einzugreifen. Mit KI-Funktionen ausgestattete Telemedizinplattformen können virtuelle Konsultationen ermöglichen, den Zugang zu Gesundheitsdiensten erweitern und den Patientenkomfort verbessern.
• Präzisionschirurgie und Roboterunterstützung: KI kann chirurgische Eingriffe verbessern, indem sie Chirurgen in Echtzeit Feedback und Anleitung gibt. Mit KI-Algorithmen ausgestattete Robotersysteme können dabei helfen, komplexe Operationen mit höherer Präzision und Genauigkeit durchzuführen, das Fehlerrisiko zu verringern und die Patientenergebnisse zu verbessern.
• Krankheitsvorhersage und -prävention: Durch die Analyse von Patientendaten und Risikofaktoren können KI-Algorithmen dabei helfen, Personen mit einem hohen Risiko für die Entwicklung bestimmter Krankheiten zu identifizieren. Dies ermöglicht proaktive Interventionen und präventive Maßnahmen, um das Auftreten und Fortschreiten von Krankheiten zu reduzieren.
• Optimierung des Gesundheitssystems: KI kann Gesundheitsabläufe und Ressourcenzuweisung optimieren, indem sie große Datensätze analysiert, den Patientenfluss vorhersagt, die Personalplanung optimiert und die Bestandsverwaltung verbessert. Dies kann die Effizienz steigern, Kosten senken und die Gesundheitsversorgung insgesamt verbessern.

Obwohl KI vielversprechend ist, sollte ihre Implementierung unter sorgfältiger Berücksichtigung ethischer, datenschutzrechtlicher und regulatorischer Bedenken erfolgen, um die Patientensicherheit zu gewährleisten und das Vertrauen in das Gesundheitssystem aufrechtzuerhalten.

Die Humanmedizin ist nicht der einzige Bereich, in dem KI etwas verbessern kann

Der medizinische Bereich beschränkt sich natürlich nicht nur auf die Humanmedizin. KI-Technologien, die auch begonnen haben, das Leben unserer süßen Freunde zu beeinflussen, zauberten uns mit der Geschichte der Genesung des Hundes des Twitter-Nutzers @peakcooper im März 2023 ein Lächeln ins Gesicht.

Dank ChatGPT, dem Chatbot von Open AI, der die Karten in der Welt der Technologie neu verteilte, wurde unser kleiner Freund vor einer sehr schlimmen Situation aufgrund einer Fehldiagnose bewahrt. Als Cooper trotz der Behandlung keine Besserung bei seinem Hund feststellen konnte, brachte er das Problem zur Sprache GPT-4 und teilte der künstlichen Intelligenz die Testergebnisse seines Hundes mit. Die KI unterschied erfolgreich zwischen durch Zecken übertragenen Krankheiten und immunvermittelter hämolytischer Anämie (IMHA), zwei symptomatisch sehr ähnlichen Krankheiten, und rettete Sassy das Leben.

Die ganze Geschichte können Sie in der Tweet-Serie unten lesen.

Ich bemerkte, dass ihr Zahnfleisch sehr blass war, also eilten wir zurück zum Tierarzt.

Die Blutuntersuchung ergab eine noch schwerwiegendere Anämie, sogar noch schlimmer als am ersten Tag, als wir hereinkamen.

Der Tierarzt führte weitere Tests durch, um andere Koinfektionen im Zusammenhang mit durch Zecken übertragenen Krankheiten auszuschließen, kam aber zu einem negativen Ergebnis. 2/

– Cooper (@peakcooper) 25. März 2023

Meine Ausbildung basiert auf der Veterinärmedizin und ich möchte hier eine Selbstkritik üben. Sie können Ihrem Patienten nicht immer die Aufmerksamkeit schenken, die er/sie verdient, wenn er/sie nach einem langen Tag in Ihre Klinik kommt, und dies kann leider zu Todesfällen führen, was in der Medizin als menschliches Versagen definiert wird. Nur mit einem unermüdlichen Helfer an der Seite lässt sich der Anteil menschlicher Fehler auf nahezu Null reduzieren. Der Einsatz künstlicher Intelligenz in der Chirurgie wird die Fehlerquote in einem so kritischen Bereich sicherlich verringern.

Herausforderungen bei der Anwendung künstlicher Intelligenz in der Chirurgie

Wie bereits erwähnt, hat künstliche Intelligenz (KI) Einzug in verschiedene Bereiche der Medizin und des Gesundheitswesens, einschließlich der Chirurgie, gehalten, ihre Umsetzung ist jedoch nicht ohne Einschränkungen und Herausforderungen. Es ist von entscheidender Bedeutung, unsere Denkweise von reaktiv zu proaktiv zu ändern, wenn es darum geht, die mit neuen Technologien verbundenen Nachteile anzugehen.

Datenverfügbarkeit

Das Sammeln von Daten ist ein entscheidender erster Schritt beim Aufbau eines KI-Systems. Um effektive Modelle zu entwickeln, ist eine erhebliche Menge an qualitativ hochwertigen Daten erforderlich. Die Datenerfassung wirft jedoch Bedenken hinsichtlich der Privatsphäre der Patienten und der jüngsten Vorfälle von Datenschutzverletzungen durch große Unternehmen auf. Technologische Fortschritte haben die Rechenleistung und Datenspeicherkapazitäten erhöht. Technologien wie Gesichtserkennung und Genanalyse ermöglichen die individuelle Identifizierung aus einer Gruppe von Personen.

Neue künstliche Intelligenz kann einen Patienten anhand seiner Sprache diagnostizieren

Patienten und die Öffentlichkeit haben jedoch das Recht auf Privatsphäre und die Wahl, selbst zu bestimmen, welche Daten sie weitergeben. Datenschutzverletzungen bergen das Risiko, dass Versicherungsunternehmen auf Patientendaten zugreifen, was möglicherweise dazu führen kann, dass Krankenversicherungen aufgrund der genetischen Zusammensetzung verweigert werden. Einschränkungen der Privatsphäre der Patienten schränken die Verfügbarkeit von Daten ein, was zu einer eingeschränkten Modellschulung führt und dazu führt, dass das volle Potenzial der Modelle nicht ausgeschöpft wird. Daher ist dies ein behindernder Faktor bei der Integration künstlicher Intelligenz in die Chirurgie.

Erstellen voreingenommener Modelle

Künstlich intelligente Systeme werden anhand eines Teils der gesammelten Daten trainiert (Trainingsdatensatz), während die restlichen Daten für Tests reserviert sind (Testdatensatz).

Wenn die gesammelten Daten verzerrt sind und auf bestimmte Rassen, Geschlechter oder Altersgruppen abzielen, wird das resultierende Modell ebenfalls verzerrt sein. Es ist von entscheidender Bedeutung, dass die gesammelten Daten die beabsichtigte Bevölkerung ohne Verzerrung widerspiegeln.

Datenvorverarbeitung

Selbst mit unvoreingenommenen Daten ist es möglich, voreingenommene Modelle zu erstellen. Rohdaten enthalten häufig Fehler aufgrund manueller Dateneingabe oder anderer Faktoren.

Um die Daten für das Algorithmustraining vorzubereiten, ist eine Vorverarbeitung erforderlich. Bei der Datenvorverarbeitung muss jedoch darauf geachtet werden, dass keine Verzerrungen in den Datensatz gelangen.

Modellauswahl

Da zahlreiche Algorithmen und Modelle verfügbar sind, ist die Auswahl des für eine bestimmte Aufgabe am besten geeigneten Modells von entscheidender Bedeutung. Der Prozess der Modellauswahl spielt eine entscheidende Rolle bei der Integration künstlicher Intelligenz in die Chirurgie. Verzerrte Modelle sind oft zu stark vereinfacht und erfassen die im Datensatz vorhandenen Trends nicht.

Präsentation voreingenommener Modelle

Benutzer von KI-Systemen müssen über ein grundlegendes Verständnis dafür verfügen, wie Modelle erstellt werden, um die Ausgabe effektiv interpretieren und ihre Anwendbarkeit bestimmen zu können. Metriken wie:

• Genauigkeit
• Präzision
• Abrufen
• F1-Ergebnis
• AUC-Score

Werden zur Bewertung der Modellleistung verwendet.

Allerdings sind nicht alle Metriken für jedes Problem geeignet. Benutzer müssen sicherstellen, dass die richtigen Kennzahlen angezeigt werden und nicht nur diejenigen mit den höchsten Bewertungen.

Fragmentierte Daten

Eine Einschränkung von KI-Anwendungen, insbesondere künstlicher Intelligenz in der Chirurgie, ist die Unfähigkeit, von einer Organisation entworfene und eingesetzte Modelle ohne Neukalibrierung nahtlos auf eine andere zu übertragen.

Aus Datenschutzgründen ist der Datenaustausch zwischen Gesundheitsorganisationen häufig eingeschränkt, was zu fragmentierten Daten und einer verringerten Modellzuverlässigkeit führt. Deshalb ist der Einsatz künstlicher Intelligenz in der Chirurgie ab 2023 nicht mehr üblich.

Blackboxen

KI-Systeme werden aufgrund der Komplexität der zugrunde liegenden mathematischen Algorithmen oft als Blackboxen betrachtet. Es werden Anstrengungen unternommen, um Modelle zugänglicher und interpretierbarer zu machen, aber in diesem Bereich gibt es noch Fortschritte zu machen.

Überlegungen zur künstlichen Intelligenz in der Chirurgie

Die Integration von KI in interventionelle und chirurgische Fachgebiete wirft zahlreiche ethische Bedenken auf, insbesondere im Hinblick auf Voreingenommenheit und Verantwortlichkeit. Diese ethischen Fragen werden umso wichtiger, je mehr wir uns auf einen vollständig autonomen Betrieb zubewegen. Selbstgesteuerte KI-initiierte Reaktionen oder Interventionen stellen besondere ethische Herausforderungen dar. Wie bereits erwähnt, können Datensätze, die zum Trainieren von KI-Systemen verwendet werden, von Natur aus verzerrt sein, was zu unterschiedlichen nachgelagerten Auswirkungen auf verschiedene Patientenuntergruppen führen kann. Dies bedeutet, dass Interventionen und Ergebnisse je nach Patient unterschiedlich sein können.

Um dies zu veranschaulichen, betrachten wir die Schönheitsoperation. KI kann jetzt das Alter einer Person vorhersagen, indem sie Gesichtsmerkmale analysiert und chirurgische Schritte zur Reduzierung von Alterserscheinungen vorschlägt. In Südkorea, wo Schönheitsoperationen weit verbreitet sind, verwenden Chirurgen chirurgische Instrumente mit Bewegungssensoren, die Echtzeitdaten sammeln und sie dabei unterstützen, präzise Anpassungen vorzunehmen, um die Ergebnisse zu verbessern. Diese KI-Algorithmen weisen jedoch inhärente Vorurteile auf. Im Jahr 2013 löste der Miss-Korea-Wettbewerb Kontroversen aus, da sich die Gesichtszüge der Teilnehmerinnen, die sich einer Schönheitsoperation unterzogen hatten, ähnelten. Schönheit ist subjektiv, und wenn künstliche Intelligenz ästhetische Standards vorgibt, wird die Komplexität noch größer. Es ist offensichtlich, dass solche KI-Algorithmen nicht universell auf verschiedene Gemeinschaften und Ethnien anwendbar sein können.

Im chirurgischen Umfeld steht viel auf dem Spiel. Wenn ein KI-geschulter Roboter während eines Eingriffs mit komplizierten Aufgaben wie Präparation, Nähen oder Manipulation von Kathetern im Herzen eine Fehlfunktion aufweist oder die Kontrolle verliert, kann dies katastrophale Folgen haben. Das Ausmaß der KI-Beteiligung steht in direktem Zusammenhang mit den vorliegenden ethischen Bedenken. Das Training von Robotern mit Datensätzen, die Tausende von Verfahren umfassen, die unter verschiedenen Bedingungen, an verschiedenen Standorten und von mehreren Bedienern durchgeführt werden, ist für die Schadensminderung von entscheidender Bedeutung. Tritt jedoch ein Schaden ein, wird die Bestimmung der Verantwortung zu einer Herausforderung. Sollte es bei dem Unternehmen liegen, das den autonom operierenden Roboter entwickelt hat, beim Chirurgen, beim Krankenhaus oder bei denen, die zum Datensatz beigetragen haben?

KI ist nicht in der Lage, den Entscheidungsprozess zu reproduzieren, auf den sich Chirurgen verlassen und der oft auf Bauchgefühl beruht und sich auf nicht quantifizierbare klinische Erfahrung stützt. Darüber hinaus erfordert ein einzelner chirurgischer Eingriff Tausende komplizierter Schritte, darunter Schneiden, Präparieren, Verbinden, Brennen, Abkühlen, Klemmen, Ligatur und Nähen. In absehbarer Zeit werden Roboter nur noch als Assistenten dienen. Während sie grundlegende Funktionen besser beherrschen, erfordert das Hinzufügen komplexerer Schichten eine sorgfältige Überlegung und Umsetzung, da die Fachkenntnis und das Urteilsvermögen des Chirurgen unersetzlich bleiben.

Missverständnisse über KI im Gesundheitswesen

Trotz all dieser Bedenken besteht großer Optimismus hinsichtlich des Potenzials der KI, den Gesundheitssektor auf verschiedene Weise zu revolutionieren, einschließlich der Patientendiagnose, der Prognose, der Arzneimittelentwicklung und der Unterstützung von Ärzten bei der Bereitstellung einer personalisierteren Erfahrung für Patienten. Dieser Optimismus wurde durch die erfolgreichen Anwendungen von KI im Gesundheitswesen befeuert. Daneben bestehen jedoch unrealistische Erwartungen an die Fähigkeiten der KI und wie sie die Zukunft der Gesundheitsbranche prägen wird.

Dr. Anthony Chang, ein Redner bei der Konferenz der Society for Artificial Intelligence in Medicine (AIME) 2019, hielt einen Vortrag mit dem Titel „Häufige Missverständnisse und zukünftige Richtungen für KI in der Medizin: Eine Perspektive von Ärzten und Datenwissenschaftlern“ in Posen, Polen. In seinem Vortrag ging er auf zwei vorherrschende Mythen im Zusammenhang mit der Implementierung von KI im Gesundheitswesen ein.

Mythos 1: KI wird Kliniker ersetzen

Auch wenn die Zukunft nicht mit Sicherheit vorhergesagt werden kann, dürften Ärzte, die die Rolle der künstlichen Intelligenz in der Chirurgie verstehen, in ihrer Karriere einen Wettbewerbsvorteil haben.

Beispielsweise hat das American College of Radiology (ACR) eine Stellenausschreibung für einen Radiologen veröffentlicht, in der zwei Anforderungen aufgeführt sind:

1. Muss vom American Board of Radiology zertifiziert sein
2. Muss ein begeisterter, gut ausgebildeter Radiologe sein, der sich auf eine Zukunft freut, in der Radiologen durch erstklassige KI und maschinelles Lernen unterstützt werden

Mythos 2: Programmierkenntnisse sind für den Einsatz von KI unerlässlich

Die Einführung von KI in jedem Bereich umfasst mehrere Komponenten, und die Programmierung ist nur ein Aspekt. Damit die künstliche Intelligenz in der Chirurgie weiter wachsen, sich weiterentwickeln und erfolgreich sein kann, müssen Ärzte und Datenwissenschaftler eng zusammenarbeiten, um sinnvolle KI-Systeme zu entwickeln. Ärzte müssen das Potenzial der KI verstehen und beurteilen, wie sie ihre Aufgaben verbessern kann, und diese Informationen effektiv an Datenwissenschaftler weitergeben, die dann das KI-System aufbauen können.

Die Zusammenarbeit endet hier nicht. Ärzte und Datenwissenschaftler müssen gemeinsam die verfügbaren Daten für das Modelltraining ermitteln, die Leistung des Modells analysieren und interpretieren, was eine kontinuierliche Zusammenarbeit erfordert. Darüber hinaus gibt es einen wachsenden Trend dahingehend, dass KI-Software zugänglicher und benutzerfreundlicher wird, beispielsweise visuelle Tools wie Googles lehrbare Maschinedie die Erstellung visueller Klassifikatoren ohne Programmierkenntnisse ermöglichen.

Durch die Nutzung der Leistungsfähigkeit der KI kann das Gesundheitswesen von einem einheitlichen Ansatz zu einem personalisierten und patientenzentrierten Modell übergehen, wodurch die Gesundheitsergebnisse verbessert und das gesamte Gesundheitserlebnis für den Einzelnen verbessert werden. Künstliche Intelligenz in der Chirurgie und im Gesundheitswesen wird die Technologie sein, die die Türen zu einer glänzenden Zukunft öffnen wird, die uns alle erwartet.