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Gesundheitspolitik

16. Juli 2019 DGU stellt sich Herausforderungen durch Digitalisierung und künstliche Intelligenz

Die digitale Transformation schreitet unaufhaltsam voran, lässt kaum einen Bereich in Wirtschaft und Gesellschaft unberührt, hat längst auch die Medizin durchdrungen. Dort bieten digitale Technologien, die hinter Begriffen wie künstliche Intelligenz und Deep Machine Learning stehen, inzwischen große Chancen, die jedoch bei zu unkritischem Einsatz auch erhebliche Risiken bergen können. Diesem Spannungsfeld stellt sich die Deutsche Gesellschaft für Urologie e.V. (DGU) intensiv.
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„Themen wie Digitalisierung und künstliche Intelligenz in der Medizin werden wir auf unserer 71. Jahrestagung vom 18. bis 21. September 2019 in Hamburg vielschichtig durchleuchten. Wir erkennen die sinnvollen Einsatzmöglichkeiten, die den Patienten zugutekommen. Wir sehen aber auch die Gefahren, wenn ärztliche Entscheidungshoheit durch Algorithmen ausgehöhlt oder gar ersetzt werden soll“, sagt DGU-Präsident Professor Dr. Oliver W. Hakenberg. Der Direktor der Urologischen Klinik und Poliklinik der Universitätsmedizin Rostock hat den 71. DGU-Kongress unter das Motto „Mensch, Maschine, Medizin, Wirtschaft“ gestellt.     
 
Schon bei ihrem Parlamentarischen Abend im Juni 2019 in Berlin hatte die DGU zentrale Fragen des digitalen Wandels in den Fokus gestellt. Als operierendes Fach sei man sehr früh aktiver Teil in dieser Entwicklung gewesen und habe die Chancen der „kollaborativen Automatisierung“ genutzt, so die Botschaft des politischen Forums. „Heute operieren wir den Großteil der Prostatakarzinome mit dem DaVinci-Operationssystem mit seinen bekannten Vorteilen für den Patienten“, sagt DGU-Generalsekretär Prof. Dr. Maurice Stephan Michel.
Das DaVinci-System® ist allerdings kein autonomer OP-Roboter, sondern wird vom Operateur digitalisiert über eine Bedienkonsole gesteuert. „Arzt und Maschine bilden ein kollaboratives System manueller Manipulation“, so der Direktor der Klinik für Urologie der Universitätsmedizin Mannheim.
 
Dass Systeme zunehmend eigenständiger agieren können, zeigt etwa das AquaBeam-System® zur Behandlung der Benignen Prostatahyperplasie. Durch die Koppelung von bildgebendem Ultraschall in Echtzeit und OP-Instrument, kann das System – nach der digitalen Markierung der zu entfernenden Bereiche an der Prostata durch den Arzt - das Gewebe automatisiert und eigenständig mit einem Wasserstrahl sekundenschnell, sehr genau und für den Patienten schonend abtragen.
 
Ermöglicht werden die Entwicklungen im Bereich der kollaborativen Automatisierung bis hin zu künstlichen neuronalen Netzen und künstlicher Intelligenz besonders durch große Fortschritte in der digitalen Bildgebung und -erkennung. Diese Fortschritte nutzt die Urologie bei der Prostatabiopsie. Mit Massen an radiologischen Bilddatensätzen werden Systeme für spezielle Aufgaben wie etwa die Erkennung und Vermessung von Metastasen trainiert. „Manche Systeme können inzwischen den Aggressivitätsgrad eines Tumors so gut wie der Pathologe diagnostizieren“, sagt Prof. Michel. Das maschinelle Deep Learning, die Gewinnung von Wissen durch statistisch verifizierte Erfahrung mittels riesiger Mengen an Trainingsbilddaten und hierarchisch strukturierter Lernregeln, ist ein wesentlicher Bereich der künstlichen Intelligenz. Angesichts teils mehrerer Millionen analysierter Bilddaten überrascht es Spezialisten nicht, dass derart trainierte Systeme besser „sehen“ als der Mensch.
 
An einer wichtigen Form des Inputs für lernfähige Systeme wird intensiv gearbeitet: Erkennung und fachliche Einordnung der Inhalte unstandardisiert geschriebener Texte sind die große Herausforderung. Hier erwartet Prof. Michel bald Systeme, die die medizinische Vorgeschichte eines Patienten – ganz gleich ob auf Papier oder digital – einlesen und alle für die aktuelle Behandlung wichtigen Informationen daraus zu einem kompakten Datensatz generieren können. So könnte künstliche Intelligenz dem Arzt viel Zeit ersparen, die stattdessen in das empathische Gespräch mit dem Patienten und dessen Aufklärung fließen könnte.
 
In einem weiteren Schritt werden solche Systeme neben der medizinischen Vorgeschichte auch die Ergebnisse klinischer Untersuchungen, Befunde aus Bildgebung und Labor analysieren und auf Basis all dieser Informationen eine diagnostische Entscheidungsunterstützung samt Therapievorschlag und Begründung für den behandelnden Urologen ausgeben können. „Anschließend obläge dem Arzt die Plausibilisierung der maschinellen Unterstützung, bevor er sie in seine Diagnose und Therapievorschläge für den Patienten umsetzt. Künstliche Intelligenz ist der ideale Berater, die letzte Instanz auf medizinischer Seite bleibt aber stets der Arzt, der mit Intuition und Menschenkenntnis agiert“, so Prof. Dr. Maurice Stephan Michel.
 
Die Anwendung künstlicher Intelligenz rückt auch den Umgang mit Daten in den Fokus des medizinischen Tagesgeschäfts: Die erforderliche Plausibilisierung der maschinellen Unterstützung setzt voraus, dass sowohl die Daten, mit denen das System gearbeitet hat, als auch die Prozesse der daraus resultierenden Schlussfolgerungen vom Arzt nachvollzogen und beurteilt werden können. „Datenkompetenz wird deshalb entsprechend verstärkt in der ärztlichen Aus- und Fortbildung vermittelt werden müssen“, mahnt der DGU-Generalsekretär.
„Das digitale Zeitalter ändert unser ärztliches Selbstverständnis nicht. Unsere Aufgabe ist und bleibt es, Erkrankungen zu erkennen und zu heilen. Digitalisierung und BigData bieten dabei großes Potenzial etwa in der personalisierten Uro-Onkologie und mit dem Blick auf ärztliche Ressourcen, die im Zukunftsfach Urologie aufgrund des demografisch bedingten Versorgungszuwachses um 20% besonders knapp sind.“
 
„Es gilt, den digitalen Wandel in der Medizin aktiv mitzugestalten, um Fehlentwicklungen etwa durch einen zu unkritischen Einsatz von künstlicher Intelligenz vorzubeugen. Künstliche Intelligenz ist ein innovatives Hilfsmittel, das den Arzt unterstützen kann. Die Entscheidungshoheit aber hat und behält der Arzt“, stellt DGU-Präsident Oliver W. Hakenberg klar.

Quelle: Deutsche Gesellschaft für Urologie e.V.


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