Künstliche Intelligenz (KI)

Forschende haben ein generatives Modell auf Basis von künstlicher Intelligenz (KI) entwickelt, das anhand großangelegter Gesundheitsdaten das Risiko und den Zeitpunkt von über 1.000 Krankheiten vorhersagen kann. Das auf Daten von 400.000 Teilnehmer:innen der UK Biobank trainierte System zeigt beeindruckende Genauigkeit bei der Prognose von Gesundheitsergebnissen über Jahre im Voraus.

Wie Ärzt:innen zu künstlicher Intelligenz (KI) in der Medizin stehen, wurde vielfach untersucht. Aber was denken Patient:innen? Ein Team um Forschende der Technischen Universität München (TUM) hat das erstmals in einer großen Studie auf sechs Kontinenten untersucht. Zentrales Ergebnis: Je schlechter der eigene Gesundheitszustand, desto eher wird der Einsatz von KI abgelehnt. Die Studie soll dabei helfen, künftige Anwendungen der KI in der Medizin stärker an die Bedürfnisse der Patient:innen anzupassen.

Bei einem Schlaganfall zählt jede Minute: Je früher medizinische Maßnahmen greifen, desto besser sind die Heilungschancen. Ein interdisziplinäres Forschungsteam unter Leitung der Neurologin Prof. Dorothee Saur vom Universitätsklinikum Leipzig hat ein KI-Modell entwickelt, das Ärzt:innen bei der Entscheidungsfindung für oder gegen invasive Therapien unterstützen soll. Die Eigenentwicklung des Universitätsklinikums Leipzig analysiert Bild- und Patientendaten, um eine individuelle Prognose zu erstellen.

Im sensiblen Bereich der Medizin muss der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) klaren ethischen Regeln folgen: KI hat die gleiche ethische Rahmung wie die Ärzteschaft.

Sie hilft bei der Beurteilung von Röntgen- und MRT-Bildern, beim Schreiben von Arztbriefen und bei der Auswertung von Messdaten in der Forschung – die künstliche Intelligenz, kurz KI, ist in der klinischen Praxis und in der biomedizinischen Forschung zu einem hilfreichen und mächtigen Instrument geworden. So mächtig, dass Hochschulen und Forschungsorganisationen Empfehlungen und Leitlinien zu ihrer Nutzung in der Wissenschaft formulieren.

In der Fachzeitschrift „The Lancet Digital Health“ geben Forschende um die Professoren Stephen Gilbert und Jakob N. Kather vom Else Kröner Fresenius Zentrum für Digitale Gesundheit der Technischen Universität Dresden einen Überblick über Stärken und Schwächen sowie die regulatorischen Herausforderungen aktueller Gesundheitsanwendungen, die auf großen Sprachmodellen, sogenannten Large Language Models – LLMs, basieren (1). Sie fordern Rahmenbedingungen, die den Fähigkeiten und Grenzen dieser KI-Anwendungen gerecht werden und betonen, dass bestehende Vorschriften dringend durchgesetzt werden müssen. Ein weiterhin zögerliches Vorgehen seitens der Behörden gefährdet nicht nur die Nutzer:innen, sondern auch das Potenzial zukünftiger LLM-Anwendungen in der Medizin.

Die DNA enthält die grundlegenden Informationen für das Leben. Zu verstehen, wie diese Informationen gespeichert und organisiert sind, war und ist eine der größten wissenschaftlichen Herausforderungen des letzten Jahrhunderts. Mit GROVER, einem neuen Large Language Model (LLM), das mit menschlicher DNA trainiert wurde, können Forschende nun versuchen, die in unserem Genom verborgenen komplexen Informationen zu entschlüsseln. Entwickelt von einem Team am Biotechnologischen Zentrum (BIOTEC) der Technischen Universität Dresden, behandelt GROVER menschliche DNA wie Sprache und lernt seine Regeln und Zusammenhänge, um funktionale Informationen über die DNA-Sequenzen abzuleiten (1).

In der Notaufnahme zählt jede Sekunde – und jede Fachkraft. Mit NotPASS setzt sich ein aus IT-, Software-, Daten- und Medizinexpert:innen bestehendes Team zum Ziel, via künstliche Intelligenz (KI) die Prozesse und die Entscheidungsfindung in der Notaufnahme zu verbessern: Algorithmen des bestärkenden Lernens, auch „reinforcement learning" genannt, entlasten Fachpersonal, beschleunigen Behandlungsabläufe, verkürzen Wartezeiten und halten Patienten-Daten griffbereit verfügbar. Den Technologie-Part für das zukunftsweisende Planungssystem übernimmt der Data Governance-Profi mit Gesundheitsschwerpunkt Health365 AC. Die interdisziplinär aufgestellte Gruppe hat sowohl die Plattform als auch die Sensorik fertiggestellt. Damit hat sie einen wesentlichen Meilenstein erreicht und peilt 2025 als Release an.

Der Spitzenverband Digitale Gesundheitsversorgung e.V. (SVDGV) bringt unter dem Titel “Digitalversorgt mit KI” einen neuen Podcast heraus, der sich dem Thema Künstliche Intelligenz in der Medizin widmet. In diesem Podcast werden Diana Meskendahl (Leitung der Arbeitsgruppe KI, SVDGV), Anisa Idris und Dr. Paul Hadrossek (beide Mitglied des Vorstandes des SVDGV) aktuelle Fragen rund um KI im Gesundheitswesen erörtern. Die erste Folge erschien am 30. Juli 2024 und somit pünktlich kurz vor dem Inkrafttreten des EU Artificial Intelligence Acts (AI Act).

Die elektronische Patientenakte (ePA) in Deutschland wird einer Umfrage zufolge von weiten Teilen der Bevölkerung akzeptiert. In einer vom Digitalverband Bitkom in Auftrag gegebenen Meinungsumfrage erklärten 71% der Befragten, dass sie die ePA bereits nutzen oder in der Zukunft anwenden werden.

Künstliche Intelligenz (KI) entwickelt sich rasant und gewinnt im Alltag zunehmend an Bedeutung – auch in der Radiologie. Bedarf es in Zukunft noch Radiolog:innen oder ersetzt schon bald eine Maschine ihre Arbeit?

Auf dem Kongress der Heart Rhythm Society (HRS) 2024 wurden Ergebnisse der TAILORED-AF-Studie zum Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) zur Behandlung von Vorhofflimmern vorgestellt. Die Ergebnisse zeigen, dass eine KI-gestützte Herzablation im Vergleich zu einer alleinigen Pulmonalvenenisolation (PVI) eine Überlegenheit im Hinblick auf das Ausbleiben von Vorhofflimmern mit oder ohne zusätzliche Gabe von Antiarrhythmika erzielt.

Die jüngsten spannenden Erkenntnisgewinne in allen Bereichen der Parkinson-Forschung stimmen zuversichtlich, dass die Patient:innen in absehbarer Zeit von effektiven innovativen Therapien profitieren können. Mit der Entwicklung neuer Wirkstoffe, die kausal in den Krankheitsprozess eingreifen, könnte sich das Fortschreiten verlangsamen oder sogar stoppen lassen.

Künstliche Intelligenz (KI) hilft bei der Diagnose: Was ist der Grund für eine Entzündung und wie lässt sie sich bekämpfen? Eine neue Anwendung von KI unterscheidet Infektionen nach ihrer Verursachung durch Bakterien, Viren oder andere Faktoren. Ein Forschungsteam der Philipps-Universität Marburg berichtet im Fachblatt „Frontiers in Immunology“ über das selbstentwickelte Verfahren (1).

In einem gemeinsamen Forschungsprojekt entwickeln das Technologie-Zentrum Informatik und Informationstechnik (TZI) der Universität Bremen und das Start-up Skinuvita neue KI-basierte Bildanalyseverfahren. Diese sollen in einem System zum Einsatz kommen, das Patient:innen erstmals die therapeutische Bestrahlung von Hautkrankheiten zu Hause ermöglichen.

Die zunehmende Digitalisierung des Gesundheitswesens ermöglicht eine verbesserte Patientenversorgung, eine effizientere Gestaltung der Arbeitsabläufe und eine optimale Vernetzung der behandelnden Ärzt:innen. Expert:innen der Fraunhofer-Gesellschaft entwickeln dazu auf Künstlicher Intelligenz (KI) basierende Systeme, die effektiv und datenschutzkonform eingesetzt werden können. Ihre Forschungsergebnisse präsentieren sie vom 9. bis 11. April auf der DMEA 2024 in Berlin an Stand D-108 in Halle 2.2.

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Blutprodukte sind eine knappe medizinische Ressource. Ihre Verfügbarkeit hängt von der Spendebereitschaft Freiwilliger ab. Zudem sind sie nur kurze Zeit haltbar, und der Bedarf unterliegt starken Schwankungen. Künstliche Intelligenz (KI) kann helfen, den Bestand an Blutprodukten effizient zu verwalten und den Bedarf vorauszusagen. Auch bei der Auswahl von geeignetem Spenderblut können Digitalisierung und KI einen wichtigen Beitrag leisten, wie die Deutsche Gesellschaft für Transfusionsmedizin und Immunhämatologie (DGTI) mitteilt. Hierfür werden derzeit innovative Konzepte der Blutgruppentypisierung entwickelt und ein Nationales Transfusionsregister aufgebaut.

Immer schneller dringt die Künstliche Intelligenz (KI) in alle Lebensbereiche vor. Auch in den Arztpraxen hält das selbstlernende System in allen Bereichen Einzug. Was die KI heute schon in den Praxen leistet und wie die Zukunft aussehen kann – darüber referiert PD Dr. Philip Rößler, Facharzt für Orthopädie und Unfallchirurgie und Spezialist für Kniechirurgie am Gelenkzentrum Mittelrhein, auf dem 34. Kongress des Berufsverbandes für Arthroskopie (BVASK) in Düsseldorf.

Die Carl-Zeiss-Stiftung fördert ein gemeinsames Projekt der Medizinischen Fakultät Heidelberg und der Universitätsmedizin Mainz mit 5 Millionen Euro. Das interdisziplinäre Team will mittels umfangreicher Datenanalysen durch Künstliche Intelligenz (KI) individualisierte Therapien für Betroffene mit Herzschwäche entwickeln.​ Teil des Projektes ist eine Studie zur Robotik-unterstützten Bewegungstherapie.