Künstliche Intelligenz (KI) | Beiträge ab Seite 3

Künstliche Intelligenz (KI) unterstützt die Menschen in Medizin, Mobilität und im Arbeitsalltag. Grundlage für KI-Systeme ist das Training mit Daten – häufig auch personenbezogenen Informationen. Die Methode des verteilten maschinellen Lernens kann den Datenschutz bei der Entwicklung von KI-Anwendungen verbessern, da die verwendeten Daten dabei nicht zentral gebündelt werden, sondern auf den Endgeräten und damit bei den Usern verbleiben. Allerdings kann dies auch neue Angriffspunkte für Cyberkriminelle schaffen. Einen Überblick über Potenziale und Risiken des verteilten maschinellen Lernens gibt die erste Ausgabe von KI Kompakt, einer neuen Publikationsreihe der Plattform Lernende Systeme.

Ein Forschungs-Team unter der Leitung der Maastricht University nutzt Künstliche Intelligenz (KI) zur COVID-19-Infektionsermittlung via Stimmen-Screening per Handy-App. Das eingesetzte KI-Modell sei genauer als der Lateral-Flow-Test und der Rapid-Antigen-Test. Die aktuelle Lösung sei zudem kostengünstig sowie rasch und leicht einsetzbar – also auch in Ländern mit geringen Einkommen einsetzbar, wo PCR Tests teuer und/oder schwierig zu verteilen sind.

VisionHealth und Boehringer Ingelheim kooperieren künftig bei der App Kata^® zur Therapieunterstützung bei Asthma und COPD: Kata^® ist eine als Medizinprodukt Klasse IIa zertifizierte App, die Menschen mit chronischen Lungenerkrankungen gezielt bei der Inhalation unterstützt. Hier besteht großer Bedarf, denn entscheidender Faktor für den Therapierfolg ist die korrekte Anwendung des Inhalationsgerätes. Studien zeigen jedoch Fehlerquoten zwischen 32 und 100% bei der Applikation (1-5). Bei einer fehlerhaften Inhalation erreicht weniger Wirkstoff die Lunge, was auf Dauer zu schwereren Krankheitsverläufen führen kann. Wiederholte Schulungen der Patienten mit den jeweiligen Inhalationsgeräten sind in der Praxis aufgrund fehlender Ressourcen häufig nicht möglich.

Forschende der Medizin, Informatik und Mathematik werden am Zentrum für Digitale Medizin und Gesundheit (ZDMG) künftig gemeinsam neue Ansätze in den Bereichen Data Science und Künstliche Intelligenz entwickeln und deren klinische Anwendung vorantreiben. Für den Forschungsneubau an ihrem Klinikum rechts der Isar erhält die Technische Universität München (TUM) rund 43,6 Millionen Euro vom Bund und vom Freistaat Bayern.

Die Klassifikation von Hirntumoren – und damit die Wahl der optimalen Therapieoptionen – kann durch den Einsatz Künstlicher Intelligenz in Kombination mit physiologischer Bildgebung genauer und präziser werden. Das ist das Ergebnis einer umfangreichen Studie der Karl Landsteiner Privatuniversität für Gesundheitswissenschaften (KL Krems). Darin wurden Methoden des Multiclass Machine Learnings zur Analyse und Klassifizierung von Hirntumoren anhand von physiologischen Daten aus Magnetresonanztomografien eingesetzt. Die Ergebnisse wurden anschließend mit Klassifizierungen durch menschliches Fachpersonal verglichen. Dabei zeigte sich die Künstliche Intelligenz unter anderem in den Bereichen Genauigkeit, Präzision und Fehlklassifikation überlegen, während das Fachpersonal bei der Sensitivität und Spezifität besser abschnitt.

Forschende der Dresdner Hochschulmedizin testen mit 13 internationalen Partner:innen ein Entscheidungshilfesystem für die invasive Beatmung von schwerkranken Patient:innen. Das Projekt „Intelligente Lungenunterstützung für beatmete Patient:innen auf der Intensivstation (IntelliLung) im EU HORIZON-HLTH-2021 ist die erste von der Technischen Universität Dresden koordinierte klinische Studie, für welche die Europäische Union Gelder bewilligt hat.

Ob bei Diagnostik, Therapie oder in der Forschung – der Einsatz von künstlicher Intelligenz kann helfen, die medizinische Behandlung im Alltag zu verbessern. Der Arbeitskreis Ärzte und Juristen der Arbeitsgemeinschaft der Wissenschaftlichen Medizinischen Fachgesellschaften e.V. (AWMF) hat in seiner jüngsten Sitzung diskutiert, welche Voraussetzungen es braucht, damit Ärztinnen und Ärzte mit Hilfe von Algorithmen bessere Entscheidungen treffen können. Für die Zukunft ist aus Sicht der Expertenrunde unter anderem wichtig, offene Haftungsfragen zu klären.

Die Behandlung von Herzerkrankungen präziser und schonender zu machen, ist das Ziel des Leuchtturmprojektes „Digitaler Herz-OP“ an der Technischen Universität München (TUM). In einer wegweisenden Kooperation arbeiten Ärzt:innen und Ingenieur:innen des Deutschen Herzzentrums München (DHM) und des Munich Institute of Robotics and Machine Intelligence (MIRMI) eng zusammen, um gemeinsam neue Präzisionsinstrumente für OP, Herzkatheterlabor und Intensivstation zu entwickeln. Orientiert an den klinischen Herausforderungen werden dazu mittels innovativer Sensordatenfusion, KI-augmentierten Analysen und modernen Informationstechnologien exemplarisch und zielgerichtet neue digitale Behandlungsmethoden entwickelt.

In der Neurochirurgie vollzieht sich ein entscheidender Paradigmenwechsel mit Blick auf die Präzisionsmedizin. Diese setzt sich das Ziel, jeden Menschen individuell bestmöglich zu behandeln. In der Diskussion der aktuellen interdisziplinären Entwicklung liegt ein wichtiger Schwerpunkt der 73. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Neurochirurgie (DGNC), die vom 29.05. bis 01.06.2022 in Köln stattfindet. Prof. Dr. med. Roland Goldbrunner, Tagungspräsident und Direktor des Zentrums für Neurochirurgie am Universitätsklinikum Köln, gibt Einblick in Themenschwerpunkte, Highlights und Visionen des hochkarätigen Fachkongresses.

Für eine erfolgreiche Therapie der Lungenschädigung bei Mukoviszidose ist eine frühzeitige Diagnose des Krankheitsfortschritts unerlässlich. Doch gerade bei jungen Patient:innen und Patient:innen unter CFTR-Modulatortherapie sind die etablierten Methoden zur Lungenfunktionsprüfung, z.B. mittels Spirometrie, nur bedingt geeignet, da bei ihnen in der Lungenfunktionsmessung Verschlechterungen oft nicht sofort erkennbar sind. Ein normales, bzw. unverändertes Ergebnis in der Lungenfunktionsmessung bedeutet jedoch nicht unbedingt, dass die Erkrankung nicht fortschreitet.

Die Telekom kehrt physisch auf die DMEA (26. - 28. April) zurück. Europas wichtigste Messe für digitale Gesundheitsversorgung findet zum ersten Mal seit 2019 wieder als Präsenzformat statt. Die Veranstaltung steht im Zeichen der Digitalisierung und des Krankenhauszukunftsgesetzes (KHZG). Die Bundesregierung stellt mit dem KHZG bis 2024 4,3 Milliarden Euro für die digitale Weiterentwicklung der rund 1.900 Kliniken in Deutschland bereit.  

Autonome Fahrzeuge können Personen sicher durch den Straßenverkehr bewegen – oder, als Waffe umfunktioniert, in eine Menschenmenge gelenkt werden. KI-gesteuerte Flugdrohnen können Pakete zustellen – oder Drogen liefern. Sprachmodelle können den Kundenservice verbessern – oder täuschend echte Phishing-Mails verfassen, um Schadsoftware in ein Unternehmen zu schleusen. Die nutzbringenden Einsatzmöglichkeiten von KI sind ebenso vielfältig wie die missbräuchlichen Anwendungsfälle. Als „Zweckentfremdung mit negativen Folgen“ beschreiben die Autorinnen und Autoren des Whitepapers „KI-Systeme schützen, Missbrauch verhindern“ den sogenannten Missbrauch von KI-Systemen. Dahinter stehe immer menschliche Absicht unterschiedlicher Akteure mit unterschiedlichen Motiven. Die Expert:innen betonen die besondere Tragweite einer Manipulation von KI-Systemen im Vergleich mit anderen technischen Systemen: So können die Handlungen von Menschen und Maschinen beeinflusst werden, wenn KI-Systeme zur Entscheidungsfindung herangezogen werden.

Künstliche Intelligenz (KI) kann einen wichtigen Beitrag zu einer nachhaltigen Ausrichtung von Wirtschaft und Gesellschaft leisten. Der Einsatz der Technologie eröffnet Unternehmen neue Geschäftsmodelle, die etwa das Gelingen der Energiewende, eine emissionsarme Mobilität oder umweltschonende Landwirtschaft unterstützen. Allerdings ist der Energieverbrauch der KI-Systeme selbst oft hoch. Ein aktuelles Whitepaper der Plattform Lernende Systeme zeigt, wie mithilfe von KI nachhaltige Geschäftsmodelle entstehen und benennt Gestaltungsoptionen, die den ökologischen Fußabdruck von KI-Systemen verringern können. Neben technologischen Maßnahmen empfehlen die Expertinnen und Experten den breiten Datenaustausch zwischen Unternehmen, Forschung und öffentlichen Behörden.

Die Lungentransplantation ist eine lebensrettende Maßnahme bei schwerem Lungenversagen. Eine gefürchtete und häufig vorkommende Komplikation nach einer Lungentransplantation ist die chronische Verschlechterung der Lungenfunktion (CLAD/Chronic Lung Allograft Dysfunction). Daher ist eine frühe Diagnose einer drohenden Verschlechterung der Lungenfunktion wichtig, um therapeutisch gegensteuern zu können. Wissenschafter:nnen der MedUni Wien von der Universitätsklinik für Innere Medizin I und von der Universitätsklinik für Thoraxchirurgie haben nun herausgefunden, dass sich eine genaue Analyse des Lungenmikrobioms zur Vorhersage zukünftiger Veränderungen der Lungenfunktion eignet.

Methoden der KI werden weltweit nicht nur in der Medizin, sondern auch in der Pflege immer mehr eingesetzt. Wenn es zum Beispiel darum geht, Schichtdienste und Personal zu verteilen und effizient einzusetzen, kann man dies durch maschinelles Lernen unterstützen. Durch die Bild- und Signalverarbeitung können drohende oder erfolgte Stürze und Veränderungen in der Mobilität von älteren und pflegebedürftigen Menschen erkannt werden. Eine weitere Möglichkeit ist es, Entscheidungen im Pflegealltag durch Expert:innensysteme, die die Argumentation von menschlichen Expert:innen nachahmen, zu unterstützen. Beispiele wären etwa die Auswahl einer passenden Wundauflage oder einer individuell geeigneten Übung zur Bewegungsförderung.

Künstliche Intelligenz, kurz KI, wird mittlerweile in immer mehr Bereichen angewendet – im Marketing, im Produktdesign, in der Juristik oder der Medizin. Im Gesundheitswesen lassen sich über solche Anwendungen, bei denen Maschinen menschenähnliche Intelligenzleistungen wie Lernen, Urteilen und Problemlösen erbringen, beispielsweise digital vorliegende Informationen auswerten. So können möglichst aussagekräftige Diagnosen erstellt oder optimierte Therapien vorgeschlagen werden. „Als eine der ersten Kliniken in der Region Wuppertal setzen wir KI bei Darmspiegelungen ein. Dadurch verbessert sich die Früherkennung von Polypen signifikant“, berichtet Prof. Dr. Andreas Erhardt, Petrus-Krankenhaus Wuppertal.

Dermatolog:innen klassifizieren Hautkrankheiten in der Regel auf der Grundlage mehrerer Datenquellen. Algorithmen, die diese Informationen zusammenführen, können die Klassifizierung unterstützen. Ein internationales Forschungsteam hat nun einen Algorithmus entwickelt, der durch ein neues Verfahren der Datenfusion Hautkrankheiten genauer als bisherige Algorithmen klassifiziert.

Ein gern gesehener Gast auf der Digital Health Conference war an seinem letzten Tag im Amt nicht mehr dabei. Da bot es sich an, Jens Spahns Verdienste zu würdigen, aber auch einen kritischen Rückblick zu wagen. Spürbar war eine gewisse Unsicherheit, was vom neuen Gesundheitsminister zu erwarten ist, aber auch Freude über das klare Bekenntnis der Regierung zur Digitalisierung. Die ersten Schritte sind gemacht, nun müssen die Lösungen in der breiten Versorgung ankommen.

Künstliche Intelligenz (KI) auf Basis eines lernenden Systems (Machine Learning) kann helfen, Patienten mit Polycythaemia Vera (PV), die ein hohes Risiko für thromboembolische Ereignisse (TEs) haben, anhand prädiktiver Marker zu identifizieren, sodass eine frühzeitige Therapie-Einleitung oder -Anpassung möglich wird (1, 2).