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SchwerpunktSeptember 2018

01. September 2018
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Höhere Geschwindigkeit und mehr Sicherheit für die Patienten

Daher bringt KI vor allem Geschwindigkeit und Sicherheit in die medizinische Versorgung der Menschen. Das Krankenhaus der Zukunft muss ein klares Ziel vor Augen haben: Das Delegieren routinemäßig zu verrichtender Tätigkeiten an selbstlernende Systeme. Denn nur dies verschafft mehr Zeit für die wichtige Arbeit mit dem Patienten. Ein Beispiel ist die Kardiologie. Hier erfolgt zunehmend die Auswertung von EKGs oder Herzrhythmusstörungen mit intelligenter Software. Aber auch in der Pathologie oder im Labor helfen die innovativen Technologien den Ärzten und Beschäftigten schon heute bei der täglichen Arbeit.
 
Der flächendeckende Einsatz von KI in der Neurologie oder Psychologie ist zwar noch Zukunftsmusik. Doch erste Studien haben hier gezeigt, welch enormes Leistungsvermögen KI-Systeme in diesen Fachgebieten entwickeln können.

Kontinuierlich und proaktiv: die Zukunft der Medizin

Die Auswertung von Wearables, Sensoren und Social-Media-Daten bietet der Medizin der Zukunft die gewaltige Chance, von der Maxime des sporadischen und reaktiven Handelns abzuweichen. Stattdessen könnten Ärzte die Menschen kontinuierlich und proaktiv behandeln. Ohne eine stationären Krankenhausaufenthalt. Viele medizinische Fachbereiche befinden sich hier schon auf dem richtigen Weg.
 
Die bildgebende Diagnostik hat an dieser Stelle aber einen entscheidenden Vorteil. Im Vergleich zu anderen medizinischen Fachgebieten stehen hier seit geraumer Zeit digitale Daten zur Verfügung, die die Grundlage für den Einsatz von KI darstellen. Die Applikationen können die Radiologen von Routineaufgaben entlasten. Angewendet werden diese schon bei Menschen mit Verdacht auf Multiple Sklerose, um die Anzahl an Plaques auf der Schädelaufnahme zu bestimmen.
 
Die Technik ist überlegen und entlastet von Routineaufgaben

Auch beim Vermessen und Segmentieren von Tumoren auf Schnittbildern ist die Technik besser in der Lage, kleinste und subtilste Veränderungen voneinander zu unterscheiden. Der Computer ist dem Menschen rein physikalisch dabei dramatisch überlegen. Ein Beispiel, das in der Radiologie erstmals bei der Analyse von Schlaganfall-Aufnahmen deutlich wurde: Das Auge kann nur eine beschränkte Anzahl an Grauwerten quantifizieren – der Computer dagegen um ein Vielfaches mehr. Folglich ist ein intelligentes System in der Lage, winzigste Nuancen zu messen und damit die Qualität der Diagnostik deutlich zu steigern.

 
Lungenerkrankungen werden künftig eine der am stärksten verbreiteten Krankheiten sein. Das Institut für Diagnostische und Interventionelle Radiologie in Essen hat hierfür aktuell eine Software zur Früherkennung bestimmter und seltener Lungenfibrosen entwickelt.
Lungenerkrankungen werden künftig eine der am stärksten verbreiteten Krankheiten sein. Das Institut für Diagnostische und Interventionelle Radiologie in Essen hat hierfür aktuell eine Software zur Früherkennung bestimmter und seltener Lungenfibrosen entwickelt.


 
Innerhalb von Minuten oder gar Sekunden kann die KI Muster oder Systematiken auf den Bildern erkennen und damit Routineaufgaben übernehmen. Das gibt den Radiologen mehr Zeit für komplexere Aufgaben. Zum Beispiel, um den häufigen „Satisfaction of search error“ auszumustern. Denn bislang fehlt dem Arzt häufig die Zeit für einen zweiten Blick auf die radiologischen Aufnahmen. Der Andrang an weiteren Patienten im Klinikalltag ist oft schlichtweg zu groß. Screening- sowie Routineaufgaben bleiben liegen. Wie fatal das sein kann, mag ein hypothetischer, aber durchaus realistischer Fall eines gestürzten Fahrradfahrers zeigen, der mit Schmerzen im Oberkörper ins Krankhaus eingeliefert wird. In der Regel wird zunächst ein CT angefertigt. Bei der Analyse der Aufnahme entdeckt der Radiologe innerhalb kürzester Zeit einen Bruch in der Schulterplatte. Die anfängliche Erkennung dieser Anomalie erfüllt das „Search for meaning“. Hätte der Arzt jedoch die Ruhe und den Raum für einen zweiten Blick gehabt, wäre er womöglich auch auf das Lungenkarzinom aufmerksam geworden. Die Unterstützung der KI beschränkt sich dabei nicht nur auf die mögliche Zeitersparnis bei Routineaufgaben. Intelligente Applikationen ermöglichen vermehrt eine hypothesenfreie Suche. Denn sie nehmen Informationen nicht selektiv wahr und haben keinen – durch die Fülle der eigenen Erfahrungen und Kenntnisse (z.B. zu einem Unfall) – getrübten Tunnelblick.
 

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