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SchwerpunktSeptember 2018

01. September 2018
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Der Arztberuf: Im Wandel aber nicht weniger bedeutsam

Denn die neuen Techniken machen Ärzte nicht überflüssig. Ganz im Gegenteil: Sie verschaffen den Beschäftigten in einem modernen Krankenhaus mehr Zeit für die Arbeit mit dem Patienten. Zudem können die medizinischen Berufe verstärkt bei der Akzeptanz- und Wissensvermittlung als wichtigstes Bindeglied zwischen innovativen Technologien und den Menschen fungieren. Denn KI und Co. werden sich nur dann durchsetzen, wenn sie von den Menschen akzeptiert werden. Hier muss erläutert werden, dass der Einsatz intelligenter Systeme die Patientenversorgung nachhaltig verbessert, indem sie beispielweise riskante oder unnötige Untersuchungen vermeiden.
 
Darüber hinaus handelt es sich bei den KI-Applikationen nicht um vollständig autonom handelnde Systeme. Sie werden die Medizin in den kommenden Jahren mehr und mehr unterstützen. Doch gerade abseits von Routineaufgaben stößt die KI schnell an ihre Grenzen. Denn nicht jedes Bild ist 1:1 übertragbar. So können radiologische Aufnahmen unter Umständen systemmatisch mit mehreren Krankheitsbildern übereinstimmen. Daher obliegen Plausibilitätsprüfung und die endgültige Diagnose auf unbestimmte Zeit dem Mediziner. Nur ein ausgebildeter Arzt ist in der Lage auch bisherige Symptome, Krankheitsverläufe und äußere Einflüsse miteinzubeziehen.
 
KI spürt Metastasen auf – ohne Biopsie

Das schmälert aber keineswegs die Erfolge, die heute schon durch den verstärkten Einsatz von KI erzielt werden. Mithilfe eines in Essen neu entwickelten selbstlernenden Systems ist es erstmals gelungen, tief in die Biologie des Uteruskarzinoms zu blicken. Die KI kann hierbei mit einer Treffsicherheit von 95 bis 97% vorhersagen, ob der Tumor bei den Patientinnen bereits gestreut hat oder ein erhöhtes Metastasierungsrisiko in der Zukunft aufweist. Das System vergleicht dafür rund 2.000 Parameter auf den detailreichen PET/MR-Aufnahmen. Ganz ohne eine operative Entnahme von Tumorgewebe, die für den Patienten mit einem hohen Risiko einhergeht.
 
Auch bei der Nachbehandlung von Leberpatienten sowie in der Transplantationsmedizin spielt die KI bereits eine wichtige Rolle. In Essen analysiert ein System die radiologischen Aufnahmen sowie die Labordaten bei Patienten nach selektiver interner Radiotherapie (SIRT). Dank der KI-gestützten Auswertung konnten die Ärzte mit einer Treffsicherheit von 77% bestimmen, ob das verbleibende Lebergewebe nach der Therapie ausreichend nachwächst. Die aktuelle wissenschaftliche Studie zeigt, dass der Erfolg vor allem auf der Kombination aus Mediziner und einer künstlich intelligenten Applikation beruht. Denn arbeitete der spezialisierte Radiologe ohne die technische Unterstützung – die sekundenschnell strukturiert, Muster erkennt und die gleichzeitige Analyse von tausenden Parametern durchführt – lag die Treffsicherheit bei 72%. Das KI-Programm stellte in 70 von 100 Fällen die korrekte Diagnose.
 
Deep Learning wird die bedeutendste Zukunftstechnologie für die Medizin

Die KI legt also heute schon die Basis für Diagnosen, chirurgische Eingriffe oder eine zielgerichtete Therapie. Zu den effizientesten Methoden des maschinellen Lernens zählt dabei das sogenannte Deep Learning. Der Einsatz gehört zweifelsfrei zu den bedeutendsten Zukunftstechnologien innerhalb der Medizin, um Diagnosen und Therapieempfehlungen allein anhand von radiologischen- und Labordaten zu stellen. Das Training der intelligenten Systeme konzentriert sich beim Deep Learning auf das Ergebnis beziehungsweise auf erfolgreiche Diagnosen. Mediziner und IT trainieren die Applikation anhand von zahlreichen Aufnahmen, dazugehörigen Befunde sowie außergewöhnlichen Pathologien. Erst dies ermöglicht der Software nach einer gewissen Zeit, eigenständige Schlussfolgerungen abzuleiten. Die Applikation lernt also vom Erfolg, um eine „tatsächliche Intelligenz“ zu entwickeln. Diese arbeitet jedoch viel schneller als der Mensch und mit einer Fehlerquote von nahezu 0%.
 
Doch das Training der KI ist eine Herausforderung sowohl für die Medizin als auch für die IT. Letztere muss die notwendigen IT-Systeme optimieren und auf die besonderen Erfordernisse im medizinischen Bereich hin zuschneiden. Die Ärzte bringen unterdessen ihr fachspezifisches Wissen in den Prozess mit ein. Erst diese Kombination ermöglicht es, dass die Software eine Intelligenz entwickelt, die bei der täglichen Arbeit unterstützen kann. Vor diesem Hintergrund hat sich das Uniklinikum Essen dazu entschlossen, die Leitungsebene der Stabsstelle Zentrale Informationstechnik um einen gleichgestellten Medizinischen Direktor zu ergänzen. Bei dieser seit 2016 existierenden Doppelspitze begegnen sich IT und Highend-Medizin auf Augenhöhe.
 
Denn beim Vorantreiben der KI gilt das Sprichwort „Garbage In, Garbage Out“, weshalb zuletzt zahlreiche Bemühungen von Microsoft, Google und anderen Konzernen gescheitert sind. Für einen entsprechenden Einsatz von KI im medizinischen Bereich haben diese IT-Riesen zwar oft den Zugriff auf die Algorithmen und auf große Datenmengen. Doch ihnen fehlen die dazugehörigen Befunde. Hier kommt der deutschen Universitätsmedizin eine wichtige Rolle zu. Einerseits entstehen hier die benötigten heterogenen Datenmengen, die täglich aus den radiologischen Daten generiert werden. Andererseits wächst durch die Vielzahl an zur Verfügung stehenden Diagnosen auch seltener und komplexer Krankheitsbilder, die an den spezialisierten Instituten regelmäßig behandelt werden, hier innerhalb kurzer Zeit ein veritabler und valider Datenschatz. Für die Entwicklung und Implementierung von KI-Systemen ist dieser unerlässlich.


 
Prof. Dr. med. Michael Forsting
Prof. Dr. med. Michael Forsting, Leiter des Instituts für Diagnostische und Interventionelle Radiologie und Neuroradiologie des Universitätsklinikums Essen
Leiter des Instituts für Diagnostische und
Interventionelle Radiologie und Neuroradiologie
Universitätsklinikum Essen
 
Hufelandstraße 55
45147 Essen
 
Tel: 0201-723 15 39
Fax: 0201-723 59 59

E-Mail: michael.forsting@uk-essen.de
 
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