{"id":6519,"date":"2024-07-13T15:42:57","date_gmt":"2024-07-13T13:42:57","guid":{"rendered":"https:\/\/alpha1-deutschland.org\/?p=6519"},"modified":"2025-04-22T16:10:52","modified_gmt":"2025-04-22T14:10:52","slug":"dr-andreas-hoheisel-kuenstliche-intelligenz-in-der-medizin","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/alpha1-deutschland.org\/en\/dr-andreas-hoheisel-kuenstliche-intelligenz-in-der-medizin","title":{"rendered":"Dr. Andreas Hoheisel: Artificial Intelligence in Medicine"},"content":{"rendered":"
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Author<\/h4><\/span><\/span>\n<\/div>\n
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Zusammenfassung: Sabine Habicht, so erschienen im Alpha1 Journal 1\/2024<\/a>.<\/strong><\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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Aktuell wird vor allem \u00fcber ChatGPT in Zusammenhang mit K\u00fcnstlicher Intelligenz (KI) berichtet, doch zu KI geh\u00f6rt sehr viel mehr. Zun\u00e4chst stellt sich jedoch die Frage: Was ist eigentlich K\u00fcnstliche Intelligenz?<\/strong><\/p>\n

K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) bezieht sich auf die F\u00e4higkeit von Computersystemen, Aufgaben auszuf\u00fchren, die normalerweise den F\u00e4higkeiten menschlicher Intelligenz zugeschrieben werden. Diese Aufgaben k\u00f6nnen Probleml\u00f6sung, Spracherkennung, visuelle Wahrnehmung, Lernen, Planung, Entscheidungsfindung und vieles mehr umfassen. Die Technologiemodelle der Computersysteme, die derzeit eingesetzt werden, um KI zu realisieren, verfolgen ganz verschiedene Ans\u00e4tze:<\/p>\n

Maschinelles Lernen (ML):<\/span><\/h2>\n

Hierbei handelt es sich um einen Ansatz, bei dem Computer auf Daten trainiert werden, um Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen, ohne daf\u00fcr explizit programmiert zu werden.<\/p>\n

Neuronale Netzwerke:<\/span><\/h2>\n

Diese Systeme sind von der Funktionsweise des menschlichen Gehirns inspiriert. K\u00fcnstliche neuronale Netze sind Algorithmen (Rechenvorg\u00e4nge nach bestimmten sich wiederholenden Schemata) und bestehen aus miteinander verbundenen Knotenpunkten (Neuronen), die Informationen, insbesondere aus den Bereichen Statistik, Informatik und Wirtschaft erlernen und verarbeiten k\u00f6nnen.<\/p>\n

Nat\u00fcrliche Sprachverarbeitung (NLP):<\/span><\/h2>\n

Hierbei werden Algorithmen und Techniken eingesetzt, um menschliche Sprache zu verarbeiten, zu verstehen und zu generieren, wie dies z.B. bei ChatGPT der Fall ist.<\/p>\n

Computer Vision:<\/span><\/h2>\n

Diese Technik bezieht sich auf die F\u00e4higkeit von Computern, visuelle Informationen zu interpretieren und zu verstehen. Computer Vision wird in Bereichen wie Bilderkennung, Gesichtserkennung, medizinischer Bildgebung und autonomem Fahren eingesetzt.<\/p>\n

Jedes der vier benannten Technologiemodelle kommt auch bereits in der Medizin zum Einsatz. Die weltweiten Umsatzerwartungen durch KI im Gesundheitswesen sind enorm und gehen von einer fast Verzehnfachung bis zum Jahr 2028 aus (Quelle: Statista 2024). \u00c4rzte und Patienten werden in der Zukunft mehr und mehr von digitaler Medizin begleitet werden: von der Pr\u00e4vention, \u00fcber Screening, Diagnose und Therapie bis hin zur Nachsorge.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n\n\t\t\t<\/div> \n\t\t<\/div>\n\t<\/div> \n<\/div><\/div>\n\t\t

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ChatGPT = Chatbot Generative Pre-trained Transforder, ist eine Software, in die Millionen Texte aus dem Internet, aus Zeitungsartikeln, aus B\u00fcchern und vielen anderen Ressourcen \u201eeingespeist\u201c werden. Basierend auf diesen Daten wird das Computersystem \u201etrainiert\u201c. Benutzer k\u00f6nnen mittels Texteingabe mit ChatGPT menschen\u00e4hnlich kommunizieren. Das Besondere daran ist, dass der Chatbot aus dieser Unterhaltung lernt und auf dessen Grundlage z.B. komplizierte Sachverhalte erkl\u00e4ren, Texte produzieren oder sogar Nachrichten schreiben kann. ChatGPT wurde von OpenAI, einem kalifornischen KI-Forschungsunternehmen, entwickelt.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n\n\t\t\t<\/div> \n\t\t<\/div>\n\t<\/div> \n<\/div><\/div>\n\t\t

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Welche Vorteile kann KI f\u00fcr Patienten haben?<\/span><\/h2>\n

1. Fr\u00fcherkennung und Diagnose<\/h3>\n

KI-Systeme k\u00f6nnen helfen, Krankheiten fr\u00fchzeitig zu erkennen und genaue Diagnosen zu stellen, indem sie gro\u00dfe Mengen an Patientendaten analysieren und Muster erkennen, die von \u00c4rzten m\u00f6glicherweise \u00fcbersehen werden.<\/p>\n

Auch bei Alpha-1-Antitrpysin-Mangel ist eine Fr\u00fcherkennung w\u00fcnschenswert, denn meist wird die Diagnose bei vielen Patienten viel zu sp\u00e4t und manchmal gar nicht gestellt. Computersysteme, die vorhandene Symptome analysieren und m\u00f6gliche Ursachen pr\u00e4sentieren, k\u00f6nnen zuk\u00fcnftig hilfreich sein. So lautet z.B. bei ChatGPT auf die Fragestellung: \u201eIch habe ein Lungenemphysem und nie geraucht. Mein Vater ist an einer Lebererkrankung gestorben. Was k\u00f6nnte ich haben\u201c, die Antwort: \u201e\u2026 verschiedene Erkrankungen k\u00f6nnten infrage kommen, darunter genetische St\u00f6rungen wie Alpha- 1-Antitrypsin-Mangel, der sowohl die Lunge als auch die Leber beeinflussen kann \u2026\u201c. Dieser Hinweis und die Einbeziehung von Alpha1 in die m\u00f6glichen Erkrankungsursachen der Symptomatik k\u00f6nnten f\u00fcr eine fr\u00fche Diagnose richtungsweisend sein.<\/p>\n

2. Personalisierte Medizin<\/h3>\n

Durch die Analyse von genetischen Informationen, Gesundheitsdaten und anderen relevanten Informationen k\u00f6nnen KI-Systeme personalisierte Behandlungspl\u00e4ne erstellen, die auf die individuellen Bed\u00fcrfnisse und Merkmale eines Patienten zugeschnitten sind.<\/p>\n

3. Medikamentenmanagement:<\/h3>\n

KI kann Patienten helfen, ihre Medikamente effektiver zu verwalten, indem sie Erinnerungen an die Einnahme von Medikamenten sendet, Wechselwirkungen zwischen verschiedenen Medikamenten \u00fcberwacht und sogar Vorschl\u00e4ge f\u00fcr alternative Behandlungsoptionen formuliert. Insbesondere bei chronisch erkrankten Patienten, bei denen oftmals weitere Begleiterkrankungen vorliegen k\u00f6nnen, wie dies z.B. bei COPD der Fall ist, ist h\u00e4ufig die Verordnung einer Vielzahl von Medikamenten erforderlich. KI-Systeme k\u00f6nnen \u00c4rzte bei der Optimierung einer m\u00f6glichst geringen Anzahl von Verordnungen unterst\u00fctzen und zudem effizienter m\u00f6gliche Wechselwirkungen erkennen.<\/p>\n

Gesundheitsmanagement und Lebensstilberatung:<\/h3>\n

KI-gest\u00fctzte Gesundheits- und Wellness-Apps k\u00f6nnen Patienten dabei unterst\u00fctzen, ihren Lebensstil zu verbessern, indem sie Ern\u00e4hrungs- und Fitnessberatung anbieten, Schlafmuster \u00fcberwachen und bei der Stressbew\u00e4ltigung helfen. In der Schlafmedizin findet bereits heute eine KI-gest\u00fctzte Fern\u00fcberwachung statt, die sich bew\u00e4hrt hat. Befunde, aktuelle Parameter k\u00f6nnen ohne Zeitverz\u00f6gerung \u00fcbertragen, die Situation des Patienten \u00fcberwacht und die Therapiema\u00dfnahmen stets angepasst umgesetzt werden.<\/p>\n

Ein weiteres Beispiel im Gesundheitsmanagement ist die digitale Gesundheitsanwendung (DIGA) \u201ekaia\u201c f\u00fcr COPDPatienten, die durch ihren behandelnden Lungenfacharzt kostenfrei per Rezept verordnet werden kann. Durch die Anwendung dieser App kann t\u00e4gliches Training zu Hause begleitet und optimiert werden. Ein integrierter Bewegungsscanner erm\u00f6glicht beispielsweise Korrekturempfehlungen in Echtzeit und hilft so bei der korrekten Umsetzung der \u00dcbungen und Fehlervermeidung.<\/p>\n

Welche Vorteile kann KI f\u00fcr \u00c4rzte haben?<\/span><\/h2>\n

\u201eEntscheidend ist zun\u00e4chst, dass der Mensch die Kontrolle \u00fcber die KI beh\u00e4lt! Es ist wichtig, dass \u00c4rzte immer in der Lage sind, m\u00f6gliche Fehler der KI und deren Quellen zu erkennen. Das setzt wiederum voraus, dass \u00c4rzte nachvollziehen und verstehen k\u00f6nnen, wie KI entsteht und wie der angewendete Algorithmus zu Ergebnissen kommt\u201c, formuliert die Arbeitsgemeinschaft der Wissenschaftlichen Medizinischen Fachgesellschaft (AWMF) \u2013 eines der wichtigsten Fachgremien in Deutschland \u2013 und fordert mehr Lehre zu KI-Anwendungen bereits im Medizinstudium.<\/p>\n

Diese geforderte Grundlage gilt es, nun in die Realit\u00e4t umzusetzen!<\/strong><\/p>\n

Wo KI die Arbeit der \u00c4rzte zuk\u00fcnftig unterst\u00fctzen kann, zeigen bereits vielf\u00e4ltige Studien, allerdings keineswegs immer mit einem Vorteil f\u00fcr die KI, nachfolgend zwei Beispiele:<\/p>\n

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  • KI-Apps erkennen Hautkrebs so zuverl\u00e4ssig wie \u00c4rzte. Die KI-Anwendung neigt in der Behandlungsempfehlung tendenziell dazu, mehr gutartige L\u00e4sionen zu entfernen, als Expertinnen und Experten dies w\u00fcrden. Wenn man das beachtet, ist die KI-Anwendung durchaus einsetzbar. Zu bedenken ist aber, dass bei unkritischem Einsatz zu viele falsch-positive Befunde abgekl\u00e4rt werden m\u00fcssten. (Quelle: Menzies SW et al. LancetDigital Health 2023)<\/li>\n
  • KI k\u00f6nnte Kliniker bei der Diagnose von hospitalisierten Patienten unterst\u00fctzen \u2013 so die Hypothese. Systematische Verzerrungen in KI-Modellen k\u00f6nnen jedoch die Diagnosegenauigkeit der Kliniker verschlechtern (Quelle: Jabbour S et al. JAMA 2023)<\/li>\n<\/ul>\n

    KI und Alpha-1-Antitrypsin-Mangel<\/span><\/h2>\n

    Es finden sich ebenso Forschungsprojekte, die unmittelbar den Alpha-1-Antitrpysin-Mangel betreffen. Nachfolgend zwei aktuelle Projekte: Ein kombiniertes Modell maschinellen Lernens (ML) zur Vorhersage der klinischen Ergebnisse von Patienten mit Alpha-1-Antitrypsin-Mangel und damit assoziierten Lebererkrankungen auf Basis der britischen Biodatenbank hat im Wesentlichen zwei Ziele: Zum einen, ein besseres Verst\u00e4ndnis f\u00fcr das Fortschreiten der Erkrankung zu entwickeln und zum anderen den rechtzeitigen Zeitpunkt zur Notwendigkeit der Einleitung spezifischer therapeutischer Ma\u00dfnahmen besser zu erkennen.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n\n\t\t\t<\/div> \n\t\t<\/div>\n\t<\/div> \n<\/div><\/div>\n\t\t

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    \u201eKI kann und wird den Arztbesuch nicht ersetzen, KI braucht immer ein Feedback eines erfahrenen Arztes!\u201c<\/p>

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    Eine weitere wissenschaftliche Arbeit befasst sich mit der Zusammenarbeit k\u00fcnstlicher Intelligenz und Lungenfach\u00e4rzten im Hinblick auf die Verbesserung der Interpretationsgenauigkeit von Lungenfunktionstests. Die bei dieser Untersuchung teilnehmenden Pneumologen nutzten f\u00fcr ihre Entscheidungen auch ein Feedback der KI und verbesserten dabei durchweg ihre Beurteilung, wenn die KI korrekte Vorhersagen lieferte.<\/p>\n

    Als Schlussfolgerung zeigt sich, dass eine Zusammenarbeit zwischen einem Pneumologen und KI bei der Interpretation von Lungenfunktionen optimierter ist als die Befundung des einzelnen Pneumologen ohne KIUnterst\u00fctzung.<\/p>\n

    Weiterhin etabliert KI sich zunehmend im Bereich der Radiologie, was m\u00f6glicherweise eine Verbesserung in der Emphysem- Diagnostik und auch im Hinblick auf ein fr\u00fchzeitiges Erkennen eines Exazerbationsrisikos (Risiko f\u00fcr eine akute Verschlechterung) bedeutsam sein kann.<\/p>\n

    Summary<\/span><\/h2>\n

    K\u00fcnstliche Intelligenz geht einher mit einer rasanten Entwicklung neuer technischer Optionen und KI ver\u00e4ndert die Medizin. Die verschiedenen KI-Modelle entwickeln sich kontinuierlich weiter und verbessern sich zunehmend, was gleichzeitig zu einer Erweiterung der m\u00f6glichen Aufgabenbereiche f\u00fchrt \u2013 sogar so weit, dass KI als \u201eEntwicklungshelfer\u201c f\u00fcr neue Medikamente in Betracht gezogen wird.<\/p>\n

    Dennoch, darf KI keinesfalls \u00fcbersch\u00e4tzt werden, denn wo es Licht gibt, gibt es immer auch Schatten. \u00c4rzte und Patienten sollten die Chancen, aber ebenso die Risiken sowie Grenzen von KI kennen. Entscheidend ist, sich mit dem Thema KI auseinanderzusetzen \u2013 und sowohl die Vorteile als auch die Nachteile zu ber\u00fccksichtigen. KI kann und wird den Arztbesuch nicht ersetzen, KI braucht immer ein Feedback eines erfahrenen Arztes!<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n\n\t\t\t<\/div> \n\t\t<\/div>\n\t<\/div> \n<\/div><\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"AutorIn Zusammenfassung: Sabine Habicht, so erschienen im Alpha1-Journal 1\/2024. Aktuell wird vor allem \u00fcber ChatGPT in Zusammenhang mit K\u00fcnstlicher Intelligenz (KI) berichtet, doch zu KI geh\u00f6rt sehr viel mehr. 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