Versucht man eine einheitliche und allgemeingültige Definition für den Begriff der Intelligenz zu finden, so merkt man schnell, dass es diese eine Erklärung nicht gibt. Gleiches gilt auch für die Künstliche Intelligenz . Die Definition von Alan Turing ist eine der bekanntesten und populärsten Darlegung: Wenn sich ein Mensch und eine Maschine miteinander „unterhalten” und der Mensch am Ende nicht sagen kann, ob er mit einem Menschen oder einer Maschine gesprochen hat, dann ist die Maschine „intelligent”.
Andere definieren KI als dann gegeben, wenn sich eine Maschine so verhält, als wäre sie intelligent. Dies könnte man zum Beispiel auch einem selbstfahrenden Auto zuschreiben, dessen Regelung hauptsächlich auf Algorithmen basiert. Die Diskrepanz zwischen beiden Definitionen, die auch die Unterschiede zwischen einer starken und einer schwachen KI darstellen, zeigt also, wie schwierig es ist, das Thema Künstliche Intelligenz einheitlich zu definieren.
Wo kommt KI bereits zum Einsatz?
Anwendungen der Künstlichen Intelligenz tauchen zunehmend in verschiedenen Bereichen des Gesundheitswesens auf. Dazu zählen vor allem Bildgebung und Radiologie, aber auch in der Robotik für Chirurgie , Pflege, Reha und der Orthopädie ist KI schon präsent. Weitere Anwendungen umfassen die Analyse von EKGs, Haut- und Augenbildern, die Personalisierung von Behandlungen, die Krankheitsdiagnostik, die Therapie, die Medikamentenentwicklung, die Software in digitalen Gesundheitsanwendungen und computergestützten Erweiterungen der Realitätswahrnehmung (augmented und virtual reality – AR und VR ).
In der Radiologie oder Pathologie zum Beispiel kann die KI ihre großen Stärken ausspielen. Im Vergleich zum menschlichen Radiologen wird die KI nicht nach einigen Stunden müde. Auch fallen interpersonelle Unterschiede nicht ins Gewicht (junges, unerfahrenes vs. älteres, erfahreneres ärztliches Fachpersonal). Künstliche Intelligenz kann aber auch Zusammenhänge erkennen, die man im normalen Versorgungsalltag gar nicht gefunden hätte, weil z. B. die Informationen zwar vorhanden, aber zu unterschiedlichen Fachbereichen abgespeichert wurden. Sie bietet somit eine enorme Arbeitsentlastung, aber trägt gleichzeitig auch zur Generierung neuen Wissens bei. Fachleute sind sich heute auch einig, dass unsere medizinische Behandlung in Zukunft nicht alleine durch KI stattfinden wird. Wohl aber, dass die Künstliche Intelligenz einen erheblichen Beitrag zur Qualitätsverbesserung und besseren Ressourcenallokation leisten wird.
Herausforderungen der KI
Wie bei vielem gibt es bei der KI auch Faktoren, die ihre Entwicklung abbremsen. Zum Training von datengetriebenen KIs, wie sie beispielsweise in der Bildverarbeitung in der Radiologie zum Einsatz kommen, braucht es viele qualitativ sehr gute Datensätze. An diese ranzukommen, stellt heutzutage teilweise aber immer noch eine große Herausforderung dar. Hier kann die Verfügbarmachung bzw. Vernetzung von bereits bestehenden Datenbanken oder aber die sogenannte Datenspende, wie sie im Rahmen der elektronischen Patientenakte vorgesehen ist, helfen. Auch ist es komplex, die langjährige Erfahrung von ärztlichem Fachpersonal in eine KI zu überführen. Weiterhin muss beim Training wie auch beim Realbetrieb einer KI darauf geachtet werden, dass die KI zu Beginn Erlerntes nicht nach einer gewissen Zeit wieder verlernt.
Darüber hinaus stellt sich die Frage nach der Verantwortung für KI-Entscheidungen im medizinischen Kontext. Möglicherweise werden Karzinome und Metastasen auf CT-Bildern oder Risiken von Herzinfarkten basierend auf EKG-Auswertungen von KI-Systemen besser, schneller und zuverlässiger erkannt, aber wer haftet, wenn Artefakte falsch interpretiert werden und schwerwiegende Folgen für die erkrankte Person haben? Jede einzelne KI-Entscheidung kann nicht vom medizinischen Fachpersonal überprüft werden, der Arzt oder die Ärztin muss aber bei bestimmten lebenswichtigen Entscheidungen medizinisch und rechtlich letztlich frei in der Entscheidung sein. Für alle Beteiligten – zu behandelnde Personen, ärztliche Fachleute, herstellende Firmen, Entwickelnde und für diejenigen, die KI-Systeme in den Verkehr bringen– muss Rechtssicherheit bestehen, wer für was die Verantwortung hat und letztlich dafür auch haftbar ist. Da die KI möglicherweise eigene Entscheidungen generiert, ist diese Verantwortlichkeit und Haftung nicht immer einfach zu beantworten, muss aber juristisch und für alle transparent geklärt werden.
KI in der Medizintechnik
Die Anwendung von KI in der Medizintechnik basiert auf zukunftsweisenden und innovativen Technologien und hat viele Vorteile, die in der Praxis zunehmend genutzt werden. Gleichzeitig wird von und mit vielen Beteiligten eine Diskussion über die Vor- und Nachteile geführt. Diese Diskussionen sollten transparent und ohne Vorurteile gestaltet sein. Nur so können wir die notwendige Akzeptanz für weitreichende Anwendungen erreichen, von denen viele Betroffene profitieren. Dies wollen wir mitgestalten!
