Künstliche Intelligenz: Auf dem Weg zu einem effektiveren Gesundheitswesen

Die Anwendung von Künstlicher Intelligenz (KI) gilt in vielen Bereichen als der nächste Schritt in der Digitalisierung. Für das Gesundheitswesen bieten die Algorithmen und Systeme, in die sie integriert sind, ein enormes Potenzial. Allerdings ist die Entwicklung und Integration von KI innerhalb der Medizin sehr aufwendig und mit Risiken behaftet. Viele Unternehmen, die Politik und Initiativen arbeiten daran, die damit verbundenen Fragen zu beantworten und KI für den Gesundheitsbereich weiterzuentwickeln – auch in der Hauptstadtregion.

 

Das Nutzen Künstlicher Intelligenz (KI) innerhalb der Medizin ist aktuell eines der wichtigsten Themen in der Branche. KI bietet viele Möglichkeiten: Sie kann Ärztinnen und Ärzte bei der Diagnose sowie bei Therapieentscheidungen unterstützen, die Chancen zur Heilung bei Patientinnen und Patienten erhöhen und somit letztlich die gesamte Gesundheitsversorgung verbessern.

Chancen und Risiken
Doch ebenso groß und vielfältig wie die Chancen sind auch die Hürden und Risiken bei der Implementierung von KI in den medizinischen Alltag. Um KI-Systeme zu trainieren, ist eine enorme Menge an Daten nötig. Diese zu gewinnen und sicher sowie effektiv mit ihnen umzugehen, bedeutet einen großen Aufwand. Zudem mangelt es in vielen Fällen noch an Vertrauen in die Algorithmen von KI-Systemen und ihre Ergebnisse.

Treffpunkt Medizintechnik: KI in der Bildgebung
Eine Veranstaltung aus der Reihe Treffpunkt Medizintechnik von HealthCapital hat sich deshalb der „Künstlichen Intelligenz in der Bildgebung“ gewidmet. Ende April waren mehrere Referentinnen und Referenten aus der Praxis eingeladen, ihre Arbeit mit KI in der medizinischen Bildgebung vorzustellen. Dabei spielte der grundsätzliche Umgang mit KI-Systemen genauso eine Rolle wie die spezifischen Anforderungen an KI in der Bildgebung. Es wurde klar, dass KI verglichen mit anderen Anwendungsgebieten schon sehr viel leisten kann. Sie spart Zeit und liefert genauere Befunde. Allerdings sei in der Entwicklung noch viel zu tun. KI-Systeme müssen beispielsweise noch erkennen und kommunizieren können, wenn sie sich bei ihrem Befund nicht sicher sind. Darüber hinaus muss die Entscheidungsfindung von KI nachvollziehbarer werden.

KI in der Hauptstadtregion
KI besser machen und verstärkt in die Praxis bringen – dieser Herausforderung widmen sich auch Menschen in der Hauptstadtregion. In Berlins Mitte entsteht derzeit der AI Campus Berlin, der ein wichtiger Hub der KI-Szene werden soll. Aufgebaut und betrieben wird er von der Merantix AG, einem Company Builder und Inkubator für KI-Start-ups. Im Gesundheitsbereich hat Merantix bereits das KI-Start-up Vara gegründet. Das junge Unternehmen mit Sitz in Berlin entwickelt KI-basierte Lösungen für die Mammographie mit dem Ziel, unbedenkliche Befunde zu erkennen, auszusortieren und so die Ärztinnen und Ärzte zu entlasten.

Ein weiteres Unternehmen, das auf KI in der Medizin setzt, ist Caresyntax. Das 2013 gegründete Unternehmen hat seinen Hauptsitz in Berlin und Boston. Die von Caresyntax entwickelte, KI-gestützte OP-Software soll die Risiken während einer Operation durch die Real-Time-Analyse der Gesundheitsdaten der Patientinnen und Patienten minimieren und mit Entscheidungshilfen im OP unterstützen. In einer Series-C-Finanzierung konnte das Unternehmen kürzlich circa 83 Millionen Euro generieren. Mehr dazu hier in den News.

Auch eines von vielen Beispielen für die Arbeit mit und an KI in der Hauptstadtregion ist das Projekt „Ecosystem for Pathology Diagnostics with AI Assistance“ (EMPAIA). Das Institut für Pathologie an der Charité entwickelt zusammen mit dem Distributed-Artificial-Intelligence-Laboratory (DAI-Labor) der TU Berlin, dem Fraunhofer-Institut für Digitale Medizin (MEVIS), dem Unternehmen Vitagroup  und der Qualitätssicherungs-Initiative Pathologie QuIP eine Plattform für KI-gestützte Anwendungen in der bildbasierten medizinischen Diagnostik. Mithilfe der Plattform sollen KI-Algorithmen weiterentwickelt und validiert werden, die Ärztinnen und Ärzten eine routinierte Verwendung von KI in der bildbasierten Diagnostik ermöglichen.

Regelmäßigen Austausch und Vernetzung innerhalb der Berliner KI-Community bietet zudem der sogenannte AI Monday, der seit 2018 an sechs bis acht Terminen im Jahr an verschiedenen Orten – derzeit virtuell – stattfindet.

Insgesamt gibt es in Berlin eine breitgefächerte Forschungslandschaft für KI in allen Bereichen, die stetig wächst und sich professionalisiert. Sei es beispielsweise das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI), das einen Standort in Berlin hat, das Frauenhofer-Institut für offene Kommunikationssysteme mit dem Fachgebiet KI oder das AI & Society Lab des Humboldt Institus für Internet und Gesellschaft. Sie alle forschen selbst zur KI und unterstützen Projektpartner mit ihrer Expertise.

Digitale Lernplattform
Erklären, vernetzen und neue Einblicke gewähren will auch der „KI Campus“. Das vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) geförderte Pilotprojekt ist vorerst auf drei Jahre angelegt und soll eine digitale Lernplattform für KI schaffen. Schon heute gibt es auf der ständig weiterentwickelten Website zahlreiche Kursangebote zum Thema KI. Auch die Medizin ist hier vertreten, beispielsweise kann man basierend auf einem Podcast von Kerstin Ritter, Juniorprofessorin für Computational Neuroscience an der Charité – Universitätsmedizin Berlin, in einem Onlinekurs Grundlegendes über KI in der Medizin erfahren.

Weites Feld der Regulierung
Eine zentrale Rolle in der KI spielt die Regulierung. Es gibt zahlreiche Vorschriften und Richtlinien, die ständig fortgeschrieben werden und so ein eigenes Tätigkeitsfeld innerhalb der KI-Entwicklung darstellen. Am 21. April hat die EU-Kommission einen Rechtsrahmen für vertrauenswürdige KI vorgelegt – nach eigenen Angaben den ersten weltweit. Er soll für Einheitlichkeit innerhalb der EU sorgen und die Sicherheit von KI-Systemen gewährleisten, bevor sie auf den Markt kommen. KI-Systeme in der Medizin stuft er beispielsweise mit einem hohen Risiko ein und macht besonders strenge Vorgaben. Nach über zehn Jahren Diskussionen und Bearbeitung stellt der Rechtsrahmen jedoch einen Meilenstein dar – nicht nur für den Einsatz von KI in der Medizin, bietet er doch mehr Sicherheit bei der Entwicklung und trägt zur Vertrauensbildung in KI-Systeme bei.

 

 

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