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Revolution im Gesundheitswesen

    Das Gesundheitswesen steht vor einer technologischen Revolution, angetrieben durch die Fortschritte in der künstlichen Intelligenz. KI gestützte medizinische Prozesse und Systeme bieten zahlreiche Vorteile, die das gesamte Spektrum der Gesundheitsversorgung verbessern können, bei gleichzeitigen Kosteneinsparungen. Aber wo Licht ist, ist auch Schatten, denn es gibt einige ethische und technische Bedenken hinsichtlich der Entscheidungsfindung durch KI. In diesem Artikel wird mit kritischem Blick auf die aktuellen Entwicklungen eingegangen.

    Während die europäischen Industrieländer sich noch schwer damit tun, KI in ihre Prozesse einzubinden, gehen Schwellenländer oder auch Big Player wie China und Amerika bereits mit grossen Schritten voran. Die Restriktionen sind hier oft geringer und der Datenschutz und ethische Bedenken werden anders beurteilt. Das Ungleichgewicht in der Entwicklung wird vor allem in der Qualität der Trainingsdaten sichtbar werden. Ein gesundheitspolitischer Bias ist hier also nicht ausgeschlossen und kann längerfristig für Verzerrungen sorgen. Gerade im Bereich von Gesundheitsdaten ist vorausschauende Sorgfalt geboten.

    Algorithmen sind nur so gut, wie die Daten, mit denen sie trainiert werden. 
    Dies bedeutet, dass Verzerrungen und Ungenauigkeiten in den Daten zu voreingenommenen oder fehlerhaften Ergebnissen führen können. Wenn beispielsweise KI-Systeme zur Diagnose und Behandlung eingesetzt werden, besteht die Gefahr, dass bestimmte Patientengruppen aufgrund von historischen Datenbenachteiligungen diskriminiert werden. Dies könnte zu einer Verschärfung bestehender Ungleichheiten im Gesundheitswesen führen, anstatt sie zu verringern.

    Das Bewusstsein über die Qualität der Trainingsdaten und die daraus resultierende Verzerrung sollte im Zentrum der Entwicklung neuer KI-Systeme im Gesundheitswesen stehen, um sicherzustellen, dass hochwertige und repräsentativen Daten für das Training verwendet werden. Dieses Bewusstsein trägt dazu bei, dass sowohl die Datenerhebung sorgfältiger erfolgt als auch spezielle Algorithmen entwickelt werden, die darauf ausgelegt sind, Ungleichheiten zu erkennen und zu minimieren. Solche Verbesserungen fördern die Transparenz und Verantwortlichkeit in der Anwendung von KI und stärken die ethischen Standards, was wiederum die Erklärbarkeit und Nachvollziehbarkeit von KI-Entscheidungen verbessert.

    Effizienzsteigerung birgt auch die Gefahr der Abhängigkeit
    Durch die Automatisierung administrativer Aufgaben und die Optimierung von Abläufen trägt KI zur Effizienzsteigerung in Spitälern und Kliniken bei. KI kann Termine verwalten, Patientendaten erfassen, in der Diagnostik unterstützen, Arztberichte optimieren, Medikamentenverbrauch überwachen und vieles mehr. Dies entlastet das medizinische Personal, dass so mehr Freiheiten in der direkten Patientenversorgung gewinnt. Zumindest so der Plan.

    Dies kann jedoch auch zur Abhängigkeit von Technologie führen. Während KI erhebliche Verbesserungen in der medizinischen Versorgung verspricht, besteht die Gefahr, dass sich medizinisches Fachpersonal zu stark auf diese Technologien verlässt. Dies könnte dazu führen, dass wichtige klinische Fähigkeiten und das menschliche Urteilsvermögen vernachlässigt werden – bereits in der Ausbildung. In Situationen, in denen die KI versagt oder keine ausreichenden Daten vorliegen, könnte dies schwerwiegende Folgen haben, das dann auch Juristen Kopfzerbrechen bereiten wird. 

    Beschleunigte Forschung – Potenzial mit Fallstricken
    KI beschleunigt die Forschung und Entwicklung neuer Medikamente und Therapien. Durch die Analyse von Genomdaten und die Simulation von Molekülinteraktionen kann KI potenzielle Wirkstoffe identifizieren und klinische Studien effizienter gestalten. Dies verkürzt die Zeit bis zur Markteinführung neuer Medikamente und senkt die Kosten der medizinischen Forschung.

    Ein wesentlicher Kritikpunkt an der Verwendung von KI in der Medikamentenentwicklung ist der Mangel an Transparenz und Nachvollziehbarkeit. KI-Algorithmen, insbesondere solche, die auf maschinellem Lernen basieren, sind oft «Black Boxes», deren Entscheidungsprozesse für Menschen schwer verständlich sind. Dies kann dazu führen, dass Wissenschaftler und Ärzte den genauen Mechanismus, der zu einem bestimmten Ergebnis geführt hat, nicht nachvollziehen können.

    Eile mit Weile
    Ein ausgewogener Ansatz, der sowohl die Vorteile nutzt als auch die potenziellen Gefahren berücksichtigt, ist unerlässlich, um sicherzustellen, dass die Innovationen im Bereich der KI tatsächlich zum Wohl der Patienten und zur Verbesserung des Gesundheitswesens beitragen. Die Faszination für diese Technologie wird nicht nachlassen und wir werden immer wieder aufs Neue beeindruckt werden. Jedoch sollten wir die Realität nicht aus den Augen verlieren und unsere menschliche Autonomie nicht zu schnell eintauschen.
    Zusätzlich motiviert die Auseinandersetzung mit den Grenzen der KI-Systeme eine engere interdisziplinäre Zusammenarbeit, die Datenwissenschaftler, Mediziner, Ethiker und weitere Stakeholder einschliesst. Diese Zusammenarbeit kann innovative Lösungen hervorbringen und eine bessere Integration von KI in klinische Prozesse fördern.

    Langfristig führt die kritische Betrachtung der Schwächen von KI-Systemen zu präziseren und faireren medizinischen KI-Systemen, die das Potenzial haben, die Gesundheitsversorgung insgesamt zu verbessern. Somit wird durch die kritische Betrachtung nicht nur die Technologie selbst vorangebracht, sondern auch ein wichtiger Beitrag zur Verbesserung der Gesundheitsversorgung für alle Patienten geleistet.