Trefferquote besser als bei Ärzten

KI ermittelt anhand medizinischer Daten die verbleibende Lebenszeit

Geschätzte Lesezeit: ca. 3 Minuten

Foto von Sandra Spönemann

von Sandra Spönemann (@die_spoent_wohl)-

"Wie viel Zeit habe ich noch?" - diese zentrale Frage wird zukünftig mit der Hilfe von Künstlicher Intelligenz akkurater beantwortet werden können. Durch den maschinellen Vergleich zahlreicher Röntgenaufnahmen und erhobener medizinischer Daten ist das Ergebnis mit einer 70-prozentigen Trefferquote sogar genauer als das eines Mediziners aus Fleisch und Blut.

(...) radiomics techniques can be used to extract biomarkers relevant to one of the most widely used outcomes in epidemiological and clinical research – mortality, (...)

Scientific Reports

Aus routinemäßig veranlassten Röntgenaufnahmen kann Künstliche Intelligenz zukünftig relativ präzise Vorhersagen über die Lebenserwartung treffen. Dabei wird das System durch mit zahlreichen Daten gespeist, die in der Praxis erhoben worden, um bestimmte Kennzeichen (sogenannte Biomarker) zu ermitteln, die den tatsächlichen Gesundheitszustand des Patienten korrekt wiedergeben.

Ein großer Vorteil für den Einsatz präventiver Maßnahmen, die Krankheiten nicht "reifen" und zu einem frühen Todesurteil werden lassen.

Warum ist der Einsatz von 'Deep Learning' für das Gesundheitswesen so wichtig?

Häufig verlaufen beispielsweise chronische Erkrankungen schleichend und unauffällig - sie fallen im Rahmen der normalen Vorsorgeuntersuchungen nur selten auf. Um diese und andere Krankheiten trotzdem früh zu erkennen, müssten Daten gesammelt, ausgewertet und zueinander in Relation gesetzt werden. Dazu zählen Ergebnisse von Blutproben, Umwelteinflüsse, der Lebensstil des Patienten, genetische Veranlagungen und vieles mehr.

Eine riesige Aufgabe, die Ärzten kaum für jeden einzelnen Patienten abverlangt werden kann. Eine Gruppe Wissenschaftler hat die Datensätze mit weiteren Parametern aus der Radiologie angereichert. Röntgenaufnahmen des menschlichen Brustkorbs fangen zum Teil den aktuellen Zustand der inneren Organe ein und liefern damit wichtige Hinweise.

Das Deep-Learning-System ist nun in der Lage, alle Informationen zusammenzuführen und eine Prognose zu erstellen - ein Mediziner müsste dafür jahrlang trainieren. Getestet wurde das Verfahren bisher bei 48 Personen über 60 Jahren. Aus praktischen Erhebungen wussten die Forscher bereits, welche Biomarker bei früheren Patienten zu welcher Lebenszeit geführt hatten und konnten die Diagnose der KI für die Studienteilnehmer somit verifizieren.

E-Health: Die Vorteile der Präzisions- und Präventiv-Medizin

Dekliniert man die Anwendung solcher Analyse-Methoden bis zum Ende durch, könnte dabei ein Gesundheitswesen entstehen, dass jedem den Zugang zu einer guten ärztlichen Versorgung ermöglichen würde, weil die KI den Prozess automatisiert und damit die Ärzte entlastet. Zudem macht es das Ganze erschwinglich. Hinzu kommt, dass präventive Maßnahmen in der Regel kostengünstiger sind, als eine ausgebrochene Erkrankung zu behandeln. Vor allem dann, wenn die Maßnahmen besonders zielgerichtet eingesetzt werden können. Das ist auch der Grund dafür, dass Krankenkassen hierzulande Sport- und Gesundheitskurse für ihre Kunden subventionieren - am Ende soll es Kosten senken. Und das als Win-Win-Situation, denn wer möchte sich schon gerne invasiven Eingriffen unterziehen?

IBM Watson

IBM zählt zu den Vorreitern des KI-Einsatzes im Gesundheitssektor. Unter anderem hilft ihre KI "Watson" im Bereich der Onkologie und ist in der Lage, geeignete Therapien für Krebspatienten vorzuschlagen.

Solche Studien wie die hier beschriebene, stammen allerdings selten aus Europa oder Deutschland, denn dafür müssen Ärzte als auch Kliniken bereit sein, ihre Daten freizugeben. Gegenüber der Ärzte Zeitung äußerte sich der "Director Digital Health DACH" von IBM, Bart de Witte, zu dem Thema zu Wort: "Wenn man die Zeitachse betrachtet, ist Deutschland in Sachen digitale Gesundheit eher ein Follower". Er ist jedoch durch die Verabschiedung des E-Health-Gesetzes sehr optimistisch, was unsere Zukunft betrifft.

Bis Mitte 2018 sollen Praxen und Krankenhäuser systematisch an die Telematik-Infrastruktur angeschlossen sein, um die Digitalisierung des Gesundheitssektors auch hierzulande voranzutreiben. Konkret bedeutet das: Egal, zu welchem Arzt man geht, alle können die Daten aus der Krankenakte abrufen und sind auf dem aktuellsten Stand - übrigens auch die Patienten selbst! Hinzu kommt, dass Daten von den populär gewordenen Fitness-Trackern und Wearables freiwillig vom Patienten eingespeist werden können, um dem Arzt ein umfassenderes Bild des gesundheitlichen Zustands zu ermöglichen.

Wie bei jeder revolutionären Idee gibt es - und das ist auch gut so - auch immer gegenläufige Meinungen. Da ist vom "gläsernen Patienten" die Rede oder von ungerechter Behandlung durch Krankenkassen, wenn Patienten nicht ausreichend Bewegung nachweisen. Wird die Zukunft so aussehen? KPMG Deutschland hat zu dem Thema eine interessante Live-Sendung ausgestrahlt, die wir euch nicht vorenthalten möchten:

Hier erfährst du mehr über: Gesundheit und Künstliche Intelligenz

Sag uns deine Meinung!