Studie: Wie KI das Gesundheitswesen revolutionieren wird

Künstliche Intelligenz (KI) bietet das Potenzial, eine Reihe von Krankheiten in großem Maßstab zu diagnostizieren. Dies könnte zu frühzeitigeren Behandlungen von Personen mit höherem Risiko führen. Solche Prognosen sind der am Montag veröffentlichten Studie zur "Skalierung intelligenter Lösungen mit KI im Gesundheitswesen" zu entnehmen, den das Weltwirtschaftsforum (WEF) mit der US-Beratungsfirma ZS erstellt hat. KI-Systeme könnten demnach auch künftige Infektionskrankheiten wie Corona besser vorhersagen, ihre Ausbreitung kartieren und maßgeschneiderte Eindämmungsstrategien liefern können. Groß sei ferner das Potenzial, die Qualität klinischer Studien durch optimale Standortauswahl, die Rekrutierung von Teilnehmern und die Erstellung repräsentativerer synthetischer Daten zu steigern.

Bis 2025 werden die weltweiten Gesundheitsdaten voraussichtlich 10 Zettabyte überschreiten (10 Billionen Gigabyte), ist dem Bericht zu entnehmen. Eine Umfrage unter 1000 Gesundheitsdienstleistern aus den USA, Großbritannien, Schweden, Deutschland, China und Japan habe ergeben, dass sich über 70 Prozent der Teilnehmer von der Menge der ihnen zur Verfügung stehenden Patientendaten überfordert fühlt. Es sei klar, dass Menschen ohne die Unterstützung leistungsstarker Technik diese Informationen nicht sinnvoll nutzen könnten. Covid-19 habe zudem bestehende Probleme wie den gravierenden Mangel an Fachkräften im Gesundheitswesen verschärft sowie die Zahlungsfähigkeit vieler Krankenhäuser und nationaler Gesundheitssysteme auf die Probe gestellt. KI bietet hier "das doppelte Versprechen", es Anbietern zu ermöglichen, "mit weniger mehr zu erreichen und gleichzeitig die Nachfrage nach Gesundheitsversorgung zu reduzieren".

Einsatz von KI im Gesundheitswesen

Im Rahmen der Untersuchung haben die Forscher gut 400 bestehende KI-Anwendungsfällen analysiert sowie Interviews mit 50 weltweit führenden Unternehmen aus den Bereichen Technologie, Gesundheitsversorgung, Biopharma, Regierung und Wissenschaft durchgeführt. Technisch gehen sie etwa auf Deep Learning ein, bei dem Algorithmen auf große Datenmengen trainiert würden und so "erstaunlich genaue Vorhersagen treffen" könnten. Davon versprechen sich die Autoren Einblicke in die Struktur des "Proteinuniversums" oder Erkenntnisse, welche Mutationen in einer Tumorprobe ein erneutes Auftreten wahrscheinlich machen. Generative KI wie ChatGPT könne etwa helfen, eine fortgesetzte Medikamenteneinnahme zu gewährleisten.

Als Beispiele beschreiben die Verfasser im Bereich Diagnose unter anderem, wie der indische Gesundheitskonzern Apollo Hospitals KI einsetzt, um das kardiovaskuläre Risiko für Herz-Kreislauf-Krankheiten genauer als etablierte Benchmarks und in großem Umfang einzuschätzen. Das Biotech-Unternehmen BlueDot nutze die Technik, um potenzielle Pandemien früher zu erkennen und ihren zukünftigen Verlauf vorherzusagen. Eine wichtige Möglichkeit, die Belastung des Gesundheitspersonals zu verringern, ist den Experten zufolge "die Automatisierung der Triage von Patienten für die Nachsorge oder Akutversorgung". Organisationen wie MyndYou hätten bereits Fortschritte bei der Anwendung von KI gemacht, um die Symptome von Patienten automatisch zu bewerten, zu entscheiden, ob ein Patient einen Gesundheitsdienstleister aufsuchen muss, und um Nachsorgeschulungen anzubieten.

Die Wissenschaftler identifizieren auch auf Barrieren für die Einführung von KI im Gesundheitssektor. Dazu gehören unzureichende Daten von hoher Qualität, geringes Vertrauen in KI-Lösungen und eine mangelhafte technologische Infrastruktur. Die befragten Führungskräfte waren sich einig, dass KI-Werkzeuge besser in elektronische Patientenaktensysteme, Pflegemanagementplattformen und Fernüberwachungssysteme integriert werden müssen, bevor sie sich stärker durchsetzen. Die kontinuierliche Verfeinerung auf Basis verschiedener Sprachen, Dialekte und Kulturen stelle ein weiteres Hindernis dar. Big-Tech-Konzerne wie Google mit Med PaLM 2 machten hier aber Fortschritte.

(olb)