Künstliche Intelligenz in der Medizin: fünf vielversprechende Anwendungsfelder

Ob Bluttests, EKG-Kurven, Röntgen- oder MRT-Bilder, in der Medizin entstehen täglich riesige Datenmengen. Ein Feld, wie geschaffen für kluge Algorithmen. „Das System lernt beispielsweise, einen gesunden von einem pathologischen Befund zu unterscheiden“, erklärt Petra Margaritoff. Und dieser Einsatz ist keineswegs auf eine Klinik- oder Praxisumgebung beschränkt, betont die Professorin. „In einer sogar von medizinischen Laien anwendbaren Version sehen wir das heute schon im täglichen Leben bei Wearables. Die Apple Watch etwa erkennt Unregelmäßigkeiten beim Herzrhythmus, ein Indikator für Vorhofflimmern, und gibt entsprechende Warnmeldungen ab.“ 

Interessant wird der Einsatz von künstlichen Befundungshilfen besonders bei seltenen Befunden, „die auch ein menschliches Auge nicht auf den ersten Blick einordnen kann“, sowie weltweit in Regionen, in denen eine umfassende Ausbildung von Ärzten schwieriger ist. ´Zukunftsmusik` hingegen sei eine weitreichende KI-Steuerungshilfe der Medikation: „Das System kann heute schon Therapievorschlägeauf Basis der erkannten Strukturen machen. Viel interessanter aber wird es, wenn weitere Informationen zum Patienten einfließen würden, etwa sein Alter, das soziale Umfeld, Hobbies und Beruf.“ 

Bildgebende Verfahren sind im Grunde generierte Sensorsignale, die für Maschinen lesbar sind. Während also intelligente Systeme Bilder immer exakter auswerten können, ist der gleiche Ansatz bei einer organischen Struktur erst dann möglich, wenn auch diese Informationen in eine maschinenlesbare Form gebracht werden. In der Biotechnologie kommt bei dieser Übersetzung zunehmend KI zum Einsatz. „Beispielsweise bei dem aktuellen Ansatz, Lipide – das sind bioaktive Fettmoleküle – mit Hilfe von neuronalen Netzen in maschinell verarbeitbare Molekülbeschreibungen zu übertragen“, erklärt Margaritoff. Gelingt dieser Ansatz, erweitert sich das Feld für KI-gestützte Befundungshilfen erheblich. 

Roboterassistierte Chirurgie, sogenannte Navigationsroboter, ermöglichen eine größere Präzision von Schnitten und werden in Operationssälen schon seit längerem eingesetzt, etwa bei Prostataoperationen. Allerdings operieren hier keineswegs autarke Roboter, betont Margaritoff: „Operationen an winzigen Strukturen erfordern haargenaue Bewegungen. Der Roboter übersetzt die natürliche Bewegung des Chirurgen, ähnlich einem Getriebe.“

Als weiteres Beispiel für den KI-Einsatz in der Therapie, nennt die Professorin muskuläre Herzunterstützungssysteme. Hat das Herz nicht genug Kraft, um ausreichend Blut durch den Organismus zu pumpen, gibt es verschiedene Möglichkeiten: Ein künstliches Herz, eine maschinelle Pumpe – oder ein muskuläres Herzunterstützungssystem. „Hier liegt das Problem in der Degeneration unserer Muskeln, wenn sie zu stark gefordert werden“, weiß Margaritoff. Wenn also das muskuläre Herzunterstützungssystem überfordert wird, entwickelt sich der Unterstützungsmuskel zurück und das System verliert nach einem gewissen Zeitraum seine Effizienz. Mensch und System müssten also zusammenarbeiten – in exakt dem richtigen Ausmaß. „KI bietet großes Potential in der Überwachung und könnte dem Menschen genau zum richtigen Zeitpunkt melden: Jetzt musst Du mal Pause machen.“ So würde der Muskel genau in dem Maße gefordert, der es erlaubt, die Degeneration zu verhindern.

„Das ist ein Aspekt, der bei uns an der Hochschule bereits gelebt wird“, erzählt die HAW-Professorin. Im 2015 eröffneten SIMLab werden mit Hilfe von Virtual Reality-Anwendungen beispielsweise medizinische Notfälle inszeniert. Das Labor ist mit einer CAVE (Cave Automated Virtual Environment) ausgestattet, die es mehreren Personen gleichzeitig erlaubt, in einer virtuellen Welt zu agieren. „Die Studierenden tauchen ein in realistisch simulierte Szenarien und können in diesem sicheren Umfeld und unter professioneller Anleitung Rettungsmaßnahmen trainieren“, erläutert Margaritoff. Andere Studierende erhalten die Chance, an der Entwicklung dieser Szenarien mitzuarbeiten.

Ein maßgebliches Datenerhebungsprojekt findet aktuell am UKE statt: Die Hamburg City Health Study(HCHS). Die größte lokale Gesundheitsstudie der Welt – über 30 Kliniken und Institute des UKEarbeiten hier zusammen – soll herausfinden, warum Menschen erkranken und wie künftig gezielter vorgesorgt und individueller behandelt werden kann. Bei der Identifizierung der Risikofaktoren von Herzinfarkt, Schlaganfall oder Demenz ist KI ein ausgesprochen wertvoller Helfer, der beispielsweise auch nicht offensichtliche Faktoren für Krankheiten entdeckt, bzw. unerwartete kausale Zusammenhänge herstellen kann. Margaritoff nennt ein plastisches Beispiel: „Die Studie könnte einen Zusammenhang zwischen der Schuhgröße und Herzinfarkten finden. Dann könnten alle Menschen mit einer Schuhgröße ab 46 jährlich durch Screenings überprüft werden.“ Solche Erkenntnisse könnten anschließend in Wearables einfließen und eine kontinuierliche Begleitung von Risikopatienten ermöglichen. Zukunftsmusik? Sicher. Aber eine gar nicht so unwahrscheinliche Zukunft. 

Allerdings gibt es auf dem Weg in diese Zukunft noch verschiedene Hürden zu überwinden, betont die Professorin. Neben der Bereitstellung geeigneten Datenmaterials, sind Datenschutzbelange und ethische Fragen zu bedenken. Wie invasiv darf beispielsweise die Datenerhebung ausfallen? Ist es vertretbar, zum Zweck des Datensammelns Blut abzunehmen oder Röntgenbilder zu erstellen, den Patienten also mehr oder weniger zum Objekt der KI-Entwicklung zu machen? 

Und schließlich ist da noch der regulatorische Umgang mit KI: Medizinische Produkte brauchen eine CE-Kennzeichnung, um verkauft zu werden, erklärt Margaritoff. „Dahinter steckt eine Risiko-Nutzen-Abwägung. Wenn nun jedoch selbstlernende Systeme eigenständig Entscheidungen treffen und dieser Entscheidungsprozess sich über die Zeit verändert, wie kann dann nachgewiesen werden, dass das System immer risikofrei funktioniert?“ KI bietet heute schon Unterstützung bei der Befundung, doch die Entscheidung über Therapie und Medikation liegt beim Mediziner. „Denken wir nun einen Schritt weiter, hin zu einer automatisierten Therapie: Wer übernimmt dann die Verantwortung bei Behandlungsfehlern?“
ys/kk/sb