Maschinelles Lernens – Mit KI-Technologien Krankheiten erkennen

KI im Gesundheitsbereich

KI-Technologien werden in der Gesundheitsbranche immer mehr eingesetzt. Maschinelles Lernen wie Deep-Learning-Algorithmen verzeichnen in den letzten Jahren enorme Fortschritte bei der automatischen Diagnose von Krankheiten. Ähnlich wie Ärztinnen und Ärzte können Algorithmen des maschinellen Lernens erlernen, anhand von bestimmten Mustern bestimmte Krankheiten zu erkennen. Algorithmen benötigen dafür viele konkrete Beispiele der jeweiligen Krankheitsbilder. Es müssen viele gute Daten vorliegen, damit eine KI lernen und entsprechend Diagnosen stellen kann. Maschinelles Lernen ist daher in den Bereichen möglich, in denen die diagnostischen Informationen bereits digitalisiert sind. Dazu gehört die Erkennung von Lungenkrebs oder Schlaganfällen anhand von CT-Scans, die Einschätzung des Risikos eines plötzlichen Herztodes oder anderer Herzerkrankungen anhand von Elektrokardiogrammen und kardialen MRT-Bildern, das Klassifizieren von Hautläsionen in Hautbildern oder das Auffinden von Indikatoren für diabetische Retinopathie in Augenbildern. In diesen Bereichen liegen viele gute Daten vor, weshalb die Algorithmen in der Diagnostik immer besser werden. Der Vorteil von KI-Technologien gegenüber Ärztinnen und Ärzten ist, dass ein Algorithmus in Sekundenbruchteilen Schlüsse ziehen kann und weltweit reproduzierbar ist. Allerdings können Maschinen nicht zwischen den Zeilen lesen.

Augendiagnose-Apps und Roboterchirurgie

Regelmässig werden neue KI-Dienste für die Gesundheitsbranche eingeführt. Neuere Systeme beinhalten die Kombination mehrerer Datenquellen wie CT, MRT, Genomik und Patientendaten zur Beurteilung einer Krankheit oder ihres Fortschreitens. Es gibt zum Beispiel Augendiagnose-Apps, die es ermöglichen, Augenkrankheiten sofort zu erkennen. Durch die computergestützte Interpretation medizinischer Bilder kann die App betroffene Bereiche hervorheben und diagnostizieren, an welcher Krankheit die Patientin oder der Patient leidet. Zum anderen gibt es auch KI-Technologien, die bei Operationen unterstützen. Dazu gehört zum Beispiel der da Vinci-Roboter für die Roboterchirurgie. Dieser KI-unterstützte Roboter ermöglicht es Chirurginnen und Chirurgen, Operationen an sehr engen Stellen durchzuführen, an denen eine menschliche Hand nicht effizient arbeiten würde. Dadurch wird die Wahrscheinlichkeit von chirurgischen Komplikationen reduziert und diese Roboter bieten eine neue Präzision und Stabilität, um selbst die heikelsten Operationen zu bewältigen.

Der Blick in die Zukunft

Grundsätzlich steht die Anwendung des maschinellen Lernens in der Diagnostik erst am Anfang und es wird davon ausgegangen, dass KI-Technologien in der Zukunft immer stärker zum Einsatz kommen.

Die Annahme ist, dass dies zum Wirtschaftswachstum beiträgt. Daher ist es nicht verwunderlich, dass diagnostische Apps mit KI in der Gesundheitsbranche sehr gefragt sind. Eins ist zum aktuellen Zeitpunkt zusätzlich klar: Durch die Fütterung der KI mit vielen Daten können präzise Diagnosen gestellt werden. Somit können Ärztinnen und Ärzte entlastet und die Qualität der Betreuung und Behandlung perfektioniert werden.