Von ROBBIE PEARL
Kurz nachdem Apple das ursprüngliche iPhone herausgebracht hatte, kaufte mein Vater, ein unwahrscheinlicher Early Adopter, eines. Sein Plan? „Ich werde es für Notfälle im Kofferraum aufbewahren“, sagte er mir. Er konnte nicht vorhersehen, dass dieses Gerät irgendwann Karten, Radarwarner, Verkehrsmeldungen im AM-Radio, CD-Player und sogar münzbetriebene Parkuhren ersetzen würde – ganz zu schweigen von der gesamten Taxibranche.
Dies war eine typische Reaktion auf die revolutionäre Technologie. Wir betrachten Innovationen durch die Linse des Bestehenden und fügen das Neue in den vertrauten Kontext des Alten ein.
Die generative KI befindet sich auf einem ähnlichen Weg.
Als ich die Veröffentlichung meines neuen Buches „ChatGPT, MD: Wie KI-gestützte Patienten und Ärzte die Kontrolle über die amerikanische Medizin zurücknehmen können“ für Anfang April plante, beschäftigte ich mich intensiv mit den Versprechen und Gefahren generativer KI in der Medizin. Anfangs befürchtete ich, mein Optimismus hinsichtlich des Potenzials von KI könnte zu ehrgeizig sein. Ich habe mir vorgestellt, dass sich Tools wie ChatGPT innerhalb von fünf Jahren in Zentren für medizinisches Fachwissen verwandeln. Doch als das Buch in die Regale kam, war klar, dass sich diese Veränderungen noch schneller vollzogen, als ich erwartet hatte.
Drei Wochen bevor „ChatGPT, MD“ auf Platz eins der „Best New Books“-Liste von Amazon landete, überraschte Nvidia auf seiner GTC AI-Konferenz 2024 die Technologie- und Gesundheitsbranche mit einer Flut schlagzeilenträchtiger Ankündigungen. Vor allem kündigte Nvidia eine Zusammenarbeit mit Hippocratic AI an, um generative KI-„Agenten“ zu entwickeln, die angeblich menschliche Krankenschwestern bei verschiedenen Aufgaben zu deutlich geringeren Kosten übertreffen sollen.
Laut vom Unternehmen veröffentlichten Daten sind die KI-Bots 16 % besser als Krankenschwestern darin, den Einfluss eines Medikaments auf Laborwerte zu erkennen; 24 % genauere Erkennung toxischer Dosierungen rezeptfreier Medikamente und 43 % bessere Erkennung krankheitsspezifischer negativer Wechselwirkungen von OTC-Medikamenten. Und das alles bei 9 US-Dollar pro Stunde im Vergleich zum durchschnittlichen Stundenlohn von 39,05 US-Dollar für US-Krankenschwestern.
Obwohl ich nicht glaube, dass diese Technologie engagierte, kompetente und einfühlsame Pflegekräfte ersetzen wird, wird sie ihre Arbeit unterstützen und unterstützen, indem sie erkennt, wenn unerwartet Probleme auftreten. Und für Patienten zu Hause, die heute keine Informationen, Fachkenntnisse und Unterstützung für medizinische Anliegen erhalten können, werden diese KI-Krankenschwester-Bots helfen. Obwohl sie noch nicht verfügbar sind, sollen sie dazu dienen, neue Diagnosen zu stellen, chronische Krankheiten zu behandeln und Patienten eine detaillierte, aber klare Erklärung der Ratschläge des Arztes zu geben.
Diese rasanten Entwicklungen deuten darauf hin, dass wir an der Schwelle einer Technologierevolution stehen, die weitaus schneller als das iPhone globale Allgegenwärtigkeit erreichen könnte. Hier sind drei wesentliche Auswirkungen für Patienten und Ärzte:
1. GenAI im Gesundheitswesen kommt schneller, als Sie sich vorstellen können
Das menschliche Gehirn kann die Geschwindigkeit des arithmetischen Wachstums leicht vorhersagen (wobei Zahlen mit einer konstanten Geschwindigkeit zunehmen: 1, 2, 3, 4). Und auch das geometrische Wachstum (ein Muster, das in einem konstanten Verhältnis zunimmt: 1, 3, 9, 27) ist damit einigermaßen gut zu verstehen.
Doch selbst den klügsten Köpfen fällt es schwer, die Auswirkungen eines kontinuierlichen, exponentiellen Wachstums zu begreifen. Und genau das erleben wir bei der generativen KI.
Stellen Sie sich zum Beispiel einen Teich mit nur einem Seerosenblatt vor. Geht man davon aus, dass sich die Anzahl der Lilien jede Nacht verdoppelt, dann wird der gesamte Teich in nur 50 Tagen bedeckt sein. Doch an Tag 43 würden Sie die grünen Pflanzen kaum bemerken, da nur 1 % der Teichoberfläche bedeckt ist. Es scheint kaum vorstellbar, dass die Seerosenblätter bereits sieben Tage später das Wasser völlig verdecken.
Experten gehen davon aus, dass sich der Rechenfortschritt der KI jedes Jahr etwa verdoppeln wird, wenn nicht sogar schneller. Aber selbst bei konservativen Prognosen werden ChatGPT und ähnliche KI-Tools in fünf Jahren 32-mal leistungsfähiger und in einem Jahrzehnt über 1.000-mal leistungsfähiger sein. Das ist so, als würde man mit dem Fahrrad so schnell fahren wie ein Auto und kurz darauf mit einer Rakete.
Dieses Tempo des Fortschritts ist sowohl für Gesundheitsdienstleister als auch für Patienten schwer zu verstehen, aber es bedeutet, dass es jetzt an der Zeit ist, sich auf das Kommende vorzubereiten.
2. GenAI wird anders sein als frühere KI-Modelle
Bei der Bewertung des transformativen Potenzials generativer KI im Gesundheitswesen ist es wichtig, nicht zuzulassen, dass vergangene Misserfolge wie Watson von IBM unsere Erwartungen trüben. IBM setzte sich für Watson ehrgeizige Ziele und hoffte, dass das Unternehmen das Gesundheitswesen revolutionieren würde, indem es bei der Diagnose, Behandlungsplanung und Interpretation komplexer medizinischer Daten für Krebspatienten hilft.
Ich war damals sehr skeptisch, nicht wegen der Technologie selbst, sondern weil Watson sich auf Daten aus elektronischen Krankenakten stützte, denen es an Genauigkeit mangelt, die für zuverlässige „enge KI“-Diagnosen und -Empfehlungen erforderlich ist.
Im Gegensatz dazu nutzt generative KI ein breiteres und nützlicheres Spektrum an Informationsquellen. Es greift nicht nur auf veröffentlichte, von Experten begutachtete medizinische Fachzeitschriften und Lehrbücher zurück, sondern wird auch in der Lage sein, Echtzeitinformationen aus globalen Gesundheitsdatenbanken, laufenden klinischen Studien und medizinischen Konferenzen zu integrieren. Es wird bald kontinuierliche Feedbackschleifen aus tatsächlichen Patientenergebnissen und Eingaben von Ärzten einbeziehen. Diese umfassende Datenintegration wird es der generativen KI ermöglichen, kontinuierlich an der Spitze des medizinischen Wissens zu bleiben und sich grundlegend von ihren Vorgängern zu unterscheiden.
Allerdings wird es noch einige Generationen dauern, bis generative KI ohne direkte klinische Aufsicht weit verbreitet eingesetzt werden kann. Doch Nvidias mutiger Einstieg in das Gesundheitswesen signalisiert die längst überfällige Bereitschaft der Technologieunternehmen, die rechtlichen und regulatorischen Hürden im Gesundheitswesen zu überwinden. Sobald ein KI-Klinik-Chatbot verfügbar ist, werden mehrere andere Unternehmen schnell folgen.
3. GenAI im Gesundheitswesen wird allgegenwärtig sein (Krankenhaus, Büro und Zuhause)
So wie mein Vater nie gedacht hätte, dass sich sein iPhone (in seinem Kofferraum verstaut) zu einem unverzichtbaren Werkzeug für die Navigation im Leben entwickeln würde, fällt es vielen Amerikanern schwer, sich vorzustellen, welche transformativen Auswirkungen generative KI auf das Gesundheitswesen haben wird.
Das Konzept, rund um die Uhr kostengünstig, zuverlässig und bequem auf medizinische Beratung und Fachwissen zuzugreifen, stellt eine solche Abkehr von aktuellen Gesundheitsmodellen dar, dass wir es leicht als weit hergeholt abtun können. Dennoch wird immer deutlicher, dass diese Fähigkeiten nicht nur möglich, sondern wahrscheinlich sind.
Täglich erhalte ich Feedback sowohl von Klinikern als auch von Patienten, die mit aktuellen generativen KI-Tools interagiert haben. Fast alle berichten, dass die Antworten, insbesondere wenn sie effektiv veranlasst werden, eng mit den Empfehlungen des Arztes übereinstimmen. Dies ist ein Beweis für die zunehmende Genauigkeit und Zuverlässigkeit generativer KI im Gesundheitswesen und verspricht in naher Zukunft eine Revolution in der medizinischen Versorgung.
In einem Jahrzehnt werden wir auf die heutige Skepsis zurückblicken, ähnlich wie ich über die anfängliche Unterschätzung meines Vaters gegenüber seinem iPhone denke. Wir stehen an der Schwelle zu einem großen Wandel, bei dem generative KI ebenso integraler Bestandteil des Gesundheitswesens werden wird, wie Smartphones zum täglichen Leben geworden sind. Die Frage ist nur, ob Kliniker den Weg weisen oder diese Chance anderen überlassen.
Robert Pearl MD ist ehemaliger CEO der Permanente Medical Group, schreibt den „Monthly Musings Newsletter“ und moderiert zwei Podcasts „Fixing Healthcare and Medicine The Truth“. Sein neuestes Buch ist ChatGPT, MD: Wie KI-gestützte Patienten und Ärzte die Kontrolle über die amerikanische Medizin zurückerobern können
