Generative künstliche Intelligenz hat die Welt im Sturm erobert. Mit einem Fingerschnippen oder ein paar Klicks auf der Tastatur kann jeder mit Internetzugang wissenschaftliche Aufsätze, juristische Dokumente, Computercodes und sogar Kunstwerke und Videos erstellen. Diese Technologien dringen in die Medien-, Rechts-, Finanz- und sogar Bildungsbranche ein. Aber wenn es uns gelingt, generative KI richtig einzusetzen, hat sie das Potenzial, das Leben von Millionen von Menschen zu verändern – im Gesundheitswesen.
Alternde Bevölkerungen, ungesunde moderne Lebensstile, die Überhänge der Covid-Pandemie und die potenzielle Bedrohung durch andere zoonotische Krankheiten wie die Vogelgrippe überfordern die Gesundheitssysteme weltweit. Fügen wir noch die ständig zunehmenden Berichte über Burnout bei medizinischen Dienstleistern und Arbeitskräftemangel hinzu, dann haben wir ein überzeugendes Argument für eine KI-gestützte Revolution im Gesundheitswesen.
Derzeit wird KI in verschiedenen Bereichen der medizinischen Forschung und des Gesundheitswesens eingesetzt. Ein berühmtes Beispiel ist DeepMinds AlphaFold, das als Durchbruch in der Computerbiologie gelobt wurde. Da AlphaFold in der Lage ist, die Struktur von Proteinen mit unglaublicher Genauigkeit vorherzusagen, hat es bei der Entdeckung und Entwicklung neuer Medikamente geholfen.
In der klinischen Praxis können diagnostische KIs, die für die Untersuchung medizinischer Bilder ausgebildet sind, Ärzten dabei helfen, Erkrankungen schneller zu erkennen, die Patientenergebnisse zu verbessern und gleichzeitig die Arbeitsbelastung des medizinischen Fachpersonals zu verringern. Eine Microsoft-Zusammenarbeit mit Forschern der Universität Cambridge hat beispielsweise Osairis hervorgebracht, ein KI-Tool, das Ärzten dabei helfen kann, Strahlentherapiebilder in nur wenigen Minuten für die Analyse vorzubereiten.
Medizinische KI treibt nicht nur den Fortschritt voran, sondern wird auch immer lukrativer. Im Jahr 2023 wurde der weltweite medizinische KI-Markt im vergangenen Jahr auf 19,27 Milliarden US-Dollar geschätzt und wird bis zum Ende des Jahrzehnts fast um das Zehnfache auf 187,7 Milliarden US-Dollar ansteigen. Laut einem Bericht von International Data Corporation und Microsoft geben knapp 80 Prozent der Gesundheitsorganisationen in den USA bereits an, KI-Technologie einzusetzen.
Zu den Vorreitern gehören derzeit die Technologiegiganten aus dem Silicon Valley. Microsoft hat eine Reihe neuer KI-Programme und Partnerschaften mit Gesundheitsorganisationen angekündigt. Ein Beispiel ist „AI for Health“, das darauf abzielt, gemeinnützige Organisationen und Forscher, die an globalen Gesundheitsherausforderungen arbeiten, durch die Bereitstellung von KI und Fachwissen in den Bereichen Bevölkerungsgesundheit, Bildanalyse, Genomik und Proteomik zu unterstützen.
Letztes Jahr startete Amazons Web Service HealthScribe, einen neuen HIPAA-zugelassenen Dienst, der es Anbietern von Gesundheitssoftware ermöglicht, klinische Anwendungen zu entwickeln, die Spracherkennung und generative KI für Kliniker nutzen. In ähnlicher Weise war Med-PaLm von Google das erste große Sprachmodell, das Expertenleistung bei Fragen im Stil einer medizinischen Approbationsprüfung erreichte.
Obwohl all diese Fortschritte und Investitionen vielversprechend sind, müssen wir sicherstellen, dass Technologieunternehmen nicht versehentlich Schaden anrichten.
Basismodelle – maschinelle Lernmodelle, die auf einem breiten Spektrum verallgemeinerter und unbeschrifteter Daten trainiert werden – bilden die Grundlage vieler dieser generativen KIs. Sie können eine Vielzahl von Aufgaben ausführen, z. B. Sprache verstehen, Texte und Bilder erstellen und sich in natürlicher Sprache unterhalten.
Das Training der KI auf nicht repräsentativen oder kleinen Datenmengen kann jedoch zu Verzerrungen führen. Möglicherweise sind Sie bereits mit der Voreingenommenheit vertraut, die in Tools wie ChatGPT und DALL-E von OpenAI weit verbreitet ist und unabsichtlich rassistische oder sexistische Reaktionen oder Bilder ausspucken kann. Ähnliche Vorurteile gegenüber benachteiligten Gruppen wie der Arbeiterklasse und People of Color sind auch im Gesundheitswesen weit verbreitet. Daher ist es wichtig, dass dies nicht durch neue medizinische KIs verschärft wird.
Wie können wir das also lösen? Die beste Lösung hierfür besteht darin, sicherzustellen, dass KI-Entwickler ihre Algorithmen auf möglichst vielen und unterschiedlichen medizinischen Datensätzen trainieren. Der Zugriff auf ausreichend große Mengen hochwertiger Daten ist jedoch eine ganz andere Herausforderung. Die Einhaltung der regulatorischen und ethischen Anforderungen verschiedener medizinischer Datenanbieter in vielen verschiedenen Ländern sowie der Schutz der Privatsphäre der Patienten ist eine Mammutaufgabe, die zusätzliche Ressourcen und Fachwissen erfordert.
Aus diesem Grund halte ich es für ebenso wichtig, in Datenanbieter zu investieren, die sensible und qualitativ hochwertige medizinische Informationen organisieren und aggregieren können, wie in die Unternehmen, die sie nutzen.
Das Potenzial medizinischer KI ist verlockend, aber letztlich liegt es an uns, diese verantwortungsvoll zu entwickeln und umzusetzen. Meiner Ansicht nach ist es eine Chance für uns, Millionen Menschen auf der ganzen Welt den Weg zu einem besseren und verbesserten Leben zu ebnen und gleichzeitig die Spuren medizinischer Diskriminierung hinter uns zu lassen.
Anmerkung des Herausgebers: Der Autor steht in keiner finanziellen Beziehung zu den genannten Unternehmen/Produkten.
Foto: AdrianHillman, Getty Images
Joshua Miller ist CEO und Mitbegründer von Gradient Health und hat einen BS/BSE in Informatik und Elektrotechnik von der Duke University. Er hat seine Karriere mit dem Aufbau von Unternehmen verbracht und gründete zunächst FarmShots, ein von Y Combinator unterstütztes Startup, das zu einer internationalen Präsenz heranwuchs und 2018 von Syngenta übernommen wurde. Anschließend war er Vorstandsmitglied einer Reihe von Unternehmen und tätigte Angel-Investitionen in über 10 Unternehmen aus den Bereichen Umwelttechnik, Medizin und Fintech.
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