DOC on AIR - Erste Hilfe im Alltag

Notfallmedizin im Alltag

Since 06/2023 66 Episoden

#65 KI in der Medizin

18.10.2025 28 min

Zusammenfassung & Show Notes

Künstliche Intelligenz in der Medizin, Segen oder Fluch? Der Spezialist für digitale Forschung, Univ. Prof.Dr. Sangrà hat auf diese Frage eine klare Antwort: „Es ist oder wird sein, was immer wir wollen. Es wird ein Segen sein, wenn wir es zum Wohle der Bildung optimal nutzen können, aber es kann auch ein Fluch sein, wenn wir zulassen, dass es uns mit Füßen tritt, oder wenn wir einfach mitmachen."
Künstliche Intelligenz basiert auf der Annahme, dass Prozesse des menschlichen Denkens formalisiert werden können.
Damit ist gemeint, Gedanken, Ideen oder Theorien in eine strenge Form zu bringen, sie auch mit Symbolen, Regeln und präzisen Strukturen darzustellen, um sie klar und eindeutig zu machen.
Künstliche Intelligenz meint als Überbegriff, dass Computerprogramme etwas lernen. Voraussetzungen sind große Datenmengen (Bild- und Textdaten) sowie die entsprechende Rechenleistung.
Die KI, also die künstliche Intelligenz, war schon in den vergangenen Jahrhunderten bekannt.
Eine allgemeine Vorstellung von einem künstlichen Menschen, dem Homunculus oder Menschlein, wurde schon in der Antike beschrieben.

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DOC-ON-AIR - Der Podcast für den Umgang mit medizinischen Notfällen im Alltag von Dr. Joachim Huber.

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Transkript

Doc on Air, der Podcast, der Ihnen hilft, richtig erste Hilfe zu leisten. Was tun, wenn jemand Hilfe schreibt? Was tun, wenn zu Hause was passiert? Als erfahrener Notarzt zeige ich Ihnen, wie es geht. Unser Ziel, Wissen statt Angst und Können statt Zweifel. Herzlich Willkommen zu einer neuen Folge von Doc on Air. Heute behandle ich das Thema Künstliche Intelligenz in der Medizin. Segen oder Fluch? Nun, was ist Künstliche Intelligenz? Diese neue oder gar nicht mehr neue Technologie basiert auf der Annahme, dass Prozesse des menschlichen Denkens formalisiert werden können. Damit ist gemeint, Gedanken, Ideen oder Theorien in eine strenge Form zu bringen, sie auch mit Symbolen, Regeln und präzisen Strukturen darzustellen, um sie klar und eindeutig zu machen. Künstliche Intelligenz meint als Überbegriff, dass Computerprogramme etwas lernen. Voraussetzungen dafür sind große Datenmengen, Bild- und oder Textdaten sowie die entsprechende ausreichende Rechenleistung. Die KI, also die künstliche Intelligenz, waren aber schon in den vergangenen Jahrhunderten bekannt. Eine allgemeine Vorstellung von einem künstlichen Menschen, dem Homunculus, oder übersetzt Menschlein, wurde schon in der Antike beschrieben. 1538 beschreibt der Schweizer Arzt, Naturphilosoph, Naturmystiker, Alchemist Theophrastus Bombastus von Hohenheim richtig, genannt Paracelsus, in seinem Werk "de natura rerum" einem Plan für die angebliche Herstellung eines Homunculus. Übrigens, von Paracelsus stammt auch der Satz, alle Dinge sind Gift und nichts ist ohne Gift, allein die Dosis macht's, dass ein Ding kein Gift sei. Die Idee, dass sich die menschliche Intelligenz oder auch ganz allgemein die Vorgänge des menschlichen Denkens möglicherweise automatisieren oder mechanisieren lassen, wird dem französischen Arzt Schriftsteller und Pamphletist, Sie haben richtig gehört, Pamphletist Julien Offray, Sœur de la Métrie, geboren 1709, zugeschrieben. Jetzt werden Sie vielleicht fragen, warum heißt er nicht Monsieur? Weil in der damaligen Zeit der Titel Monsieur nur dem König zugeordnet werden durfte. Daher Sœur als seine Herrnbezeichnung. Dieses Enfant Terrible - seiner damaligen Zeit war er wegen seiner polemischen, ärztekritischen und gottlosen philosophischen Veröffentlichung der Prügelknabe der französischen Aufklärung. Er musste zuerst aus Frankreich und anschließend sogar aus den vergleichsweise toleranten Niederlanden fliehen. Friedrich der Große bot im Asyl an und stellte ihn in Sanssouci als seinen Leibarzt und Vorleser ein. Im preußischen Exil veröffentlichte Monsieur Maschine, wie er in weiteren genannt wurde, 1748 sein Werk L'Homme Maschine. Darin beschreibt er, dass der Mensch eine Maschine konstruieren und bauen könnte, die auf irgendeine Art und Weise intelligentes Verhalten zeigt. Ich zitiere aus seinem Werk, ziehen wir also kühn den Schluss, dass der Mensch eine Maschine ist und dass es im ganzen Weltall nur eine Substanz gibt, die freilich verschieden modifiziert ist. Monsieur Machine behauptete auch, die Materie organisiere alles aus sich selbst heraus, anorganisches wie organisches. Es gibt keine Grenze zwischen Tod und Lebendig, keinen Gott, kein Leben nach dem Tod, keine natürliche Moral und vor allem ist es Unsinn, wegen irgendwelcher Handlungen ein schlechtes Gewissen zu haben. Nun, mit diesen Äußerungen war der Widerspruch zu seinen Mitdenkern vorprogrammiert, um beim Begriff KI zu bleiben. In der Geschichte finden sich an etlichen Stellen weitere Berichte von mechanischen und elektrischen Automaten für bestimmte Tätigkeiten, die einen mehr oder weniger menschenähnlichen Gehäuse eingebaut und damit bis zu einem gewissen Grad die Illusion eines künstlichen Menschen vermitteln sollten. Daneben gab es auch theoretische und literarische Entwürfungen von künstlich erzeugten Lebewesen, die in ihren Fähigkeiten und auch in ihrem Aussehen dem Menschen ähnlich sein sollten. Die Mathematiker der 1920er und 30er Jahre riefen zur Untersuchung der grundlegenden Frage auf, kann das gesamte mathematische Denken formalisiert werden? Im 20. Jahrhundert brach das Studium der mathematischen Logik den entscheidenden Durchbruch der künstlichen Intelligenz plausibel erscheinen ließ. Die Church-Turing-These besagt, dass ein mechanisches Gerät, das 0 und 1 manipulieren kann, jeden denkbaren Prozess der mathematischen Deduktion nachbilden kann. Eine gewichtige Grundlage für die KI. Als Gründungsveranstaltung der künstlichen Intelligenz als akademisches Fachgebiet gilt die Dartmouth-Konferenz im Sommer 1956 in Johann Schaer. Das war ein sechswöchiger Workshop mit dem Titel Dartmouth Summer Research Project of Artificial Intelligence. Aber erst durch das Internet wurden enorme Mengen von Trainingsdaten zugänglich, beispielsweise in Form von Fotos mit Beschriftungen, die man zum Lernen nutzen konnte. Gleichzeitig wurden die Computer immer schneller und billiger. Plötzlich gelangen es auch künstliche Intelligenzmodelle, die die Funktionsweise des menschlichen Gehirns nachahmen, also neuronale Netze mit vielen Schichten, sogenanntes Deep Learning, erfolgreich zu trainieren. Angespannt durch diese Erfolge haben viele Forscher versucht, ähnliche Methoden auch bei kleineren Datenmengen erfolgreich zu nutzen. Davon profitiert nun die biomedizinische Forschung und Anwendung. In der Medizin zählt künstliche Intelligenz zu den größten Innovationsfeldern unseres Jahrhunderts. Insbesondere an der Schnittstelle von Biologie- und Datenwissenschaften entstehen ganz neue, auch medizinische Möglichkeiten. Zwei große Entwicklungen treiben den medizinischen Fortschritt derzeit voran. Zum einen erleben wir in der Biologie eine Art Datenexplosion, da sie immer tiefer in die menschliche Zelle eindringt. Zum anderen ist inzwischen die Rechenleistung so groß geworden und damit auch verfügbar, mit der künstliche Intelligenz diese riesigen Datenmengen kombinieren und analysieren kann. Künstliche Intelligenz in der Medizin hat mehr Daten als je zuvor. Und nicht nur das. Auch in der medizinischen Behandlung entstehen Unmengen an Bild- und Textdateien. Etwa bei der Diagnostik durch MRT, CD oder Röntgenbilder, durch Gewebeproben, aber auch durch Arztnotizen und natürlich durch Vitaldaten von Fitnesstrackern und anderen tragbaren elektronischen Geräten. So wie Big Data derzeit die gesamte Industrie zur Industrie 4,0 umkrempelt, so wird auch die Medizin und den Medizinbetrieb verändern. Das fängt mit der intelligenten Störung von Verwaltungsprozessen an, etwa in Krankenhäusern oder bei Versicherungen. Es geht über Chatbots, also Roboter, mit denen man sich unterhalten kann, Sprachsysteme für Patienten und medizinisches Personal, bis hin zur Diagnostik und Wahl der Therapie. KI prägt aber auch ganz wesentlich die Forschung an neuen Medikamenten. Ich will Ihnen nun sechs Beispiele erzählen. Künstliche Intelligenz für medizinische Wirkstoffsuche. Jede Arznei zielt auf ein bestimmtes Molekül im Körper ab. Der Wirkstoff muss zu diesem Ziel passen wie ein Schlüssel zum Schloss. In der Forschung haben pharmazeutische Unternehmen, Bibliotheken mit vielen Millionen potenziellen Wirkstoffen, die sie bei der Entwicklung einer neuen Arznei überprüfen. Künstliche Intelligenz beschleunigt diese Suche enorm. Eine der wichtigsten Substanzbibliotheken von Pfizer mit 4,5 Milliarden potenziellen Wirkstoffen kann durch die leistungsfähigen Rechner heute innerhalb von 48 Stunden komplett durchsucht werden. Das nächste ist die Suche nach neuen Therapien. Wie bereits beschrieben, zielt ein Medikament immer auf ein bestimmtes Interventionsziel im Körper ab. In der Regel sind das bestimmte Eiweißstrukturen. Pharmafirmen, wie zum Beispiel Pfizer, versuchen mit einem Tech-Partner die Biologie der rheumatoiden Arthritis im Rechenmodell zu verstehen. Nur als Beispiel. Dazu werden sämtliche Daten, die derzeit zu dieser Erkrankung verfügbar sind, in ein Krankheitsmodell übertragen. Genetische Informationen, Daten zu den Eiweißstrukturen, Patientendaten aus klinischen Studien und noch vieles mehr. Übrigens auch das berüchtigte chronische Fatigue-Syndrom ist Ziel dieser modernen Analytik und Forschung. Mit diesem Modell möchten die Wissenschaften die Biologie hinter den Erkrankungen genauer verstehen, um einerseits neue mögliche Zielpunkte für Therapien zu erkennen, andererseits auch die Vorhersage, welche Patienten am besten auf welche Behandlung ansprechen könnten. In der Befundung der Bildgebung gilt bislang die eigentliche Stärkung der KI. Algorithmen werden mit Hunderttausenden von Bildern für das Erkennen bestimmter Krankheitszeichen oder Pathologien geschult. Mit jedem weiteren Blick lernen sie dazu. KI in der medizinischen Diagnostik wird heute schon in der Augenheilkunde, der Dermatologie, der Endoskopie, also der Diagnostik durch Einschauen in den Körper, aber auch der Krebserkennung und Krebsbehandlung sowie der verschiedenen Pathologien im Medizineralltag eingesetzt. Algorithmen erkennen, nur um ein Beispiel zu sagen, Lungenkrebs oder Schlaganfälle, anhand von CT-Scans etliche Einheiten schneller als der betrachtende Arzt. Vor allen Dingen dann, wenn diese veränderten Strukturen eine gewisse Identifikationsgröße noch nicht erreicht haben. Auch bei anderen Herzerkrankungen, dem plötzlichen Herztod, kann anhand von Elektrokardiogrammen und Herzmagnetresonanz-Tomografieaufnahmen eine genauere Diagnostik bewerkstelligt werden. Die KI sagt uns auch bei Brustkrebs genau, wie Patienten veraussichtlich auf welche Chemotherapien reagieren. In Freiburg, Wiesbaden und Leipzig analysiert ein Deep-Learning-Verfahren die Live-Bilder während einer Darmspiegelung oder Magenspiegelung und markiert auffällige Stellen. Auf diese Weise können frühzeitig bis zu 10% mehr Darmkrebsfälle entdeckt werden und diese Prozentzahl ist rasant im Steigen. Bei der Wahl verschiedener Therapien wird natürlich die Problematik der immer feineren Molekularstrukturen neue Herausforderungen mit sich bringen. Die therapeutischen Möglichkeiten der Präzisionsmedizin wird durch die KI natürlich massiv verbessert. Wissenschaftler und Ärzte müssen deshalb bei der Wahl der individuell besten Therapie eine Fülle an Informationen überblicken. Das ist besonders im Bereich der Krebstherapie sehr, sehr schwierig. Zumal das molekulare Verständnis verschiedener Krebsarten schon sehr weit gediehen ist. Und bei der derzeitigen massiven Publikationswelle ist es keinem Arzt mehr möglich, sämtliche Publikationen persönlich zu studieren und zu lesen. Die KI übernimmt hier ganz, ganz selbstständig wichtige Hinweise für eine gezielte Diagnostik. So kennt man bei Lungenkrebs heute zwölf verschiedene genetische Veränderungen in Tumorzellen, die mit ihrem unkontrollierten Wachstum und der Entstehung eines Tumors verknüpft sind. Auch hier braucht man ganz gezielte verschiedene Therapien, um eine gute Behandlung zu erreichen. Indem man nun die Behandlungsverläufe und Ergebnisse von Patientengruppen digital dokumentiert, zusammenführt und mittels KI auswertet, lässt sich erkennen, welche Therapien bei welcher molekularen Ausgangslage jeweils wie gut oder nicht gut gewirkt haben. Diese Erkenntnisse können dann wieder in digitale Therapie-Entscheidungsprogramme einfließen. Patienten profitieren somit von den Erfahrungen vieler anderer und das weltweit. Das EU-Projekt Optima führt daher gezielte Krebsbehandlungsdaten, Real World Data, große Patientengruppen zusammen, um daraus Therapieempfehlungen für Ärzte und Ärztinnen abzuleiten. Ein weiterer Punkt ist die vorausschauende Analyse von Krankheiten. Schon lange vor der Geburt sind bei Ungeborenen, also bei Föten, genetische Marker für Erbkrankheiten erkennbar. Ob ein Mensch einmal ein krankhaftes Übergewicht entwickeln wird, lässt sich aus dem Gesundheitsdaten von Zweijährigen auslesen. Auch eine beginnende Demenz erkennt künstliche Intelligenz mit einer Genauigkeit von bis zu 90%. Die Datenwelt von heute hebt die vorausschauende Risikomodellierung auf eine neue Stufe. Schon immer war in der Medizin die Häufung von Krankheiten in der Familie relevant, um ein entsprechendes Risiko für andere Patienten abzuschätzen. Durch Predictive Analytik wird diese vorausschauende Risikoabwägung noch präziser. Maschinelles Lernen ist als Teil der KI eine Computersoftware, die sich selbst trainiert. Dazu zeigt der Mensch der Maschine sehr viele Daten zu einem Thema. Zum Beispiel, wie gerade oben erwähnt, Bilder von histologisch erarbeiteten Zellen, dokumentierten Befunden. Und gibt Grundregeln dazu. Was ist noch gesund? Was wird schon als krank definiert? Was ist erwünscht? Was ist unerwünscht? Nach kurzem Training kann die Maschine dann eigenhändig die Zellen analysieren und zuordnen. Auch das neuronale Netz-Deep-Learning ist ein Durchbruch des maschinellen Lernens. Es kann durch künstliche neurale Netze, deren Struktur einem biologischen Hirn nachempfunden sind, komplexe Informationsknoten und Schichten erlernen und beschreiben. In meinem Fachgebiet der Kardiologie sind Algorithmen im Gebrauch, die zum Beispiel beim Langzeit-EKG für uns hilfreich bei der Auswertung arbeiten und ganz bestimmte, vielleicht sogar sehr seltene Rhythmusstörungen binnen Sekunden finden und auch auflisten. Für den medizinischen Laien gibt es niederschwellige mobile Anwendungen mit Algorithmen, sogenannte Smart Apps, welche die Pulsfrequenz mittels einer Fotoplatysmographie über das Handgelenk, bei einer Pulsuhr, über einem Brustgurt, bei Ringen am Finger über diesen analysieren und zuordnen können. Hier ist besonders das Vorhofflimmern zu nennen, welches, wie wir ja alle wissen, sehr bedeutsam für ein Schlaganfallrisiko ist. Wenn wir nun in die Pflege gehen, noch einen kurzen Moment, dann besteht auch hier ein breites Spektrum an Anwendungsbeispielen, das sowohl den Dokumentationsaufwand verringert, als auch die Pflegequalität verbessern soll. Ein besonderes Anwendungsbeispiel ist die Geriatrie. Bei älteren Menschen soll KI die individuelle Eintrittswahrscheinlichkeit von Ereignissen, insbesondere von Gefahrensituationen, vorhersagen. Dazu sollen Risiken erkannt werden, und zwar rechtzeitig erkannt werden, um dadurch die Pflegebedürftigen bzw. Deren Angehörige oder das Betreuungsteam frühzeitig zu warmern. Mittels Ganganalyse könnten auch Alterskrankheiten wie Morbus Parkinson per Videotelemedizin und oder KI einen Innovationsschub bei der Therapiebewertung erhalten. Es wird ganz einfach von der KI das Gangbild vor und nach Therapiebeginn analysiert. Das Ziel des deutschen Projektes KI at Home ist die Entwicklung eines selbstlernenden Systems für den Bereich altersgerechtes Wohnen. Mit Hilfe von Sensoren und anderen Methoden der Datenerfassung werden die Teilwerte, Verhaltensmuster und Tagesabläufe von Probanden genau ausgewertet. Natürlich auch aufgezeichnet. Natürlich bringt es auch das Thema »Big brother is watching you« wieder aufs Tapet. Noch ein letzter wichtiger Punkt, bei der sogenannten Sepsis, im VolksmundBlutvergiftung genannt, werden in der Regel ganz spezielle Antibiotika und auch Infusionstherapien verordnet, wenn entsprechende Symptome vorliegen. Sollte diese Therapie zu spät beginnen, endet diese Krankheit leider Gottes auch heute noch sehr oft tödlich. In den Vereinigten Staaten von Amerika wurden mehrere Echtzeit-Modelle entwickelt, die frühzeitig eine Vorhersage mit Hilfe von künstlicher Intelligenz machen können. Die Digitalisierung hat das Potenzial, die Medizin und das Gesundheitswesen in einem bisher nicht gekannten Ausmaß zu verändern, im Positiven wie im Negativen. Mich persönlich, so sagt Johannes Steinhardt, haben bei unseren Veranstaltungen ganz besonders die Expertenberichte zu den enormen Möglichkeiten der KI in der Diagnose beeindruckt. Ich sehe bei der KI folgende Chancen in der Medizin. Eine Verbesserung der Patientenversorgung, eine Unterstützung der Ärzte bei Diagnose und Therapie, eine Individualisierung von Behandlungen, eine qualitätsvolle telemedizinische Anwendung, eine Effizienzstärkung im Gesundheitswesen, eine Identifizierung von neuen Wirkstoffen, eine administrative Entlastung in Ordinationen und Spitälern. Wo sind die Risken der KI in der Medizin? Die Künstliche Intelligenz kann bei bestehenden Strukturen unabsehbare Auswirkungen annehmen und auch zu einer Enthumanisierung der Medizin führen. KI darf daher nie den Arzt ersetzen, soll ihn aber natürlich unterstützen. Ein weiterer Punkt sind haftungsrechtliche Aspekte. Wer ist verantwortlich, wenn die KI Fehler macht? Ist der Datenschutz auch immer gesichert? Die enormen Potenziale der Digitalisierung für eine bessere soziale und solidarische Gesundheitsvorsorge müssen gesichert werden. Mit Augenmaß, Bedacht und Verantwortungsbewusstsein. Wir Ärzte müssen Veränderungen und deren Prozesse mitgestalten und dürfen das keinesfalls anderen überlassen, weder den Softwareanbietern, noch Gesundheitskonzernen, noch Pharmakonzernen oder Sozialversicherungen. Noch ein wichtiges Statement. Universitätsprofessor Dr. Albert Sangrà, Direktor des UNESCO-Lehrstuhls für Bildung und Technologie an der Technischen Universität Katalonien, hat auf die Frage KI, Segen oder Fluch, eine klare Antwort. Es ist oder wird sein, was immer wir wollen. Es wird ein Segen sein, wenn wir die KI zum Wohl der Bildung optimal nutzen können. Es kann aber auch ein Fluch sein, wenn wir zulassen, dass die KI uns overruled mit Füßen tritt oder wenn wir einfach wegschauen und mitmachen. Nicht zuletzt darf ich noch erwähnen, dass KI-Anwendungen im Gesundheitswesen ein großes wirtschaftliches Potenzial aufweisen. Eine Studie moderner Marktforschung prognostiziert für das Jahr 2025 einen weltweiten Umsatz von ca. 40 Milliarden und eine Umsatzsteigerung von 148 Milliarden Dollar bis 2029. Ich danke Ihnen herzlichst für geduldiges Zuhören. Und wünsche Ihnen einen wunderschönen Tag. Ihr Doc on Air.