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Der Patient im Mittelpunkt: die Zukunft der KI im Gesundheitswesen
Wie kann KI die dringendsten Probleme im Gesundheitswesen lösen?
Es ist Jahrtausende her, dass die Menschheit erkannt hat, dass man ein besseres und längeres Leben führen kann, wenn man die Ratschläge der Medizin befolgt (das und der Verzicht auf Kohlenhydrate, wie es scheint). Seitdem wurde das Handwerk immer weiter perfektioniert, und jeder größere technologische Fortschritt hat dazu beigetragen, dieses Handwerk zu verbessern.
KI ist der neueste Fortschritt, und um ihre Auswirkungen zu sehen, flog ich ✈️ nach Lissabon zum AWS GenAI for Healthcare Summit!
Ich denke, dass die KI die Ärzte ergänzen wird, anstattsie zu ersetzen, und Ineffizienzen im Backend beseitigt. Kohlenhydrate müssen allerdings manuell übersprungen werden.
Die Anwendung "Mensch-aus-der-Schleife"
Der Ansatz, KI als Partner und nicht als Ersatz zu betrachten, war ein wichtiges Gesprächsthema.
Dies bringt uns zum ersten großen Trend im GenAI-Gesundheitswesen, der "Human-out-of-the-Loop"-Anwendung.
Im Gegensatz zu direkten Diagnosesystemen arbeiten diese Anwendungen im Hintergrund und optimieren die Infrastruktur des Gesundheitswesens. Sie bieten krankenhausübergreifende Effizienzgewinne, ohne die Arbeitsbelastung von Ärzten und Krankenschwestern zu erhöhen.
Einige Highlights:
- Verbesserung der medizinischen Bildgebung: Algorithmen passen Röntgenbilder an, um fehlende Daten, geringe Auflösung oder schlechten Kontrast auszugleichen. Dies verbessert die Daten, die Radiologen untersuchen, und wirkt sich direkt auf die Diagnosegenauigkeit aus.
- Verbessern Sie die Datenspeicherung: Große Krankenhäuser zahlen jedes Jahr Millionen für Speicherlösungen. Im Laufe des Tages stellten sie Algorithmen vor, die bis zu 70 % des für die Speicherung von Bilddaten benötigten Platzes wegwerfen und sie bei Bedarf perfekt rekonstruieren. Direkte Auswirkungen 💰
- Reduzierung der invasiven Untersuchungen: Ein nicht unerheblicher Prozentsatz der Krebserkrankungen wird mit der Strahlenbelastung durch CT-Scans in Verbindung gebracht. Scans mit geringerer Strahlung sind weniger präzise, was die Diagnose erschwert. TheraPanacea trainierte einen Variations-Autoencoder auf 250.000 CT-Scans, um aus Scans mit geringerer Strahlung/Qualität qualitativ hochwertige Bilder zu erzeugen. Die Demo war beeindruckend.
Eine bewegende Anwendung
Die Mensch-im-Kreislauf-Rettungsleine
Das bewegendste Beispiel des Gipfels war ein sehr "menschliches" Beispiel: In Teilen Afrikas fällt der Mangel an Radiologen leider mit einer hohen Prävalenz von Tuberkulose zusammen.
Die Lösung ist elegant in ihrer Einfachheit und kraftvoll in ihrer Wirkung: eine tragbare Röntgenbox mit eingebauten KI-Modellen, die per Motorrad von Dorf zu Dorf transportiert wird.
Der Motorradfahrer hat keine medizinische Ausbildung und die KI übernimmt die schwere Arbeit, analysiert die Röntgenbilder in Echtzeit und markiert Personen mit möglichen Anzeichen von Tuberkulose. Diese werden dann für eine spezialisierte Behandlung und Bestätigung an ein Krankenhaus überwiesen.
KI ist nicht dazu da, um Ärzte zu ersetzen, sondern um ihre Reichweite in unterversorgten Gemeinden zu vergrößern, ein Motorrad in eine mobile Triage-Einheit zu verwandeln und durch Früherkennung unzählige Leben zu retten.
Vertrauen schaffen durch Spezialisierung
Ein weiteres wiederkehrendes Thema war Vertrauen. Um KI einzusetzen, müssen Kliniker an ihre Ergebnisse glauben. Um dies zu erreichen, müssen wir über die allgemeinen großen Sprachmodelle (LLMs) hinausgehen und maßgeschneiderte Versionen für medizinische Teilbereiche entwickeln.
Warum ist diese Spezialisierung nicht verhandelbar?
- Medizinische Genauigkeit und klinische Relevanz: Ein Modell, das auf Basis allgemeiner Daten trainiert wurde, ist voller falscher medizinischer Ratschläge und irrelevanter Informationen. Ein Modell, das auf akademische Arbeiten und klinische Daten trainiert wurde, liefert bessere Antworten.
- Evidenzbasierte Praxis: Die Medizin beruht auf Beweisen. Spezialisierte KI muss auf seriöse Quellen zugreifen und diese zitieren, damit Fachleute ihre Ergebnisse überprüfen können.
- Kontextuelles Verständnis und didaktische Kommunikation: Generische KI-Modelle sind möglicherweise zu einfach, mäandernd oder lassen die Nuancen eines klinischen Szenarios außer Acht. Spezialisierte Modelle legen den Schwerpunkt auf klinische Informationen und einen didaktischen, lehrreichen Ton, der die Art und Weise widerspiegelt, wie medizinisches Fachpersonal kommuniziert.
Genauigkeit, Relevanz, Beweise, Kontext und Kommunikation: wesentliche Bausteine des Vertrauens. Von dort aus wird die Akzeptanz (und die Wirkung) folgen.
Agenten morgen, Pragmatismus heute
Auf dem AWS GenAI-Gipfel ging es nicht um agentische Systeme, sondern um gezielte Tools zur Lösung konkreter Probleme:
- Entweder schaffen Sie stille, skalierbare Effizienz innerhalb der Gesundheitssysteme oder
- Entwicklung von Lösungen, die den Menschen in den Mittelpunkt stellen und die Diagnose verbessern.
Die Zukunft der KI im Gesundheitswesen besteht also darin, die KI außerhalb des menschlichen Kreislaufs zu nutzen, um Backend-Gewinne zu erzielen, und gleichzeitig Systeme zu schaffen, die den Menschen in den Kreislauf einbeziehen und es den Fachleuten ermöglichen, mehr zu tun und mehr Menschen zu erreichen.
Um dies zu erreichen, sind spezialisierte Modelle der Schlüssel, um Vertrauen zu gewinnen und eine Wirkung zu erzielen, die den Patienten letztlich dorthin bringt, wo er hingehört: in den Mittelpunkt.
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Verfasst von
Giovanni Lanzani
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