K\u00fcnstliche Intelligenz wird in der Medizin schon verwendet. Wenn ein Arzt w\u00e4hrend einer Untersuchung sein Smartphone zur Hand nimmt, dann k\u00f6nnte er eine App verwenden, um Unterst\u00fctzung f\u00fcr eine Diagnose in einem bildgebenden Verfahren zu suchen. Weitere Anwendungsbereiche liegen in der automatisierten Terminvergabe, in der Telemedizin und Videotelefonie, sowie in Apps, die dem Patienten helfen, seine Beschwerden zuzuordnen und gezielt \u00e4rztliche Hilfe zu suchen.<\/p>\n\n\n\n
\u201eWas heute unter K\u00fcnstliche Intelligenz<\/em> in der Medizin l\u00e4uft, sind Mustererkennungsverfahren, also Algorithmen, die in sehr hochdimensionalen komplexen Daten Muster erkennen und klassifizieren k\u00f6nnen. Wobei auch voraussagende Muster erkannt werden. Die aktuellen Standardmethoden sind seit acht bis neun Jahren etabliert und basieren auf neuronalen Netzwerken,\u201c erkl\u00e4rte Dr. Horst Hahn<\/a>, Leiter des Fraunhofer Institut f\u00fcr Digitale Medizin MEVIS<\/a><\/em> in Bremen in der Online-Diskussion, die am 15. April 2021 im Rahmen der Kaiserschild Lectures<\/a><\/em> von der Universit\u00e4t Wien<\/em> organisiert wurde.<\/p>\n\n\n\n K\u00fcnstliche Intelligenz<\/em> ist in der \u00f6ffentlichen Debatte mit mehreren Problemen behaftet. Zun\u00e4chst ist es schon der Name K\u00fcnstliche Intelligenz<\/em>, der an Schwammigkeit leide, was zur Vorstellung einer unberechenbaren Macht f\u00fchre, die sich eines Tages gegen uns richten k\u00f6nne. Tats\u00e4chlich sind es aber Mathematiker, welche die Algorithmen entwickeln \u2013 und sie wissen in der Regel sehr genau, was sie berechnen, so der Konsens der diskutierenden Forscher. Auch sei es keineswegs so, dass K\u00fcnstliche Intelligenz<\/em> \u00c4rztinnen und \u00c4rzte ersetzen soll. In Forschungskreisen gehe man von der Komplementarit\u00e4t von Mensch und Maschine aus. Schlie\u00dflich gebe es mittlerweile auch schon Human in the Loop <\/a>Systeme<\/em>, bei denen der Mensch die Maschine in schwierigen oder unbekannten Situationen unterst\u00fctzt. <\/p>\n\n\n\n \u201eDie Muster oder gefundenen Zusammenh\u00e4nge sind nur so valide wie die zugrundeliegenden Daten und auch in der Medizin werden Daten nicht immer ohne Bias erhoben\u201c r\u00e4umt die Expertin f\u00fcr Data Mining, Professor Claudia Plant<\/a> vom Institut f\u00fcr Informatik<\/em> <\/a>an der Universit\u00e4t Wien<\/a><\/em> ein. So sei bekannt, dass Frauen, sowie bestimmte Ethnien und genetische Subgruppen in medizinischen Datenbanken unterrepr\u00e4sentiert sind. \u201eNoch viel problematischer ist, dass wir eigentlich gar nicht wissen, worauf wir achten m\u00fcssen\u201c, sagt Plant. Die Forschung dazu stecke noch in den Kinderschuhen.<\/p>\n\n\n\n Hahn wies darauf hin, dass K\u00fcnstliche Intelligenz<\/em> ganz allgemein unerw\u00fcnschte Auswirkungen auf die Gesellschaft haben k\u00f6nne. Denn wenn Maschinen aus umfassenden hochdimensionalen Daten schneller als Menschen Vorhersagen treffen k\u00f6nnen, f\u00fchre das leicht dazu, dass Menschen den Blick f\u00fcr Einzelheiten verlieren und Entscheidungen an die Maschine abgeben. \u201eDann tappt man genau in die Fallen von Systemen K\u00fcnstlicher Intelligenz<\/em>, n\u00e4mlich wenn zum Beispiel Daten nicht stimmen und die Subgruppe nicht gut genug trainiert ist, dann sind die Antworten nicht in Ordnung oder haben genau den Bias, den Frau Plant anspricht\u201c, so Hahn.<\/p>\n\n\n\n “Wenn Maschinen aus umfassenden hochdimensionalen Daten schneller als Menschen Vorhersagen treffen k\u00f6nnen, f\u00fchrt das leicht dazu, dass Menschen den Blick f\u00fcr Einzelheiten verlieren und Entscheidungen an die Maschine abgeben.”<\/p>Dr. Horst Hahn, Institutsleiter Fraunhofer Institut f\u00fcr digitale Medizin MEVIS Bremen <\/cite><\/blockquote>\n\n\n\n K\u00fcnstliche Intelligenz<\/em> basiert auf sehr gro\u00dfen Datenmengen, die in Open Data Plattformen gesammelt werden. Forscher sind abh\u00e4ngig von diesen Quellen. Gleichzeitig ist die Gefahr der Identifizierbarkeit von Patienten allgegenw\u00e4rtig. Vor allem wenn es um seltene Krankheiten geht, wenn man verschiedene online verf\u00fcgbare Datenquellen verkn\u00fcpft oder auch nur ein Datum versehentlich nicht l\u00f6scht. Hahn forscht an einem Projekt, in dem die Daten am Ort ihrer Entstehung bleiben, wo sie auch ausgewertet werden und die Auswertungen aufeinander abgestimmt werden. Es ist eine Form von f\u00f6deriertem Lernen<\/em> oder multizentrischen maschinellen Lernans\u00e4tzen, die es erm\u00f6glicht, Algorithmen so zu trainieren, dass die Daten privat bleiben.<\/p>\n\n\n\n Diesen Ansatz h\u00e4lt er f\u00fcr umso notwendiger, als immer komplexere Fragen gestellt werden. Wie etwa den Zusammenhang einer bestimmten genetischen Variante mit Mustern, die wir in der Bildgebung sehen und den m\u00f6glichen Krankheitsverlauf daraus? Gleichzeitig werden die Fragen auch sensibler. Wenn man zum Beispiel wissen will, wie hoch die Wahrscheinlichkeit ist, eine Krankheit zu entwickeln und dabei mehrere Datenquellen miteinander verbindet.<\/p>\n\n\n\n Noch ein weiterer Aspekt k\u00f6nnte l\u00e4ngerfristig zu einer Wissenskluft f\u00fchren: K\u00fcnstliche Intelligenz<\/em> kann zwar sehr gute Entscheidungen treffen, kann sich aber nicht immer erkl\u00e4ren. Dadurch sind Kausalit\u00e4t und Korrelation nicht getrennt zu beobachten, wie von der Wissenschaftstheorie gefordert. Laut Hahn forschen Forscher weltweit daran und es gebe auch schon verschiedene Methoden, die lediglich hinreichend zu implementieren w\u00e4ren. Zum Beispiel gibt es die M\u00f6glichkeit, in der Datenbank \u00e4hnliche F\u00e4lle abzufragen, um so Sicherheit zu erlangen. Au\u00dferdem k\u00f6nne man bewerten, wo das neuronale Netz unsicher sei. \u201eDa gibt es eine ganze Reihe von Ans\u00e4tzen und ich glaube, dass wir mit diesen Systemen eines Tages gewisserma\u00dfen reden werden, dass wir sie fragen d\u00fcrfen, woher wei\u00dft du das und dass sie auch lernen zu sagen, ich wei\u00df es nicht\u201c, sagt Hahn.<\/p>\n\n\n\n Prof. Jens Meier <\/a>der den Lehrstuhl f\u00fcr An\u00e4sthesiologie und Intensivmedizin<\/a> an der Universit\u00e4t Linz<\/em> hat, denkt, dass die Forderung nach einer erkl\u00e4rbaren K\u00fcnstlichen Intelligenz<\/em> \u00fcberzogen sein k\u00f6nnte. \u201eWir kennen den Mechanismus der Medizin nicht hinreichend genau und wissen nur aus Beobachtungen wie die Dinge funktionieren. Die Kausalit\u00e4t in der Medizin ist zwar etwas, das wir gerne nach au\u00dfen hin verkaufen, aber wenn wir ehrlich sind, haben wir h\u00e4ufiger nur Beobachtungen.\u201c<\/p>\n\n\n\n Unterst\u00fctzung bekam er von Dr. Barbara Prainsack<\/a> vom Institut f\u00fcr Politikwissenschaft<\/a><\/em> an der Universit\u00e4t Wien<\/em>. Sie sagt, dass Erfahrungswissen nicht immer explizit artikuliert sei. Das bedeute aber nicht, dass Entscheidungen falsch oder schlecht seien. Prainsack: \u201eMessen wir hier also mit zweierlei Ma\u00df und sagen, die Maschine muss alles erkl\u00e4ren k\u00f6nnen und der Mensch nicht?\u201c<\/p>\n\n\n\n Die gesellschaftliche Verantwortung liege darin, die Interaktion zwischen Mensch und Maschine richtig zu gestalten, res\u00fcmiert Prainsack. Maschinen erm\u00fcden nicht und k\u00f6nnen gro\u00dfe Mengen an Daten verarbeiten. Es gehe aber nicht um die reine Informationsvermittlung. Kontextwissen und Kommunikation k\u00f6nne man sich von Maschinen nicht erwarten. <\/p>\n\n\n\n \u201eWenn die Aufgabe Menschen erfordert, dann sollten Prozesse nicht automatisiert werden, auch wenn es technisch vielleicht m\u00f6glich w\u00e4re.”<\/p>Dr. Barbara Prainsack, Institut f\u00fcr Politikwissenschaften, Universit\u00e4t Wien<\/cite><\/blockquote>\n\n\n\n Plant regt eine Intensivierung der K\u00fcnstliche Intelligenz<\/em> Forschung in der Medizin an \u2013 mit dem formulierten Ziel, dem Menschen damit zu n\u00fctzen. Weltweit w\u00fcrden die meisten Gelder f\u00fcr die K\u00fcnstliche Intelligenz-Forschung in den milit\u00e4rischen Bereich gehen \u2013 und das h\u00e4ufig in L\u00e4ndern mit fragw\u00fcrdigen demokratischen Systemen. Plant: \u201eIch denke, wir sollten den Mut, zu einer europ\u00e4ischen Werten entsprechenden K\u00fcnstliche Intelligenz<\/em>-Forschung in der Medizin, aber auch in anderen Themen haben.\u201c<\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n Auch interessant<\/strong>: Neues Gesetz: Europ\u00e4ische Kommission will Liste mit extrem risikoreicher KI<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" K\u00fcnstliche Intelligenz wird in der Medizin schon verwendet. Wenn ein Arzt w\u00e4hrend einer Untersuchung sein Smartphone zur Hand nimmt, dann k\u00f6nnte er eine App verwenden, um Unterst\u00fctzung f\u00fcr eine Diagnose in einem bildgebenden Verfahren zu suchen. 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Berechenbare K\u00fcnstliche Intelligenz<\/em><\/h3>\n\n\n\n
\u00dcberzogene Forderung<\/h3>\n\n\n\n
Gestaltung der Interaktion<\/h3>\n\n\n\n