{"id":418031,"date":"2022-11-04T08:58:34","date_gmt":"2022-11-04T07:58:34","guid":{"rendered":"https:\/\/innovationorigins.com\/?p=418031"},"modified":"2022-11-04T08:58:34","modified_gmt":"2022-11-04T07:58:34","slug":"ki-technologie-im-gesundheitswesen-trifft-auf-begeisterung-und-misstrauen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ioplus.nl\/archive\/de\/ki-technologie-im-gesundheitswesen-trifft-auf-begeisterung-und-misstrauen\/","title":{"rendered":"KI-Technologie im Gesundheitswesen trifft auf Begeisterung und Misstrauen"},"content":{"rendered":"\n
Warum wir \u00fcber dieses Thema schreiben:<\/summary>

K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) wird zunehmend im Gesundheitswesen eingesetzt. Etablierte Unternehmen und Start-ups engagieren sich voll und ganz f\u00fcr Innovationen, um intelligente Technologien in diesen Bereich zu integrieren. Bevor KI jedoch eine gro\u00dfe Wirkung entfalten kann, m\u00fcssen noch wichtige Hindernisse \u00fcberwunden werden. Redakteur Wesley Klop hat nachgeforscht, welche Probleme die Einf\u00fchrung von KI verlangsamen.<\/p><\/div><\/details>\n\n\n\n

Immer mehr Krankenh\u00e4user, Unternehmen und Start-ups entdecken das Potenzial der K\u00fcnstlichen Intelligenz (KI) f\u00fcr das Gesundheitswesen. Doch nicht jeder nutzt diese Chance. Medizinische Fachleute sind geteilter Meinung \u00fcber die intelligente Software.<\/p>\n\n\n\n

K\u00fcnstliche Intelligenz macht die Arbeit von \u00c4rzten einfacher und schneller. Diese neue Technologie kann auf vielf\u00e4ltige Weise genutzt werden. So arbeitet Phillips beispielsweise an mehreren intelligenten Systemen zur Verbesserung des Gesundheitswesens, wie z. B. dem Radiology Smart Assistant<\/a>. Eine Forschungsgruppe der TU Darmstadt arbeitet an einem KI-System, das aus der Ferne operieren kann. Dar\u00fcber hinaus gibt es beispielsweise auch ein \u00f6sterreichisches Start-up, das ein KI-gesteuertes Personal- und Aufgabenplanungssystem<\/a> f\u00fcr das Gesundheitspersonal entwickelt hat, damit dieses effizienter eingesetzt werden kann. Die M\u00f6glichkeiten scheinen endlos.<\/p>\n\n\n\n

Doch nicht jeder Arzt ist begeistert von der Einf\u00fchrung von KI-Anwendungen im Gesundheitswesen. Die Universit\u00e4t Maastricht hat k\u00fcrzlich einen Artikel<\/a> zu diesem Thema ver\u00f6ffentlicht. Es gibt sogar ein Computersystem, das mit Hilfe von MRT-Scans feststellen kann, ob eine Chemotherapie eine Wirkung auf Tumore hat. Diese Technik wird als Radiomik bezeichnet. Die Methode ist zwar bew\u00e4hrt, wird aber noch nicht angewandt. Die \u00c4rzte z\u00f6gern, weil sie keine Ahnung haben, wie und warum das System bestimmte Entscheidungen trifft.<\/p>\n\n\n

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Dem Tumor beim Wachsen zusehen \u2013 im\u00a03D-Tumormikroumgebungs-Modell – Innovation Origins<\/div>
Forscher haben ein 3D-Tumormikroumgebungs-Modell entwickelt, um die Umgebung von Tumoren besser f\u00fcr die Krebstherapie nutzbar zu machen.<\/div><\/div><\/div>\n\n\n

Teure M\u00f6glichkeiten<\/h2>\n\n\n\n

“Es ist bekannt, dass die medizinische Gemeinschaft recht z\u00f6gerlich ist, KI einfach so zu akzeptieren. Das ist einer der Gr\u00fcnde, warum die Umsetzung so langsam ist. Sie ist nicht \u00fcberall willkommen. Alle haben mit diesem neuen Ph\u00e4nomen zu k\u00e4mpfen”, sagt Paul Algra, Radiologe an der Noordwest Hospital Group<\/a> und Vorstandsmitglied der European Society Medical Information and Informatics (EuSoMII)<\/a>. Er selbst geh\u00f6rt zur letztgenannten Gruppe, der Gruppe der KI-Enthusiasten. “Es gibt enorme M\u00f6glichkeiten. Es wurde viel \u00fcber Anwendungen von KI ver\u00f6ffentlicht, die sich bew\u00e4hrt haben. In meinem eigenen Bereich, aber auch ganz allgemein.”<\/p>\n\n\n\n

Dass KI in der Zukunft des Gesundheitswesens eine wichtige Rolle spielen wird, ist laut Algra sicher. Allerdings entstehen dadurch auch gleich mehrere neue Probleme. “Es gibt viele kleine Unternehmen, die KI-L\u00f6sungen f\u00fcr das Gesundheitswesen anbieten. Diese beziehen sich h\u00e4ufig auf ein bestimmtes Problem. Eine IKT-Abteilung eines Krankenhauses ist nicht scharf darauf, mit Dutzenden von Unternehmen zusammenzuarbeiten, die alle auch ihre eigenen Systeme haben. Sie haben es lieber mit einem gro\u00dfen Player zu tun wie Philips oder Siemens. Aber deren Produkte sind nicht so ausgereift wie das, was Start-ups anbieten.”<\/p>\n\n\n\n

Alle wollen KI, aber niemand will daf\u00fcr bezahlen.<\/p>Paul Algra, NWZ-Radiologe und ESMII-Vorstandsmitglied<\/cite><\/blockquote>\n\n\n\n

Eine weitere Frage betrifft das Erl\u00f6smodell f\u00fcr KI-Systeme in Krankenh\u00e4usern. Ein Krankenhaus meldet die Kosten f\u00fcr Behandlungen an die Versicherer. KI-Systeme haben nicht unbedingt direkt etwas mit einer Behandlung zu tun. Die Anwendung kann auch die Qualit\u00e4t der Pflege verbessern. Daher kann eine solche Investition nicht abgerechnet werden. Dieses Geld muss auf andere Weise hereingeholt werden.<\/p>\n\n\n\n

“Jeder will KI, aber niemand will daf\u00fcr bezahlen. Im Grunde genommen f\u00fchren solche teuren Investitionen letztendlich zu Beitragserh\u00f6hungen. Niemand will das. Also m\u00fcssen wir ein neues Einkommensmodell entwickeln, das auf dem Mehrwert der KI basiert. Letztes Jahr haben wir mit einem Algorithmus gepr\u00fcft, ob es m\u00f6glich ist, Patienten mit Krebs und Metastasen nicht dreimal, sondern zweimal zu untersuchen, um die Qualit\u00e4t der Versorgung zu verbessern. Das ist sowohl f\u00fcr den Patienten als auch f\u00fcr den Versicherer besser. Damit k\u00f6nnte man dann zum Beispiel einen Wert verkn\u00fcpfen.”<\/p>\n\n\n\n

Was der Arzt nicht kennt, nutzt er nicht<\/h2>\n\n\n\n

In der medizinischen Welt haben sich zwei Lager herausgebildet. Diejenigen, die keine Notwendigkeit sehen, KI in ihrem Bereich einzusetzen, und diejenigen, die die neue Technologie mit offenen Armen empfangen. Merel Huisman ist Radiologe am Radboudumc<\/a> und geh\u00f6rt auch dem Vorstand des EuSOMII an. Sie f\u00fchrte eine Studie \u00fcber die Bereitschaft von \u00c4rzten zur Einf\u00fchrung von KI durch.<\/p>\n\n\n\n

“Das Gesundheitswesen ist der Sektor, in dem Innovationen am langsamsten umgesetzt werden. Eine Innovation von angemessener Gr\u00f6\u00dfe braucht durchschnittlich 20 Jahre, bevor sie wirklich weit verbreitet ist. Ich wollte wissen, wie man diesen Prozess beschleunigen kann.”<\/p>\n\n\n\n

Die Studie von Huisman zeigte, dass \u00c4rzte, die nichts \u00fcber KI wussten, dieser Technik sehr positiv gegen\u00fcberstanden. Hatten sie sich jedoch ein wenig Wissen angeeignet, neigten sie dazu, sich wieder negativ zu \u00e4u\u00dfern. “Dies wurde f\u00fcr alle Variablen, wie Land, Alter, Geschlecht und technischer Hintergrund, korrigiert. Alles, von dem man erwarten w\u00fcrde, dass es sich auf die Ergebnisse auswirkt. Aber je mehr Wissen \u00c4rzte \u00fcber KI erlangen, desto positiver wird ihre Wahrnehmung der KI wieder.”<\/p>\n\n\n\n

“Daher lautete die Schlussfolgerung, dass wir uns auf die Ausbildung von \u00c4rzten konzentrieren m\u00fcssen, damit sie offen f\u00fcr KI-Anwendungen sind. Aber auch, um die Risiken von KI-Anwendungen richtig abw\u00e4gen zu k\u00f6nnen, um die richtige Entscheidung zu treffen.”<\/p>\n\n\n\n

“\u00c4rzte, die eine neue Operationstechnik anwenden wollen, wissen im Voraus, wie das Verfahren funktioniert und welche Risiken bestehen. Das Gleiche gilt f\u00fcr die KI. Eigentlich scheint es ganz einfach zu sein: Man verwendet eine Vielzahl von Daten aus einer gro\u00dfen Personengruppe, um eine Entscheidung \u00fcber eine einzelne Person zu treffen. Dieser Prozess besteht aus einer Reihe von Schritten, die transparent gemacht werden sollten.”<\/p>\n\n\n

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Mangelhafte Datens\u00e4tze<\/h2>\n\n\n\n

Au\u00dferdem z\u00f6gern die \u00c4rzte aufgrund des Mangels an Daten noch, KI-Software zur Diagnoseunterst\u00fctzung einzusetzen. Der Grund daf\u00fcr ist, dass die Anwendungen noch nicht zu 100 Prozent zuverl\u00e4ssig sind. “Man kann sich nicht blind auf sie verlassen”, erkl\u00e4rt Paul Algra. Er selbst arbeitet seit mehr als vier Jahren mit einer KI-Software zur Auswertung von CT-Scans. “Diese Algorithmen wurden in einer k\u00fcnstlichen Umgebung mit einer begrenzten Datenmenge entwickelt. Au\u00dferdem funktioniert ein Algorithmus aus China nicht in den Niederlanden, weil die Epidemiologie sehr unterschiedlich ist. Bei einem Fleck auf der Lunge besteht in China eine 99-prozentige Wahrscheinlichkeit, dass es sich um Tuberkulose handelt, in den Niederlanden hingegen nicht. Die Qualit\u00e4t dieser Algorithmen ist also definitiv nicht perfekt, und es kommt darauf an, woher sie kommen.”<\/p>\n\n\n\n

Auch im niederl\u00e4ndischen Gesundheitswesen gibt es gro\u00dfe Unterschiede, wenn es um Daten geht. Gaby Wildenbos arbeitet als leitende Beraterin bei Nictiz, der Wissensgesellschaft f\u00fcr digitale Informationsbereitstellung im Gesundheitswesen. “Derzeit sind die Daten meist \u00fcber verschiedene Systeme verstreut. Dies gilt \u00fcbrigens nicht nur f\u00fcr KI, sondern ist ein Engpass in der gesamten Pflege. Daher wird es sehr schwierig, gen\u00fcgend Daten zu sammeln, um ein KI-System zu trainieren.”<\/p>\n\n\n\n

Datenaustausch<\/h2>\n\n\n\n

Letzten Monat wurde der Gesetzentwurf \u00fcber den elektronischen Datenaustausch im Gesundheitswesen (Wegiz) von der niederl\u00e4ndischen Abgeordnetenkammer einstimmig angenommen. Der Vorschlag sieht vor, dass der Datenaustausch zwischen den Gesundheitsdienstleistern in einer Reihe von F\u00e4llen elektronisch erfolgen muss, z. B. bei der digitalen \u00dcbermittlung des Rezepts vom Hausarzt an die Apotheke. Ausgehend vom Wegiz treffen das Gesundheitswesen und die Anbieter Vereinbarungen \u00fcber Sprache und Technologie in der ICT.<\/p>\n\n\n\n

“Dieses Gesetz bezieht sich nur auf Daten, die im Rahmen der Prim\u00e4rversorgung gewonnen werden, z. B. wenn eine CT-Untersuchung eines Patienten durchgef\u00fchrt wird”, erkl\u00e4rt Wildenbos. “Auch bei sekund\u00e4ren Anwendungen will man diese Einheit von Sprache und Technik erreichen. Sie wollen also sicherstellen, dass die Daten aus dem prim\u00e4ren Prozess f\u00fcr mehrere Zwecke zur Verf\u00fcgung stehen, z. B. f\u00fcr das Training von KI-Software. Vorausgesetzt, der Patient hat sein Einverst\u00e4ndnis dazu gegeben. Dar\u00fcber hinaus ist es f\u00fcr sekund\u00e4re Anwendungen wichtig, einen Standard zu haben, der Vereinbarungen dar\u00fcber trifft, wie der Kontext der Daten erfasst wird. Damit trifft man z.B. Vereinbarungen dar\u00fcber, wie die Herkunft der Daten angezeigt werden soll. Dies f\u00fchrt zu Transparenz bei KI-Anwendungen und kann daher auch das Vertrauen der Gesundheitsdienstleister in diese Technologie st\u00e4rken.”<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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