Das Arbeiten mithilfe computergestützten Programmen, Modellen und Daten ist heutzutage nicht mehr wegzudenken. Seit mehr als 60 Jahren werden Bereiche der Energie, Umwelt, Transport, Bildung, Bevölkerung und Gesundheitswesen durch künstliche Intelligenz unterstützt. Gerade im Gesundheitswesen existiert eine große Menge an Daten. Und der Umfang der Daten wächst von Tag zu Tag.
Die automatisierte Auswertung großer, anonymisierter Datensätze und das Erkennen von Mustern wird durch Machine Learning vorgenommen. Datenmengen werden in kürzester Zeit durchkämmt und die wichtigsten Erkenntnisse hervorgehoben. Algorithmen verwenden historische Daten, um Auftreten und Progression von Krankheiten sowie ihre Trends vorherzusagen. Ihr Einfluss auf die Wirtschaft oder auf verschiedene Populationen kann somit durch Machine Learning analysiert werden und unterstützt das Gesundheitsmanagement.
Einsatz von KI zur Findung von Diagnosen und Behandlungen
Bei der Früherkennung von Krankheiten können künstliche Intelligenzen (KI) mithilfe von Algorithmen die Zahl falscher Diagnosen senken. So findet z. B. in der Brustkrebs-Diagnostik das Verwenden von Computer-unterstützenden Methoden große Anwendung. Anhand von vielen Mammographie-Daten, die in das System eingegeben werden, erkennt eine KI Auffälligkeiten. Wissenschaftler am Massachusetts Institute of Technology forschen momentan an einem System, das vorhersagt, welche Frauen in den nächsten Jahren an Brustkrebs erkranken - somit könnten viele Risikoträgerinnen identifiziert und frühzeitiger beobachtet werden.
Die KI findet daneben bei der Identifizierung von Populationen Anwendung, die von einer Behandlung profitieren können. Kompetenz und Genauigkeit bei dem Treffen von Diagnosen und ihren Behandlungen können durch die künstliche Intelligenz verbessert werden, wodurch unter anderem Kosten und Zeit gespart werden.
Einsatz von KI zur frühzeitigen Erkennung von Ausbrüchen
Auch während der großen Pandemie von 2020/21 wurde die KI zur Aufspürung und Bekämpfung des Virus eingesetzt. Zu vermerken ist, dass kein Mensch den Alarm bezüglich des Covid-19-Ausbruchs ausgelöst hat, sondern ein Computer des Boston Children’s Hospital, durch das Kartieren (Mapping) von COVID-19-Fällen. Durch die Auswertung von großen Datenmengen in Echtzeit konnte die KI schneller zu Ergebnissen kommen, als Gesundheitsämter und Systeme dies vornehmen konnten. Basis der Daten waren Nachrichtenberichte, soziale Medien und Suchanfragen im Internet. Dadurch konnte das Verhalten des neuartigen Virus besser verstanden werden.
Das Kartieren (Mapping) von Fällen durch die KI ermöglicht es, „Hot-Spots“ schnell und deutlich zu erkennen. So können frühzeitige Trends schneller wahrgenommen werden, bevor sie sich als großes Problem manifestieren, bis hin zur Vermeidung von weiteren Pandemien. Nichtsdestotrotz ist die KI eines von vielen Werkzeugen, dass dem Gesundheitssystem zur Verfügung steht und letztendlich liegt es an Wissenschaftlern, Epidemiologen und Experten aus dem Gesundheitswesen, diese gegebenen Informationen zu verwenden und Entscheidungen zu treffen.
Andere Beispiele sind das Erkennen von Salmonellen-Ausbrüchen, die vor allem im Bereich der Lebensmittelsicherheit eine große Rolle spielen. Eine automatisierte Krankheitsüberwachung ermöglicht es, Behörden und Beamte des Gesundheitswesens in Echtzeit zu informieren und dementsprechend eine geeignete, rechtzeitig Intervention gefunden werden kann.
Literatur
Thorbrietz, P. (2020, 28.12.2020). Computer schlägt Arzt. Focus, 53, 70.
https://www.globaldata.com/ai-in-epidemiology-could-lead-to-more-efficient-identification-of-the-source-of-foodborne-illness-says-globaldata/
