Deep Learning wird als Hilfe für Ärzte gesehen, nicht als Gefahr für den Job
Obwohl Künstliche Intelligenz seit Jahrzehnten existiert, haben neue Fortschritte einen Boom im Bereich des Deep Learning ausgelöst. Die KI-Technik treibt nicht nur selbstfahrende Autos an, sie erkennt auch in bildgebenden Verfahren veränderte oder lebensgefährliche Zustände. Künstliche Intelligenz verändert die Welt der Medizin. KI kann Ärzten dabei helfen, schnellere und genauere Diagnosen zu erstellen. Sie kann das Risiko einer Krankheit rechtzeitig vorhersagen, um sie zu verhindern. Die Technologie kann Forschern helfen zu verstehen, wie genetische Variationen zu Krankheiten führen.
Wie wird künstliche Intelligenz in der Medizin eingesetzt?
Im Zeitalter der “Big Data” fallen auch in der Medizin große Mengen an digitalen und analogen Daten an. Diese Daten können verwendet werden, um Deep Learning Programme zu unterstützen, die mit ausgeklügelten Algorithmen in neuronalen Netzwerken immer genauere Ergebnisse liefern. Während beim Machine Learning Programmierer den Code anpassen muss, um optimale Ergebnisse zu erzielen, entscheiden beim Deep Learning die Algorithmen, ob ein Ergebnis richtig oder falsch ist.
Durch die Kombination der fortschreitenden klinischen Fähigkeiten und der Fortentwicklung der Computerprogramme, bieten KI-Apps in der Humanmedizin bereits heute operative und finanzielle Vorteile. Künstliche Intelligenz wird von Ärzten oft als Bedrohung empfunden. Diese Technologie kann jedoch Ärzte bei ihrer Entscheidungsfindung unterstützen. Zu den Hauptanwendungsgebieten der künstlichen Intelligenz im Bereich der Medizin gehören:
Genomik – Analyse des Erbguts
Künstliche Intelligenz wird zum Verständnis des Genoms verwendet und hilft beim Verständnis der Mechanismen von Krankheiten und der Behandlung durch die Präzisionsmedizin. Die bei einer Sequenzierung erzeugte riesige Datenmenge, dient als Grundlage von Diagnosen bei Ärzten, Genetikern und Bioinformatikern.
Untersuchung von Krebszellen
Anhand von Gewebebildern lernt die KI Krebszellen von gesunden Zellen zu unterscheiden. Durch die Algorithmen lassen sich die Überlebenschancen der Patienten vorhersagen.
Medizinische Diagnoseverfahren
In der Medizin gibt es einige Verfahren, wie zum Beispiel EKG, MRI oder CT-Scan, die zur Diagnose schädlicher Krankheiten eingesetzt werden. Dazu zählen zum Beispiel Krebs, Herzinfarkt, Hirntumor und viele andere. KI kann die Krankheitsbilder analysieren und Behandlungsvorschläge unterbreiten.
Neuentwicklung von Medikamenten
Künstliche Intelligenz kann helfen, Krankheit-relevante Informationen zu bestimmten Symptomen zu gewinnen. Diese Daten können bei der Neuentwicklung von Medikamenten eingesetzt werden.
Labor-Informationssysteme
Erkennung, Untersuchung und Verfolgung von Infektionen bei Krankenhauspatienten.
Chirurgische Robotersysteme
Roboter mit präzisen Bewegungen und sehr gutem Sehvermögen ermöglichen Ärzten eine optimale Operation, die vollständig manuell nicht durchgeführt werden könnte.
Alzheimer-Krankheit
Dies ist eine der wichtigsten Herausforderungen, denen sich Ärzte in der Humanmedizin derzeit gegenübersehen. Das Erkennen der Alzheimer-Krankheit im Anfangsstadium, wird durch künstliche Intelligenz erleichtert.
Das Potenzial für eine verstärkte KI-Nutzung in der Medizin besteht nicht nur in der Reduzierung von manuellen Aufgaben und der Entlastung von Ärzten, der Steigerung von Effizienz und Produktivität, sondern bietet uns auch die Möglichkeit, die Medizin immer mehr in Richtung “Präzisionsmedizin” zu entwickeln.
Die Vorteile von Deep Learning in der Medizin
Grafikprozessoren und CPUs werden immer schneller und effizienter. Die Deep Learning Algorithmen werden immer komplexer und leistungsfähiger. Dadurch bietet Deep Learning auch in der Medizin verschiedene Vorteile. Die wichtigsten davon sind:
+ Deep Learning lernt die wichtigen Korrelationen zwischen Patienten und Krankheiten und nimmt die Daten als Referenz für Patienten mit ähnlichen Symptomen oder Erkrankungen.
+ Künstliche Intelligenz hilft ein Modell zu erstellen, dass auf den verfügbaren Datenquellen basiert. Dieses Modell kann die Grundlage für Behandlungsentscheidungen bilden.
+ Künstliche Intelligenz liefert genaue und zeitnahe Risikobewertungen, die eine Verteilung der Behandlungs-Ressourcen ermöglicht.
+ Künstliche Intelligenz-Ansätze führen zu niedrigeren Kosten und verbesserten Ergebnissen.
+ Durch die Verwendung künstlicher Intelligenz wird die Diagnose schneller und effektiver.
Bedroht künstliche Intelligenz die Arbeitsplätze von Ärzten?
Mehrmals in der Geschichte haben Maschinen die Art und Weise verändert, wie und wo Menschen arbeiten. In der Vergangenheit führte der technologische Fortschritt zur Mechanisierung körperlicher Arbeit. Mit dem Aufkommen der KI am Arbeitsplatz wurden zunächst manuelle Arbeiten auf niedrigem Niveau, wie beispielsweise in den Bereichen Transport und Logistik, automatisiert.
Jetzt automatisiert künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen auch die Arbeit mit Urteilsvermögen und Entscheidungsfindung. Dies öffnet Maschinen die Möglichkeit, mit Menschen bei kognitiven Aufgaben zu konkurrieren und sie tatsächlich zu übertreffen – zum Beispiel bei der Feststellung, ob eine bestimmte Erkrankung vorliegt. Die Künstliche Intelligenz hilft Ärzten genaue Diagnosen zu stellen. Um diese Urteile höherer Ordnung zu meistern, verwenden alle intelligenten Maschinen Algorithmen, die viele Daten benötigen, um Entscheidungen treffen zu können.
Trotzdem müssen sich Ärzte oder Menschen im Gesundheitswesen keine Gedanken um ihre Arbeitsplätze machen. Menschen, die in diesem Bereich arbeiten, brauchen soziale Intelligenz, um mit den Patienten zu kommunizieren. Ärzte und andere Fachkräfte in der Medizin müssen sich jedoch an die geänderten technischen Bedingungen anpassen und lernen mit der Technik umzugehen.
Jobs in der Medizin – von qualifizierten Pflegekräfte, Physiotherapeuten bis hin zum Arzt und Psychologen – erfordern Empathie und emotionale Intelligenz, die von Maschinen zurzeit nicht nachgebildet werden kann. Angesichts der Alterung der Bevölkerung wird es in der Medizin weiter viele Arbeitsmöglichkeiten für professionelle Mediziner, Therapeuten Pflegekräfte und Berater geben.
Fortschritt durch künstliche Intelligenz
Nach dem Training mit mehreren Hundert Pathologie-Bildern erreicht ein Deep Learning Algorithmus bei einer Brustkrebs-Diagnose eine Genauigkeit von 89 Prozent. Aufgrund der tiefgehenden Analysen auf vielen medizinischen Forschungs- und Anwendungsgebieten ist klar, das die Deep Learning Technologie ein Element für eine verbesserte Humanmedizin sein kann.
Softarex ist ein Unternehmen, dass innovative KI-Software für Branchen wie Medizin, Gesundheit, Logistik, Energie, Maschinenbau und Finanzen entwickelt. Das Unternehmen bietet maßgeschneiderte Lösungen, die skalierbar, flexibel und zuverlässig an die jeweiligen Bedürfnisse angepasst werden können. Aufgrund eigener Erfahrungen und Forschungen kommen bei Softarex modernste Technologien und Algorithmen zum Einsatz. Überall dort, wo Menschen von Deep Learning wirklich profitieren, wie zum Beispiel bei der Erfassung und Interpretation von Ergebnissen, ist die KI-Software von Softarex bereits im Einsatz.
Viele Unternehmen haben großen Respekt vor der Digitalisierung und scheuen sich deshalb vor den notwendigen Investitionen. Trotzdem wissen sie, dass es nicht anders geht und dass man bestimmte Risiken eingehen muss. Oft sind Wettbewerber oder Startups schon dabei ihre konventionellen Produkte durch neue digitale Produkte zu ergänzen oder mit den Daten neue Geschäftsfelder zu erschließen.
Im Bereich der Medizin mögen einige Ärzte die fortgeschrittenen Technologien vielleicht als Bedrohung für ihren Beruf ansehen. Deep Learning ist jedoch nichts, worüber sich Mediziner Sorgen machen müssen. Bei Experten besteht Einigkeit darin, dass Routineaufgaben und Datenerfassung zwar von Maschinen übernommen werden können und sollten, das menschliche Element der Rolle des Arztes jedoch immer erforderlich ist, um das auszugleichen was die Technologie nicht bieten kann – zum Beispiel Kreativität und Empathie.
Die Technologie der künstlichen Intelligenz wird den Arbeitsablauf und die Vollständigkeit von medizinischen Diagnosen verbessern. Ärzte werden die Ergebnisse interpretieren und Entscheidungen für die weitere Behandlung treffen.