LMU Mediziner erwartet bessere Prognosen durch KI

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Im Rahmen der „KI Lectures“ der LMU erklärt Prof. Dr. Nikolaos Koutsouleris, wie Künstliche Intelligenz den medizinischen Prognosen von Menschen zum Teil schon überlegen ist. Allerdings sind KI-Anwendungen noch nicht ausreichend untersucht und kaum in der Praxis angekommen.

Mit ausreichend ausgewerteten Studien könnte Künstliche Intelligenz das Personal unterstützen und entlasten. – © lassedesignen (stock.adobe.com)

„Die Genetik und Bildgebung erlauben es uns, Krankheiten immer weiter aufzuschlüsseln“, erklärt der Facharzt für Psychiatrie und Psychotherapie, Prof. Nikolaos Koutsouleris, bei der zweiten virtuellen Veranstaltung der „KI Lectures“ der Ludwig-Maximilian   s-Universität München (LMU). Allerdings könnte der Mensch diese vielen Informationen wegen sogenannter limitierender Faktoren wie Personal, Zeit, kognitiver Kapazität und finanzielle Aspekte oft nicht richtig verarbeiten. Die Folge: Fehldiagnosen.

Dem Personal überlegen

KI kann klinischem Personal dabei helfen, richtige diagnostische Entscheidungen zu treffen und optimale Therapiemöglichkeiten für Patientinnen und Patienten zu finden. Koutsouleris berief sich z.B. auf eine Studie zum KI-basierten Brustkrebs-Screening, die Kliniken und Patientinnen aus Großbritannien und den USA untersuchte. Dort zeigte sich, dass KI fast bessere Prognosen liefern konnte als die Untersuchung dieser Menschen durch zwei Klinikkräfte. „Wenn nur ein Kliniker die Patientinnen untersucht hat, war KI sogar überlegen“, betont Koutsouleris. „Außerdem kann diese Technologie Betroffenen als eine Art Frühwarnsystem dienen, um sich rechtzeitig in medizinische Behandlung zu begeben. Dies kann Menschenleben retten.“

Viele Studien nicht ausreichend validiert

Dem KI-Einsatz in der Medizin steht allerdings noch ein langer Weg bevor. Zwar werden in den USA von den Regulierungsbehörden immer mehr KI-Produkte zugelassen. „Aber die Qualität der Studien, die KI-Modelle entwickeln, hat leider nicht zugenommen“, sagt der Facharzt. „Außerdem sind circa 95 Prozent der KI-Modelle in der Medizin nicht extern validiert, der therapeutische Nutzen für Patientinnen und Patienten also nicht nach höchstem wissenschaftlichem Standard bestätigt.“ Daher steht aktuell in der Praxis nur ein Bruchteil aller Lösungen zur Krankheitsvorhersage tatsächlich zur Verfügung.

Stand jetzt: keine Praxisanwendung möglich 

Dabei ist es besonders wichtig, dass die trainierten KI-Modelle verallgemeinert und interpretiert werden können, um die Risiken für die Erkrankten  zu reduzieren. Aktuell ist es möglich, Patientinnen und Patienten durch KI in rund drei Viertel aller Fälle in die richtige Risikokategorie einzuteilen. Zusammen mit der menschlichen Intelligenz konnte so sogar in 86 Prozent der Fälle eine richtige Entscheidung getroffen werden. Das reicht aber noch nicht für eine Anwendung in der Praxis. Denn aus zeitlichen, finanziellen und ethischen Gründen kann nicht jeder Mensch im Vorfeld so umfassend untersucht werden wie in manchen Studien. Forschende arbeiten daher intensiv an der Verallgemeinerbarkeit der Daten und Modelle, um bessere Krankheitsprognosen erstellen zu können. „Wenn die Entwicklung der Algorithmen weiter so fortgesetzt wird wie bisher, könnte ich mir vorstellen, dass KI in zehn bis 15 Jahren in medizinische Entscheidungsprozesse stark eingebunden wird“, prognostiziert Koutsouleris.

Der vollständige Vortrag von Prof. Dr. Nikolaos Koutsouleris im Rahmen der „KI Lectures“ ist auf dem Youtube-Kanal der LMU abrufbar:

https://youtu.be/7S_nn3Tvl_o