Wann immer wir über künstliche Intelligenz, kurz als KI oder AI bezeichnet, in der Medizin hören, lesen oder selbst diskutieren, begegnen uns zwei grundsätzliche Strömungen. Es gibt diejenigen, die künstliche Intelligenz in der Medizin für „Teufelswerk“ halten und es gibt diejenigen, die in KI gestützten Verfahren und Werkzeugen die Zukunft sehen, in der medizinisches Personal, insbesondere der Arzt oder die Ärztin, perspektivisch weitgehend durch KI ersetzt werden. Wie auch immer, beides ist falsch und wenn man sich etwas tiefer mit der Materie befasst, stellt man schnell fest, dass künstliche Intelligenz überhaupt nichts mit Intelligenz zu tun hat. Die deutsche Übersetzung für Artificial Intelligence ist leider irreführend.

Eine weitere, dritte, interessante und gleichzeitig besorgniserregende Entwicklung ist die irreführende Nutzung des Begriffes „künstliche Intelligenz“ durch Marketing und Vertrieb. Nicht überall, wo KI draufsteht, ist auch KI drin! Auf diese drei Punkte näher einzugehen, sprengt alle Rahmen einer kurzen Betrachtung. Für interessierte Leser gibt es ausreichend Literatur, in der man nachlesen kann, was es mit künstlicher Intelligenz auf sich hat.

Eines aber ist klar: die Entwicklung der IT in Bezug auf Rechenleistung und Speicherkapazität über die vergangenen Dekaden, und dieser Prozess der exponentiellen Steigerung der Leistung ist noch lange nicht zu Ende, macht es inzwischen möglich, unglaubliche Datenmengen in extrem kurzer Zeit zu verarbeiten. Basierend auf dieser Entwicklung sind wir heute in der Lage den Maschinen Aufgaben zu übergeben, die neuronal vernetzt sind und damit die Maschinen diese Aufgaben nicht zuletzt deshalb schneller und besser erledigen können als es der Mensch je konnte und können wird. Die dabei entstehenden zusätzlichen Daten ermöglichen es der Maschine, quasi „selbst lernend“, immer bessere Ergebnisse zu produzieren.

Die Frage, die sich stellt, ist, in welchen Teilbereichen der Medizin künstliche Intelligenz sinnvoll und gewinnbringend für alle zum Einsatz kommen könnte? Dabei stellt man fest, dass dies grundsätzlich uneingeschränkt für alle Teilbereiche gelten könnte, in denen Sensoren Daten zur Verarbeitung liefern und Aktoren das Ergebnis nach vorgegebenen Modellen und Szenarien der mittels KI – bearbeiteten Daten umsetzen. Perspektivisch, denn zum heutigen Zeitpunkt gibt es natürlich noch viele Einschränkungen.

Als einfaches Beispiel seien hier die millionenfach im Einsatz befindlichen Saugroboter im Vergleich zu einem Roboter in der Chirurgie genannt. Moderne Saugroboter bekommen den Grundriss einer Wohnung vorgegeben und wenn sie ihre Arbeit verrichten, vermessen sie permanent mittels diverser Instrumente ihr Umfeld. Stoßen Sie an ein Hindernis, so „lernen“ sie mittels Algorithmen daraus und vermeiden dieses Hindernis künftig durch Umfahren. Ihr Muster wird dabei Schritt für Schritt so verfeinert, dass sie am Ende eine optimierte „Putzleistung“ in punkto Qualität und Zeit erzielen.

Bei einem Roboter in der Chirurgie wäre eine solche Vorgehensweise fatal im wahrsten Sinne des Wortes. Er kann nicht „am Patienten lernen“. Er muss vorher angelernt werden und darf anschließend keinen einzigen Fehler machen. An dieser Stelle künstliche Intelligenz einzusetzen, um den Roboter durch maschinelles Lernen am Menschen zu optimieren, ist schlicht nicht möglich.

Ganz anders sieht es aus, wenn Muster verglichen werden sollen. Bei bildgebenden Verfahren ist der Computer mit KI dem Menschen inzwischen zumindest ebenbürtig, teilweise sogar überlegen. Warum ist das so?

Durch das Überlagern und Vergleichen von Mustern eines Bildes mit einem anderen Bild, ist die Maschine in der Lage Dinge zu erkennen, die dem Menschen entgehen können, schon allein aufgrund der fehlenden Möglichkeit des Menschen, die vorhandene Menge an Daten in einem überschaubaren Zeitrahmen auszuwerten. Und dabei ist der Computer in der Lage, innerhalb allerkürzester Zeit ein Bild mit einer Datenbank von Millionen von anderen Bildern anhand von erkannten oder vorgegebenen Mustern abzugleichen. Abweichungen von der Norm können hierbei in allerkürzester Zeit erkannt und gemeldet werden.

Entsprechend dieser Entwicklung beginnen FDA wie EU gleichermaßen Regularien für die Programmierung und Nutzung von KI gestützten Systemen einzuführen. Sei es bei den Qualitätsrichtlinien der FDA (21 CFR 820) oder dem Pendant der EU (ISO 13485), oder in den vielen bestehenden anderen Regelwerken, wir finden zunehmend Passagen zur Regulierung der KI in der Medizin. Dabei gehen wir davon aus, dass KI „nur“ unterstützend zu nutzen sein wird und für den Moment ist das wohl richtig. Aber wir werden uns an den unschönen Gedanken gewöhnen müssen, dass KI in Teilbereichen den Menschen und damit auch den Arzt und das medizinische Personal ersetzen wird, weil sie einfach bessere Ergebnisse liefert.

Der nächste bereits begonnene und vom Regelsetzer geforderte Schritt in der weiteren Entwicklung von KI ist XAI. Das X steht dabei für „Explainable“ und bezeichnet eine lernende KI, die dem Nutzer ihren Entscheidungsweg nachvollziehbar darlegt, nachdem sie die hinterlegten Algorithmen und Code-Zeilen im Laufe der Nutzungszeit selbständig optimiert hat. Dabei wird quasi die ursprüngliche Software auf der Basis der verrichteten Arbeit und der daraus gewonnenen Erkenntnisse ohne Zutun des Menschen immer wieder angepasst.

Zugegeben, dies ist alles extrem vereinfacht und die Materie rund um KI weit komplexer, als in wenigen Zeilen darstellbar, gibt aber vielleicht einen kleinen Überblick und Anstoß, sich etwas intensiver mit der Thematik auseinanderzusetzen. Und, vor dem beschriebenen Hintergrund verwundert es am Ende sicher nicht, wenn einer der führenden KI-Experten, Prof. Geoffrey Hinton, schon vor Jahren folgenden fast legendären Satz in Bezug auf die Radiologie postuliert hat:

 „Wir sollten jetzt aufhören, Radiologen auszubilden. Wenn Sie als Radiologe arbeiten, sind Sie wie Willy E. Coyote in dem Cartoon; Sie sind bereits über dem Rand der Klippe, aber Sie haben noch nicht nach unten geschaut.“

Weiterführende Übersichtsartikel zu KI (insbesondere die Folgen 7, 12, 14,19, 30, 32 und 43) sind hier zu finden: https://www.kkc.info/allgemein/hcm-ueber-den-tellerrand-beitragsserien-des-kkc