03.06.2019 | News

Sind Algorithmen die besseren Ärzte?

Künstliche Intelligenz in der medizinischen Diagnostik

Foto: Hochschule Reutlingen

Studium Generale zeigt Möglichkeiten und Herausforderungen

von: Christoph Grohsmann

Wie beeinflusst die Künstliche Intelligenz (KI) die Weiterentwicklung der Augenheilkunde? Was soll sie beispielsweise in der Diagnose von Augenkrankheiten leisten und welche Erwartungen ergeben sich daraus? Das diskutierte Prof. Dr. rer. nat. Philipp Berens in seinem Studium Generale-Vortrag „KI in der Medizin – Unsicherheit, Erklärbarkeit und Implikationen“.

Mit „AlexNet“ – einem künstlichen neuronalen Netzwerk – begann eine Revolution in der KI. Damit wurde es Maschinen bzw. Rechnern ermöglicht, zu lernen („maschinelles Lernen“). Und weil diese Lernprozesse sozusagen tief im Verborgenen stattfinden, entstand der Begriff „deep learning“. AlexNet und ähnliche neuronale Netzwerke werden insbesondere in der Bilderkennung und -verarbeitung eingesetzt. So können Maschinen jetzt Objekte auf Fotos erkennen, voneinander unterscheiden und auch weitgehend analysieren.

Diese Fähigkeiten nutzt auch das Forschungsteam von Professor Philipp Berens am Forschungsinstitut für Augenheilkunde der Medizinischen Fakultät Tübingen. Die Forscher arbeiten daran eine schnellere standardisierte Diagnostik von Augenkrankheiten zu ermöglichen, wodurch deren Behandlung frühzeitiger möglich wird. Bisher mussten Ärzte beziehungsweise Fachpersonen eine immense Datenflut an Patientenbildern sichten, analysieren und mögliche Krankheiten diagnostizieren. Einen Großteil davon könnten zukünftig Maschinen übernehmen. Das hätte nicht nur den Vorteil, die Datenflut schneller zu bewältigen und damit Fachpersonal zu entlasten sowie Kosten einzusparen. Auch könnten damit Therapiemöglichkeiten optimiert werden, so Berens: „Entweder wird der Arzt billiger oder er kann sich mehr Zeit für seine Patienten nehmen.“ Gleichzeitig räumt er ein, dass die KI nur jeweils eine Krankheit erfassen kann. Der Arzt kann hingegen mit seiner Erfahrung und seinem Wissen auf verschiedene Diagnoseverfahren zurückgreifen und kennt die Patienten und ihre Krankengeschichte.

Die KI fällt ihre Entscheidung aufgrund ihres erlernten Wissens, mit dem sie von Experten gefüttert wurde. Doch nach welchen Kriterien die Maschine ihre Diagnose stellt, ist aufgrund des „deep learning“ nicht so leicht nachvollziehbar, da diese Prozesse im Verborgenen stattfinden. Hier kommt Berens nochmals mit seinem Team zum Einsatz, nämlich bei der Klärung ethischer Fragen. Eine Maschine ist immer überzeugt, die richtige Diagnose gegeben zu haben, tatsächlich muss aber stets noch der Mensch, in diesem Fall der Arzt, darüber entscheiden, ob eine Diagnose hundertprozentig stimmt oder nochmals überprüft werden muss. Ein Schritt dabei sei, dass Algorithmen der KI ihre Entscheidungen nachvollziehbar machen und Prozesse der Entscheidungsfindung visualisieren, so Berens. Das System müsse in der Lage sein auf Nachfragen des Arztes zu antworten. Professor Berens erklärt: „Geschriebene Erklärungen sind für den Menschen leicht zu erfassen und zu verstehen und fördern das Vertrauen in die KI-basierte Diagnostik“. Außerdem plädiert Berens dafür, dass die KI auch angibt, wenn eine Diagnose unsicher ist. Nur dann besteht die Möglichkeit einzelne Fälle zu prüfen und die Diagnostik in der Medizin zukünftig immer sicherer zu machen.

Mit diesem Vortrag ist das Thema „Künstliche Intelligenz“ im Studium Generale abgeschlossen. Zum kommenden Wintersemester wird das Programm unter einem neuen Rahmenthema starten.