Künst­liche Intelli­genz in der Diag­nostik

Künstliche Intelligenz bietet speziell in der Diagnostik vielversprechende Möglichkeiten zur Verbesserung der medizinischen Versorgung. Es werden Deep Learning Algorithmen genutzt, um medizinische Daten zu analysieren - mit dem Ziel, Diagnosen zu stellen oder diese zu unterstützen. Dabei bedarf es sorgfältiger Implementierung und Überwachung, um die besten Ergebnisse zu erzielen. Folgende wichtigsten Aspekte und Prozesse spielen dabei eine zentrale Rolle:

Datensammlung und -aufbereitung

Große Mengen an medizinischen Daten wie Röntgenbilder, MRT-Scans, CT-Scans, Laborergebnisse, und elektronische Gesundheitsakten werden gesammelt. Diese Daten werden anonymisiert, bereinigt und in ein Format gebracht, das von AI-Modellen verarbeitet werden kann.

Labeling und Training der Modelle

Die gesammelten Daten werden von Experten annotiert, d.h., sie werden mit den entsprechenden Diagnosen und Befunden versehen. AI-Modelle, insbesondere neuronale Netze, werden mit diesen annotierten Daten trainiert. Das Modell lernt, Muster in den Daten zu erkennen, die auf bestimmte Krankheiten oder Zustände hinweisen.

Anwendungsbereiche

Bildanalyse

In der Radiologie wird KI verwendet, um Anomalien in Röntgenbildern, MRT- oder CT-Scans zu erkennen. Beispiele sind die Erkennung von Tumoren, Frakturen oder Lungenentzündungen.

Pathologie

Künstliche Intelligenz kann helfen, mikroskopische Bilder von Gewebeproben zu analysieren und Krebszellen zu identifizieren.

Laboranalysen

KI kann Laborwerte interpretieren und mögliche Diagnosen - basierend auf Mustern und Referenzwerten - vorschlagen.

Elektronische Gesundheitsakten

EHRs können mittels Künstlicher Intelligenz durchsucht werden, um Risikofaktoren zu identifizieren und personalisierte Vorhersagen und Behandlungsempfehlungen zu geben.

 

Entscheidungsunterstützung

AI-basierte Systeme geben Ärzten Empfehlungen und unterstützen sie bei der Diagnose und Behandlung von Patienten. Sie werden weiters genutzt, um die Prognose von Patienten zu verbessern, indem sie das Risiko von Komplikationen oder den Krankheitsverlauf vorhersagen.

 

Vorteile durch den Einsatz von KI

Genauigkeit

Mittels KI-Unterstützung können Diagnosen oft wesentlich schneller und präziser gestellt werden, da sie in der Lage ist, riesige Datenmengen extrem schnell zu analysieren.

Effizienz

Ärzte können durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz stark entlastet werden, wodurch sie mehr Zeit für die Patientenversorgung haben.

Personalisierung

KI kann personalisierte Behandlungsempfehlungen basierend auf individuellen Patientendaten geben.

Herausforderungen

Datenqualität

Die Qualität der Ergebnisse hängt natürlich von der Qualität der Daten ab, die zur Modellierung verwendet werden.

Erklärbarkeit

Viele KI-Modelle sind "Black Boxes" - ihre Entscheidungsprozesse schwer bzw. gar nicht nachvollziehbar.

Regulierung und Ethik

Der Einsatz von KI in der Diagnostik erfordert klare regulatorische Rahmenbedingungen und muss ethische Standards erfüllen.