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Was die Größenordnung eines Hypes angenommen hat, ist in der Routinemedizin längst angekommen - vor allem bei der Bewältigung immer größerer Datenmengen und Anforderungen im Klinikbereich. Martin Manninger-Wünscher von der Abteilung für Kardiologie der MedUni Graz: "Wir haben ein steigendes Patientenaufkommen und eine zunehmende Datenflut. Die KI wird uns nicht ersetzen, aber sie wird uns helfen." Besonders wichtig werde das in Zukunft auch werden, wenn beispielsweise noch zusätzlich große Datenvolumina von Patienten über deren "Wearables" wie Smartwatches etc. für Diagnose und Monitoring verfügbar werden.
In der Kardiologie existieren bereits mehrere Bereiche, in denen Artificial Intelligence gut funktioniert und etabliert ist. Der Grazer Spezialist: "Künstliche Intelligenz kann EKG-Aufzeichnungen sehr gut interpretieren. Sie ist überlegen im Finden von Herzrhythmusstörungen mit viel weniger falsch negativen (nicht erkannte Störungen; Anm.) und geringfügig mehr falsch positiven Befunden (fälschlicherweise Rhythmusstörung angegeben; Anm.)." Ein entscheidendes Kriterium für die Qualität solcher Systeme ist die richtige Balance zwischen Sensitivität (Genauigkeit im Erkennen) und dem gleichzeitigen Vermeiden von viel zu vielen Warnsignalen, die sich später als falsch herausstellen.
Die Entwicklung schreitet laut Manninger-Wünscher rapide voran. AI soll aus Pulswellenanalysen zum Beispiel zwischen gutartigen und bösartigen Herzrhythmusstörungen unterscheiden, aus 12-Kanal-EKG-Ableitungen sogar Befunde ableiten, die bestimmte Laboruntersuchungen unnötig machen. Das geschieht vor dem Hintergrund einer immer älter werdenden Bevölkerung, die quasi "automatisch" die Zahl der Patienten und die Frequenzen der Arzt-Konsultationen erhöht.
Der Kardiologe: "Jeder Dritte von uns wird im Laufe seines Lebens ein (Herz-)Vorhofflimmern entwickeln." Damit steigt die Mortalität der Betroffenen um das 1,5- bis 3,5-Fache. Ein Drittel der Schlaganfälle ist auf Vorhofflimmern zurückzuführen. Das sind schon allein enorme Herausforderungen an die Versorgungskapazitäten des Gesundheitswesens. Hier könnten KI-Systeme - immer natürlich unter Kontrolle durch die jeweiligen Spezialisten - Routinearbeiten übernehmen, gleichzeitig die Qualität verbessern. Das ginge hin bis zu dem Projekt, AI-Modelle der beim Vorhofflimmern gestörten Reizleitung im Herzen des individuellen Patienten anzufertigen und an ihnen geplante Therapien im "Trockenversuch" auszutesten.
Sehr gut eignen sich KI-Systeme auch dazu, selten und nur vorübergehend auftretende Störungen zu erkennen und zu dokumentieren. Das können zum Beispiel epileptische Anfälle sein, so Gudrun Gröppel, Leiterin der Abteilung für Neuropädiatrie der Johannes Kepler Universität in Linz. Mit herkömmlichen Anfallstagebüchern würde man rund 50 Prozent der Anfälle nicht erkennen. Multisensor-Monitoring mit Elektro-Enzephalogrammen (EEG), EKG und Sauerstoffsättigung im Blut kämen automatisiert bereits auf eine wesentlich höhere Sensitivität.
"Wir übersehen bei Koloskopien 26 Prozent der Vorstufen von Darmkrebs. Können wir das um ein Prozent reduzieren, verringern wir das Darmkrebsrisiko um drei Prozent", betonte für ihr Fachgebiet Monika Ferlitsch, Leiterin der Abteilung Innere Medizin/Gastroenterologie an der Klinik Floridsdorf.
In der öffentlichen Diskussion zu Künstlicher Intelligenz in der Medizin werden die durch diese Systeme möglichen Verbesserungen in den ganz normalen planerischen und organisatorischen Abläufen von Spitalsabteilungen etc. oft völlig übersehen. So zum Beispiel ersetzt an der Pneumologie-Abteilung der Klinik Floridsdorf ein solches Programm bereits stundenlange Sitzungen zur Gestaltung der Dienstpläne, wie Andreas Fazekas von der Abteilung darstellte. KI könne darüber hinaus individualisierte Patienteninformationen erstellen, eigne sich für die ständige Aktualisierung von Skripten für in Ausbildung stehende Ärzte und könne Patientenpfade organisieren helfen.
++ THEMENBILD ++ Projekt Zukunftsbild: Gewebebestimmung mit einem Künstlichen Intelligenz (KI)-System im Rahmen einer neurochirurgischen Operation an einem Gehirntumor am AKH in Wien am 22. Mai 2024. In einem Gerät im Operationssaal werden gerade entnommene Gewebeproben mittels Artificial Intelligence (AI) ausgewertet und histologisch befundet. Das Ergebnis zeigt den Chirurgen an, ob ein Tumor gänzlich erfasst wurde oder weiteres Gewebe entfernt werden muss.