In jüngster Zeit haben Fortschritte in der KI-unterstützten medizinischen Diagnostiktechnologie das Potenzial, revolutionär zu sein und sich exponentiell zu entwickeln. Die medizinische Diagnostik ist von Natur aus multimodal. Ein Arzt untersucht Patientendaten in mehreren Formen wie Text, Bilder, Audio und mehr. Beispiele sind Radiologiebilder, Blutuntersuchungsberichte und Patienteninterviews, um nur einige zu nennen. Erfahrene Ärzte betrachten all diese Datenpunkte ganzheitlich, um eine Diagnose und Behandlungsmethode zu finden. Eine der bedeutendsten Anwendungen von KI bei der Diagnose liegt in der Analyse von medizinischen Bildern. Mit KI-Algorithmen, die auf umfangreichen Repositories von gekennzeichneten Daten trainiert sind, kann ein Arzt fortschrittliche Bildgebungstechniken nutzen, um subtile Anomalien mit beispielloser Genauigkeit zu erkennen.
Aus technologischer Sicht haben bisher entwickelte medizinische diagnostische Modelle vor allem auf task-spezifischen Modellen basiert, die auf Deep Learning und machine-learning-basierten Klassifikationen von Krankheitszuständen beruhen. Ein Modell zur Auswertung von Thorax-Röntgenbildern, das auf die Erkennung von Tuberkulose trainiert ist, kann TB mit hoher Genauigkeit vorhersagen und einen ausgebildeten Radiologen übertreffen, jedoch versagen andere Zustände wie Lungenentzündung zu erkennen. Es wird auch nicht in der Lage sein, einen umfassenden Bericht über die Brustuntersuchung vorzubereiten. Diese Situation beginnt sich jedoch zu ändern.
Die medizinische Diagnose-KI entwickelt sich von der Aufgaben-spezifischen hin zur Generalisten. Med-PaLM, ein großes Sprachmodell, das im medizinischen Bereich trainiert wurde, wurde von Google Ende 2022 veröffentlicht, gefolgt von Med-PALM-2 im März 2023. Med-PaLM 2 demonstrierte seine menschliche Expertise in der Diagnose, indem es die US-amerikanische medizinische Zulassungsprüfung (USMLE) mit 86,5 Prozent bestand. Eine aufregende Entwicklung ist, dass medizinische KI gleichzeitig Bild- und Textdaten wie Röntgenaufnahmen und elektronische Patientenakten verarbeiten und holistisch interpretieren kann.
Medizinische Diagnose-KI befindet sich also auf einem Pfad von der Aufgaben-spezifischen hin zum medizinischen Generalisten, um letztendlich multi-modal zu werden und sich den ganzheitlichen Fähigkeiten eines erfahrenen Arztes anzunähern. Dies eröffnet die spannende Möglichkeit, die Gesundheitsversorgung in Zukunft für die globale Bevölkerung zugänglicher, gerechter und erschwinglicher zu machen. Die Integration von KI-Technologien in die Gesundheitsversorgung muss jedoch erfolgreich sein, erfordert Vertrauen, Erklärbarkeit, Regulierung und Technologie.
Angesichts der extremen Sensibilität im Zusammenhang mit jeglichen negativen Auswirkungen auf Menschenleben, wird die medizinische KI-Technologie menschenzentriert und streng kontrolliert bleiben. Sie muss von einem verantwortungsbewussten und qualifizierten medizinischen Fachmann überwacht, genehmigt und bereitgestellt werden. Eine gute Möglichkeit, medizinische Diagnostik zu betrachten, ist als KI-Assistent des Arztes, also als medizinischer Co-Pilot, dessen Aufgabe es ist, klinische Entscheidungsunterstützung für den medizinischen Fachmann zu bieten. Dies ist ein aufregendes Feld mit großem Innovationspotenzial und Disruptionsmöglichkeiten in naher Zukunft!