Der folgende Gastartikel stammt von Neeraj Mainkar, VP of Software Engineering and Advanced Technology bei Proprio. Künstliche Intelligenz revolutioniert das Gesundheitswesen, indem sie die diagnostische Genauigkeit verbessert, Behandlungspläne personalisiert und potenziell die Patientenergebnisse verbessert. Die rasche Nachfrage nach der Integration von KI in Gesundheitssysteme wirft jedoch erhebliche Bedenken hinsichtlich der Transparenz und Erklärbarkeit fortgeschrittener Technologien auf. In einem Bereich, in dem Entscheidungen über Leben und Tod entscheiden können, ist die Fähigkeit, KI-Entscheidungen zu verstehen und zu vertrauen, sowohl eine technische Anforderung als auch ein ethisches Gebot.
Erklärbarkeit bezieht sich auf die Fähigkeit, zu verstehen und zu erklären, wie ein KI-Modell zu einer bestimmten Entscheidung gelangt. In einfachen KI-Modellen wie Entscheidungsbäumen ist dieser Prozess relativ einfach. Bei komplexen Deep-Learning-Modellen mit zahlreichen Schichten und komplizierten neuronalen Netzwerken wird die Nachverfolgung des Entscheidungsprozesses jedoch nahezu unmöglich. Dieser Mangel an Transparenz oder die “Black Box”-Natur von KI ist im Gesundheitswesen besonders problematisch, wo das Verständnis der Gründe hinter einer KI-gesteuerten Behandlung oder Diagnose aufgrund der menschlichen Leben, um die es geht, von höchster Bedeutung ist.
Die Bedeutung der Erklärbarkeit im Gesundheitswesen liegt darin, dass das Verständnis des Entscheidungsprozesses von KI und die Gewährleistung ihrer Erklärbarkeit eine oberste Priorität darstellen, bevor sie in einem Gesundheitsumfeld implementiert werden kann. Diese Notwendigkeit der Erklärbarkeit ist vielschichtig: Patientensicherheit und Vertrauen, Identifizierung von Fehlern, regulatorische Einhaltung und ethische Standards. Es gibt auch erhebliche finanzielle Auswirkungen in Bezug auf die Erklärbarkeit, da Unternehmen, die mindestens 20% ihres Umsatzes aus KI generieren, wahrscheinlicher sind, bewährte Praktiken der Erklärbarkeit einzuhalten.
Die Herausforderungen bei der Erreichung von Erklärbarkeit in KI im Gesundheitswesen sind vielfältig, wobei die Hauptbarriere die inhärente Komplexität von KI-Modellen ist. Ein weiteres Problem besteht darin, die Leistung und die Erklärbarkeit auszubalancieren. Es gibt jedoch Fortschritte, insbesondere in der Forschung und Zusammenarbeit, um Erklärbarkeit in KI im Gesundheitswesen zu erreichen. Forschungsbemühungen sind im Gange, um die Funktionsweise großer Sprachmodelle zu entschlüsseln und das Verständnis für die Gründe hinter deren generierten Antworten zu erlangen.
Der Weg nach vorn erfordert weiterhin eine enge Kollaboration zwischen Forschern, Entwicklern und Gesundheitsdienstleistern, um die extreme Komplexität und Erklärbarkeit in KI-Modellen zu gewährleisten und so robuste Unterstützung in der Diagnose, Behandlungsplanung und Patientenversorgung über den gesamten Versorgungskontinuum sicherzustellen.