Das Gesundheitswesen ist von Daten dominiert, und künstliche Intelligenz (KI) – oft auch als künstliche Intelligenz bezeichnet – kann auf innovative Weise helfen, diese zu interpretieren. Laut einer Umfrage der AMA unter mehr als 1.000 Ärzten schätzen fast zwei Drittel von ihnen die Vorteile von KI.
Trotzdem funktioniert das Mantra “Scheitern ist schnell, oft scheitern” nicht in klinischen Einstellungen, da medizinische Ethik Ärzte dazu verpflichtet, “nicht zuerst Schaden zu verursachen”. Es ist daher für Ärzte unerlässlich, sich darüber im Klaren zu sein, wie KI-Anwendungen entwickelt werden und wie sie deren Einsatz in der Medizin überprüfen können.
Die AMA Ed Hub™ CME-Serie “KI im Gesundheitswesen” stellt Lernenden die Grundprinzipien der KI und des maschinellen Lernens vor, einem Teilbereich der KI, der es Computern ermöglicht, Muster und Beziehungen aus Daten zu lernen, ohne dass sie explizit von Menschen programmiert werden müssen. Diese Serie wurde von der AMA ChangeMedEd-Initiative und dem Team der University of Michigan DATA-MD entwickelt und richtet sich an Medizinstudierende, aber auch an Ärzte in der Facharztausbildung, festangestellte Ärzte und andere Gesundheitsfachkräfte.
Das erste Modul der Serie, “Einführung in die künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen”, beschäftigt sich mit Big Data und deren Auswirkungen auf die KI im Gesundheitswesen. Es behandelt die möglichen Stärken und Grenzen von KI in der Medizin und fasst den Prozess der Entwicklung von KI für den Einsatz im Gesundheitswesen zusammen.
Die Vorteile von KI im Gesundheitswesen sind zahlreich. Sie kann die klinische Entscheidungsfindung verbessern, die kognitive Belastung verringern und Präzisionsmedizin sowie präzise Ausbildung ermöglichen. Trotzdem bestehen auch Bedenken hinsichtlich der Verwendung von KI, wie beispielsweise algorithmische Voreingenommenheit, Datenschutzverletzungen und die Komplexität von maschinellen Lernmodellen.
Um sicherzustellen, dass KI sicher und effektiv in der klinischen Praxis eingesetzt wird, hat die AMA neue Grundsätze für die Interessenvertretung entwickelt, die auf der aktuellen KI-Richtlinie aufbauen. Diese neuen Prinzipien befassen sich mit der Entwicklung, Bereitstellung und Verwendung von KI im Gesundheitswesen.
Das AMA Ed Hub-Modul stellt wichtige Fragen vor, die bei der Evaluierung von Studien von maschinellen Lernmodellen zu stellen sind. Es erläutert auch den Prozess der Bewertung der Leistung eines Modells anhand eines Beispiels für ein Modell, das mit überwachtem Lernen entwickelt wurde, um vorherzusagen, ob jemand eine Koronare Herzkrankheit hat. Es bietet auch Wissensüberprüfungen und Bewertungsabschnitte, um das Verständnis der Benutzer zu testen.
Das CME-Modul “Einführung in die künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen” ist von der AMA für maximal 0,50 AMA PRA-Kategorie 1-Credits zertifiziert. Es ist auf dem AMA Ed Hub verfügbar, einer Online-Plattform mit hochwertiger CME und Bildung zur Unterstützung der beruflichen Entwicklung von Ärzten und anderen Gesundheitsfachkräften.