Am 1. Mai 2024 haben Experten bei einer Veranstaltung an der Harvard T.H. Chan School of Public Health betont, dass künstliche Intelligenz (KI) im Gesundheitswesen sowohl sehr nützlich als auch problematisch sein kann, wenn wir nicht vorsichtig sind, wie sie eingesetzt wird. KI könnte beispielsweise bei der Diagnose bestimmter Krankheiten helfen oder die Arbeit von Gesundheitsorganisationen unterstützen, aber auch voreingenommene Informationen liefern oder zur Verbreitung von Fehlinformationen genutzt werden.
Die Referenten, darunter Andy Beam, stellvertretender Herausgeber des NEJM AI und Assistenzprofessor für Epidemiologie an der Harvard Chan School; Lucila Ohno-Machado, stellvertretende Dekanin für biomedizinische Informatik an der Yale University School of Medicine; und Milind Tambe, Professor für Informatik an der Harvard University und Leiter des “AI for Social Good” bei Google Research, diskutierten über die Vorteile und Bedenken bezüglich KI im Gesundheitswesen. Carey Goldberg, Wissenschaftsjournalistin und Mitautorin von “The AI Revolution in Medicine: GPT-4 and Beyond”, moderierte die Veranstaltung.
KI kann den Zugang zu medizinischem Fachwissen für Menschen in ländlichen Gegenden erleichtern und zu schnelleren Diagnosen im Bereich der psychischen Gesundheit führen. Beam betonte auch, dass AI in mobilen Gesundheitsprogrammen wirksam sein kann, wie z.B. bei einem Programm in Indien, das automatisierte Nachrichten an schwangere Frauen und frischgebackene Mütter sendet, um sie an die Einnahme von Nahrungsergänzungsmitteln zu erinnern.
Die Referenten warnten jedoch vor möglichen Problemen wie Fehlinformationen und Voreingenommenheit bei der Verwendung von KI im Gesundheitswesen. Sie betonten die Notwendigkeit, KI sicher und verantwortungsbewusst einzusetzen, zum Beispiel durch die genaue Bewertung von KI-Modellen, die Regulierung durch die FDA als medizinische Geräte und Schulungen für Fachkräfte im Bereich KI.
Insgesamt hoffen die Experten, dass KI im Gesundheitswesen eines Tages nahtlos im Hintergrund arbeitet, um das Leben der Menschen einfacher, schneller und besser zu machen, indem sie beispielsweise die medizinische Literatur systematisiert oder Echtzeitüberwachung von Luftqualitätsbedingungen ermöglicht. Es ist wichtig sicherzustellen, dass KI das lernt, was wir möchten, dass sie lernt, anstatt die vorgefertigten Voreingenommenheiten aus den Daten zu übernehmen.