Künstliche Intelligenz (KI) steht kurz davor, das medizinische Feld zu revolutionieren und bietet beispiellose Möglichkeiten, die Patientenversorgung zu verbessern, klinische Abläufe zu optimieren und bahnbrechende Forschung zu ermöglichen. Die Implementierung von KI im Gesundheitswesen birgt jedoch auch Herausforderungen, darunter Probleme im Zusammenhang mit Datenschutz, Sicherheit und der Integration verschiedener Datenquellen. Hier kommen das sogenannte Föderierte Lernen und Blockchain-Technologien ins Spiel, die den Weg ebnen sollen, um diese Herausforderungen zu bewältigen und eine sicherere, effizientere und integrativere Zukunft für medizinische KI-Anwendungen zu gewährleisten.
Künstliche Intelligenz hat in verschiedenen medizinischen Bereichen bemerkenswerte Fähigkeiten gezeigt. Google DeepMind hat beispielsweise ein KI-System entwickelt, das über 50 Augenerkrankungen mit hoher Genauigkeit anhand von Netzhautscans erkennen kann. Ebenso hat IBM Watson Health KI genutzt, um medizinische Aufzeichnungen zu analysieren und potenzielle Behandlungsoptionen für Krebspatienten vorzuschlagen. Diese Beispiele zeigen, wie die Fähigkeit von KI, große Datenmengen schnell und präzise zu verarbeiten und analysieren, Gesundheitsfachkräften dabei helfen kann, informiertere Entscheidungen zu treffen und so die Patientenversorgung zu verbessern.
Föderiertes Lernen ist eine aufstrebende Technologie, die es ermöglicht, KI-Modelle über mehrere dezentralisierte Geräte oder Server zu trainieren, die lokale Datenproben halten, ohne diese austauschen zu müssen. Dieser Ansatz bietet mehrere Vorteile für medizinische KI-Anwendungen. Zum Beispiel nutzt die Federated Tumor Segmentation (FeTS) Initiative das föderierte Lernen, um die Segmentierungsmodelle für Hirntumore zu verbessern, ohne Patientendaten zwischen Krankenhäusern auszutauschen. So wird die Vertraulichkeit der Patienten gewahrt und ein einhalten der Datenschutzbestimmungen wie der GDPR und HIPAA ermöglicht.
Die Integration von KI, föderiertem Lernen und Blockchain schafft eine leistungsfähige Synergie, die das Gesundheitswesen transformieren kann. Diese Kombination stellt sicher, dass KI-Modelle auf qualitativ hochwertigen und vielfältigen Daten trainiert werden, während strenge Sicherheits- und Datenschutzstandards eingehalten werden. Durch die Nutzung dieser Technologien können Gesundheitsorganisationen die diagnostische Genauigkeit verbessern, individuelle Behandlungspläne personalisieren und letztendlich die Patientenergebnisse verbessern.