Symbolbild. Bild: Nina Berger
Das Thema Künstliche Intelligenz (KI) ist mittlerweile allgegenwärtig und ruft bei den Menschen gemischte Gefühle hervor. Die einen befürchten einen Kontrollverlust oder den Einsatz im militärischen Kontext, die anderen sehen neue Chancen in verschiedenen wissenschaftlichen Bereichen. Welchen Nutzen die neue Technologie entfalten kann, zeigt ein Blick auf mögliche Anwendungsfelder in der Medizin. Hier wird KI bereits seit einiger Zeit im Bereich der Früherkennung von Krankheiten eingesetzt, das volle Potenzial wird jedoch noch nicht ausgeschöpft.

Zielrichtung von KI – eine Zusammenfassung

Künstliche Intelligenz (KI) beschreibt die Fähigkeit von Maschinen, menschliche Fähigkeiten wie logisches Denken, Planung, Lernen und Kreativität nachzuahmen. Dies wird durch den Einsatz von Algorithmen und maschinellem Lernen erreicht, wobei große Datenmengen (Big Data) für Lern- und Analysezwecke genutzt werden. Ziel der KI ist es, komplexe Probleme zu lösen, menschliche Tätigkeiten zu vereinfachen und innovative Ansätze in verschiedenen Bereichen, einschließlich der Medizin, zu fördern. Die Anwendungen reichen von der einfachen automatischen Datenanalyse bis hin zur Nachahmung des menschlichen Denkens.

Die neue Technologie reiht sich ein in eine Liste von wahr gewordener Science-Fiction,
wie ExpressVPN berichtet. Bereits 1927 wurde in Fritz Langs Film Metropolis, der auf einem Roman von Thea von Harbou basiert, ein „Maschinenmensch“ beschrieben, der die menschlichen Arbeiter in einer Fabrik ersetzen sollte. Das Konzept der künstlichen Intelligenz wurde damit in das Bewusstsein gebracht und wird fortan diskutiert.

WHO zeigt in einem Leitfaden die Chancen auf

Die Weltgesundheitsorganisation (WHO) hat Empfehlungen zum Einsatz künstlicher Intelligenz im Gesundheitswesen veröffentlicht. Demnach kann KI in der Medizin nützlich sein, birgt aber auch das Risiko irreführender oder gefährlicher Ergebnisse. Letzteres zumindest dann, wenn die Daten, auf denen die Algorithmen basieren, von schlechter Qualität sind. Der WHO-Bericht hebt hervor, dass KI in der Diagnostik, der Forschung, der Medikamentenentwicklung, der Verwaltung von Gesundheitsdaten und in der Aus- und Weiterbildung von Gesundheitsfachkräften eingesetzt werden kann.

In der Diagnose und klinischen Versorgung eröffnet KI Potenziale wie die Unterstützung bei komplexen Fällen, die Absicherung bei Standarddiagnosen und die Reduzierung des Dokumentationsaufwands für Gesundheitsdienstleister. Zudem ermöglicht sie die Gewinnung neuer Erkenntnisse aus verschiedenen, unstrukturierten Gesundheitsdaten. Als virtueller Gesundheitsassistent erlaubt KI Zugang zu aufbereiteten Informationen, die es
Patienten erleichtern, ihren eigenen Gesundheitszustand besser zu verstehen.

Arzneimittel – in der Zukunft ein wichtiger Einsatzbereich

Die Entwicklung neuer Medikamente ist ein aufwendiger Prozess, der bis zu zwölf Jahre dauern und durchschnittlich 2,8 Milliarden US-Dollar kosten kann. Durch erhöhte Anforderungen an Dokumentation und Sicherheit sowie die mühsame Teilnehmerrekrutierung für klinische Studien steigt die Komplexität. Diese Faktoren können Pharmaunternehmen von der Entwicklung bestimmter Wirkstoffe, wie Antibiotika, abschrecken, besonders wenn diese als nicht rentabel angesehen werden. Laut einer Studie der Plattform Lernende Systeme, die an der Deutschen Akademie der Technikwissenschaften (Acatech) angesiedelt ist und vom Bundesforschungsministerium unterstützt wird, kann KI hier Abhilfe schaffen.

Das Forschungsteam um Klemens Budde von der Charité zeigt in einem Weißbuch, dass KI den Arzneimittelentwicklungsprozess von der Idee bis zur Zulassung erheblich beschleunigen kann. Systematische Datenanalysen helfen relevante Muster in großen Datenmengen zu erkennen, was Zeit und Kosten spart. KI ermöglicht es, potenzielle Wirkstoffziele und -kandidaten schnell zu identifizieren, Nebenwirkungen genauer vorherzusagen und die chemische Synthese zu verbessern. Außerdem unterstützt KI bei der Auswahl und Überwachung von Studienteilnehmern sowie bei der Zulassung von Medikamenten. Darüber hinaus fördert sie die Entwicklung von personalisierten Therapieansätzen, zum Beispiel
in der Krebsbehandlung, indem sie Behandlungen besser auf das individuelle Krankheitsbild des Patienten abstimmt.