Die Zahl der Anwendungen von Künstlicher Intelligenz (KI) im Gesundheitswesen nimmt explosionsartig zu. Fast 500 KI-Lösungen wurden bereits von der FDA für den Einsatz in medizinischer Software zugelassen1Center for Devices and Radiological Health. (2022). Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)-Enabled medical devices. U.S. Food and Drug Administration.Center for Devices and Radiological Health. (2022). Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)-Enabled medical devices. U.S. Food and Drug Administration.. Die meisten dieser Lösungen basieren auf Computer Vision (CV), dem Bereich der Künstlichen Intelligenz, der sich auf die Entwicklung von Techniken zur Extraktion aussagekräftiger Informationen aus visuellen Daten konzentriert. Diese Technologie könnte das Gesundheitswesen revolutionieren und der gesamten Branche – von den Patienten bis hin zu Unternehmen – zugutekommen. Allerdings gibt es noch viele Hürden zu überwinden, um ihren Einsatz voranzutreiben. In diesem Artikel untersucht Alcimed die verschiedenen Anwendungen von Computer Vision im Gesundheitswesen sowie die zahlreichen Herausforderungen und Einschränkungen, die einen breiten Einsatz dieser Technologie verhindern könnten.
Die medizinische Diagnostik basiert häufig auf der Analyse verschiedener bildgebender Verfahren: Röntgen, Computertomographie (CT), Magnetresonanztomographie (MRT), Ultraschall, Positronen-Emissions-Tomographie (PET) oder Fluoroskopie. Die Analyse dieser Bilder ist zeitaufwändig und erfordert häufig das Wissen eines Mediziners, der sich mit dieser Form der Bildgebung auskennt. Aus diesem Grund wurden Computer-Vision-Lösungen entwickelt, um Ärzte bei der Analyse dieser Bilder zu unterstützen. Auch wenn diese Technologie noch nicht völlig autonom ist, kann sie helfen, bedenkliche Bereiche zu erkennen und die Zeit zu verkürzen, die der Arzt benötigt, um eine Anomalie zu erkennen und die Diagnose zu stellen.
Die Bilder von Patienten oder Proben sind häufig unvollständig. Auch in dieser Phase des Bildgebungsprozesses kann die Computer-Vision-Technologie hilfreich sein: Softwarelösungen können Unschärfen reduzieren, den Kontrast verbessern, Hintergrundrauschen verringern oder das Bild auf andere Weise verbessern. Diese Methoden können also die Arbeit des Arztes erheblich erleichtern, indem sie ein klareres Bild der Situation liefern oder sogar bisher unsichtbare Probleme aufdecken. Diese Computer-Vision-Modelle werden auch in der medizinischen Forschung eingesetzt, wo die Fluoreszenzmikroskopie und andere bildgebende Verfahren wichtige Forschungsinstrumente sind und zum besseren Verständnis der Physiologie beitragen können.
Künstliche Intelligenz kann mit modernen Geräten eingesetzt werden, um Chirurgen bei der Durchführung von Eingriffen zu unterstützen. Die chirurgische Ausrüstung hat sich weiterentwickelt und umfasst nun auch KI-Leitsysteme, die Aufgaben mit größerer Genauigkeit durchführen, Schmerzen und Komplikationen verringern und die Genesung erleichtern können. Zur Steuerung dieser Roboter sind die Ärzte auf Kameras angewiesen, und mithilfe von Computer Vision kann ihr Verständnis des Operationsgebiets verbessert werden. Es kann ein 3D-Rendering des Bereichs erstellt werden, oder das Bild kann mit Text und Anleitungen versehen werden, die bei der Durchführung der Operation helfen.
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Trotz der Vorteile, die Computer-Vision-Algorithmen für das Gesundheitswesen bringen könnten, gibt es noch viele Herausforderungen und Einschränkungen, die einen breiten Einsatz dieser Technologie in der Branche verhindern könnten.
Die erste Herausforderung ist die Tatsache, dass viele KI-Algorithmen eine Blackbox sind. Künstliche Intelligenz kann zwar genaue Diagnosen stellen, aber es ist oft schwer nachzuvollziehen, wie der Algorithmus zu einer bestimmten Schlussfolgerung gekommen ist. Dieser Mangel an Transparenz kann es den Angehörigen der Gesundheitsberufe erschweren, der Technologie zu vertrauen und sie in ihre Arbeitsabläufe zu integrieren, und könnte die Verbreitung dieser Technologie aufgrund gesetzlicher Beschränkungen behindern. So wurde beispielsweise ein Computer-Vision-Modell entwickelt, um Hautkrebs auf Bildern aus medizinischen Datensätzen zu erkennen, auf denen Krebs vorhanden war. Es wurde festgestellt, dass das Modell Muster auf der Grundlage von Linealen und Stiftmarkierungen erkannte, die in allen Bildern von bösartigem Krebs vorhanden waren.
Eine weitere Einschränkung ist die Verfügbarkeit von Daten. KI-Algorithmen werden auf der Basis von großen Datensätzen trainiert, so dass die Diagnose seltener Krankheiten durch die mangelnde Verfügbarkeit hochwertiger Daten beeinträchtigt werden könnte. Diese mangelnde Leistung in seltenen Fällen könnte sich auf die allgemeine Akzeptanz dieser Computer-Vision-Lösungen auswirken. Ärzte könnten möglicherweise nicht bereit sein, ein Tool zu verwenden, das bei seltenen Erkrankungen, die am schwierigsten zu diagnostizieren sind, nicht gut funktioniert. Die Trainingsdaten sind außerdem häufig nicht repräsentativ für die Gesamtbevölkerung. Die daraus resultierenden Computer-Vision-Modelle können für ein bestimmtes Geschlecht oder eine bestimmte Minderheit unterdurchschnittliche Leistungen erbringen, was zu Unterschieden in der Qualität der Versorgung führt.
Der Datenschutz ist eine große Hürde für Computer Vision und die digitale Gesundheit im Allgemeinen. Informationen aus dem Gesundheitswesen gehören zu den sensibelsten Daten, die eine Person betreffen, und es ist wichtig, einen Rahmen zu haben, der den Datenschutz gewährleistet. Patienten können schnell ihr Vertrauen in digitale Lösungen verlieren, wenn ihre Informationen weitergegeben werden: versehentlich im Falle einer Datenschutzverletzung oder absichtlich, wenn ihre Daten kommerziell genutzt werden. Krankenhäuser sind komplexe Organisationen mit einer Vielzahl von Geräten, die mit dem Internet verbunden sind und daher ein beliebtes Ziel für Ransomware darstellen. Die jüngsten Ereignisse, bei denen Millionen von Krankenakten mit Namen, Sozialversicherungsnummern, Diagnosen und Behandlungen gehackt wurden, haben gezeigt, dass die Branche noch einen weiten Weg vor sich hat, um die Datensicherheit zu gewährleisten und das Vertrauen der Patienten zu gewinnen.
Computer Vision hat das Potenzial, das Gesundheitswesen zu revolutionieren, indem sie Ärzte bei der Diagnose und Behandlung von Patienten unterstützt, die Qualität der medizinischen Bildgebung verbessert und Chirurgen bei Eingriffen leitet. Es gibt jedoch auch erhebliche Herausforderungen, die bewältigt werden müssen, bevor diese Computer-Vision-Technologie auf breiter Basis eingesetzt werden kann. Dazu gehören die Tatsache, dass viele KI-Algorithmen eine Blackbox sind, die Verfügbarkeit von Daten für seltene Pathologien und bestimmte Bevölkerungsgruppen sowie Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes. Die Bewältigung dieser Herausforderungen und Einschränkungen wird entscheidend dafür sein, dass Computer Vision sicher und effektiv im Gesundheitswesen eingesetzt werden kann, um die Ergebnisse für die Patienten zu verbessern und die medizinische Forschung voranzutreiben.
Die Einführung von Computer Vision in der Industrie bringt sowohl Herausforderungen als auch Chancen für die Akteure im Gesundheitswesen mit sich. Alcimed kann Ihnen helfen, die beste Strategie für Ihr Unternehmen zu finden, um die Möglichkeiten von Computer Vision und KI im Gesundheitswesen zu nutzen. Zögern Sie nicht, unser Team zu kontaktieren!
Über den Autor,
Lucas, Data Science Consultant in Alcimeds Life Sciences Team in der Schweiz
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