Ohne KI geht’s nicht in der Präzisionsmedizin

Künstliche Intelligenz-- In der kardiovaskulären Präzisionsmedizin hat die KI bereits einen festen Platz. Sie bietet viele Verbesserungen für Diagnostik, Therapie und Überwachung von Herz-Kreislauf-Erkrankungen. Dabei müssen Risiken wie die Qualität und Bias der verwendetet Daten minimiert werden.

Von Dr Henrike A.K. Hillmann und Prof. David Duncker Veröffentlicht:
Ohne KI geht’s nicht in der Präzisionsmedizin

© aislan13 / Getty Images / iStock

Künstliche Intelligenz (KI) ist ein schnell wachsender Bereich der Technologie, der in der Medizin immer wichtiger wird.

Einsatzgebiete der KI

Eine der wichtigsten Anwendungen der KI in der kardiovaskulären Medizin ist die Diagnostik von Herz-Kreislauf-Erkrankungen. Hier wird vor allem Machine Learning eingesetzt. Dieser Bereich der KI umfasst das selbstständige Erarbeiten von Zusammenhängen auf Basis von Beispieldaten. Konkreter unterstützt KI hier durch die Verwendung von Algorithmen, die mit großen Datenmengen trainiert wurden. So kann beispielsweise die Diagnose einer koronaren Herzkrankheit (KHK) [1] oder einer Arrhythmie [2] durch die Analyse von Bilddaten mithilfe von KI-basierten Methoden verbessert werden.

Ein weiteres wichtiges Anwendungsgebiet der KI in der kardiovaskulären Präzisionsmedizin ist die Vorhersage von Herz-Kreislauf-Erkrankungen. Hier kann KI mithilfe von Daten wie beispielsweise Alter, Geschlecht, Vorerkrankungen oder EKG-Streifen und Bilddaten das Risiko einer Herz-Kreislauf-Erkrankung bewerten und Vorhersagen treffen. Beispiele hierfür sind u. a. die Vorhersage von Vorhofflimmern anhand eines EKGs im Sinusrhythmus [3] sowie die Prädiktion einer KHK anhand eines Porträtfotos [4].

KI kann auch in der Überwachung von Erkrankungen eingesetzt werden. So helfen beispielsweise KI-basierte Systeme, die Überwachung von Patientinnen und Patienten mit KHK oder Herzinsuffizienz zu verbessern. KI kann außerdem die telemedizinische Auswertung von Aufzeichnungen eines implantierbaren Ereignisrekorders unterstützen.

Chancen der KI

Durch den Einsatz der KI in der Kardiologie kann die Diagnostik und Vorhersage von Erkrankungen beschleunigt und präzisiert werden. Dies ermöglicht ein präventives Einschreiten vor Entwicklung von Symptomen oder Folgeerscheinungen und eine frühzeitige Intervention und verbesserte Behandlung mit Prognoseverbesserung. Zusätzlich kann KI zum kontinuierlichen Monitoring von Patienten beitragen, was zu einer besseren Überwachung führt. Generell besteht mit Anwendung von KI die Chance, eine Ressourcenoptimierung zu erreichen.

Risiken der KI

Wie bei jeder neuen Technologie gibt es auch bei der Einführung der KI einige Risiken. Eines der Wichtigsten ist die mögliche Fehleranfälligkeit. Da KI-Systeme auf großen Datenmengen trainiert werden, können Fehler in den Daten zu falschen Diagnosen und Vorhersagen führen. Außerdem muss die Repräsentativität der Daten gewährleistet sein, um adäquate Vorhersagemodelle zu entwickeln, da ansonsten das Risiko von Fehldiagnosen oder Nichterkennen von Diagnosen besteht. Da KI-Systeme auf historischen Daten trainiert werden, können Vorurteile und Diskriminierungen repliziert werden, die in den Daten enthalten sind. Ein weiteres Risiko ist die KI als Blackbox – Daten werden durch Menschen eingespeist, die genauen angewendeten Algorithmen beim Machine- oder Deep Learning sind hier aber nicht bekannt [5].

Fazit

Künstliche Intelligenz spielt in der Medizin bereits eine wichtige Rolle und gewinnt an Bedeutung.

KI bietet trotz bestehender Risiken viele Chancen für die Verbesserung der Diagnostik, Vorhersage und Überwachung von kardialen Erkrankungen.

Es gilt sicherzustellen, dass KI in einer ethischen und verantwortungsvollen Art und Weise eingesetzt wird.

Literatur bei der Verfasserin/dem Verfasser

Kontakt-- Prof. David Duncker, Medizinische Hochschule Hannover

Schlagworte:
Mehr zum Thema

Ersatz der Trikuspidalklappe

Insuffizienz der Trikuspidalklappe

Edge-to-Edge- Repair