Auf dem Weg: KI in der Diagnostik

Künstliche Intelligenz ist gerade in der medizinischen Diagnostik bereits heute ein bedeutender Bestandteil und wird in den kommenden Jahren noch tiefgreifender in die Gesundheitsversorgung integriert werden. Auch wenn aufgrund der aktuell rasanten Entwicklungen im KI-Umfeld eine konkrete Einschätzung der weiteren Entwicklung von KI-Unterstützung in diesem Feld nicht wirklich einfach erscheint, kann man dennoch gesichert davon ausgehen, dass manche Szenarien ganz sicher in den kommenden Jahren realisiert werden.

So unterstützt KI bereits die medizinische Diagnostik heute

Bildgebung & Radiologie

Bereits heute analysieren ausgereifte KI-Modelle Röntgenbilder, CTs, MRTs, Mammografien und andere bildgebende Verfahren auf beachtlichem Niveau. Etwa bei der Früherkennung von Lungenkrebs, Brustkrebs, Schlaganfällen oder Frakturen liefern zahlreiche Tools automatische Auswertung, Priorisierung und Entscheidungsunterstützung. Natürlich findet KI-Unterstützung aktuell auch Einzug in die Softwareprodukte der PACS- und Bildgebungssoftware – und zwar als voll integrierte KI-Co-Pilot, der die Anwender funktional führt, bei Analysen und Dokumentationen aktiv unterstützt und im administrativen Bereich wertvolle Zeit einspart.
 

Pathologie & Histologie

KI-Modelle erkennen Krebszellen in Gewebeproben. Anwendungen zur Klassifikation von Tumortypen, automatisierte Zellzählung, Mustererkennung und Tumorgrading unterstützen Pathologen in ihrer täglichen Arbeit. Z.B. bei Prostata- oder Brustkrebs- liefern KI-Systeme inzwischen längst deutlich zuverlässigere Ergebnisse, als diese auf Basis von menschlicher Analyse möglich wäre – und dies quasi in Echtzeit.
 

Augenheilkunde

KI-Systeme erkennen diabetische Retinopathie mit immens hoher Genauigkeit und sind in den USA bereits zugelassen. Hier wird ohne jegliche Arztbeteiligung zuverlässig diagnostiziert.

Dermatologie

Zahlreiche am Markt befindliche Apps (wie Z.B. SkinVision oder Google DermAssist) analysieren Hautveränderungen und geben unmittelbar Risikoeinschätzungen für mögliche Hautkrebserkrankungen.
 

Sprach- & Textanalyse

NLP-Systeme analysieren elektronische Gesundheitsakten (EHRs), Arztbriefe oder Patienteninterviews. Tools wie Nuance Dragon Medical erstellen automatisch ärztliche Dokumentationen. KI hilft insbesondere auch beim Erkennen klinischer Zusammenhänge, was insbesondere bei der Diagnostik von seltenen Krankheiten einen gewaltigen Fortschritt bietet.

Was bald kommen wird ...

In den kommenden 5 Jahren wird sich die Intensität des Einsatzes von KI in der Diagnostik erheblich steigern. Folgende Szenarien werden die Gesundheitsversorgung spürbar verbessern:

Multimodale Diagnostik

Die Kombination aus Bildgebung, Genetik, Laborwerten, Vitaldaten und klinischem Text lassen eine ganzheitliche KI-Diagnoseunterstützung zu. So kann Z.B. eine KI, die Bilddaten, Patientenakte und Genprofil kombiniert, wertvolle Beiträge zur Früherkennung von Alzheimer leisten.

Frühwarnsysteme in Echtzeit

In Notaufnahmen oder auf Intensivstationen werden KI-Systeme vor drohenden Komplikationen (Z.B. Sepsis, Herzstillstand) warnen und subtile Veränderungen erkennen, bevor diese klinisch sichtbar sind.

KI-gestützte Triage & Patientenlenkung

Sowohl in Hausarztpraxen aber auch Online werden KI-unterstützte Softwareprodukte Fälle priorisieren, Diagnoseempfehlungen abgeben oder gezielte Überweisungen an Fachspezialisten vorschlagen (und bei Bedarf vereinbaren). In der Folge wir es zu einer Entlastung des Gesundheitssystems und zu einer gezielteren Patientenversorgung kommen.
 

Klinische Entscheidungsunterstützung

KI wird auf Basis der verfügbaren Informationen zu einem Fall passgenaue Diagnosen vorschlagen, ggf. Hinweise auf seltene Erkrankungen geben und Wechselwirkungen oder fehlende Untersuchungen erkennen

Visionen & Möglichkeiten ... 

Mittelfristig wird KI die medizinische Diagnostik voraussichtlich auf mehreren Ebenen maßgeblich unterstützen und verändern. Eine nahtlose Integration von KI-Systemen in die Klinik-IT (PACS, KIS, LIS) wird dafür sorgen, dass Mediziner Echtzeit-Empfehlungen erhalten. Automatisierte Dokumentation, Codierung und Berichtsgenerierung wird zu deutlich verbesserter Diagnosesicherheit, zu schnelleren Abläufe, weniger Übersehen von Befunden und insbesondere zu massiver Entlastung des medizinischen Personals bei Routineaufgaben führen.
 

Personalisierte Präzisionsmedizin

Aufgrund der Fähigkeit von KI-Systemen, große Datenmengen (Genom, Mikrobiom, Lifestyle, Umwelt) zu analysieren, um individuelle Diagnosen und Therapien zu erstellen, wir die personalisierte Präzisionsmedizin rasch vorangetrieben werden. Es werden personalisierte Behandlungsplan für Autoimmunerkrankungen oder Krebs auf Basis aller verfügbaren Patientendaten.
 

Autonome KI-Diagnosesysteme

KI-Systeme werden als „virtueller Diagnostiker“ mittelfristig komplette Diagnoseabläufe in bestimmten Bereichen selbstständig übernehmen. Sie werden zertifiziert und unabhängig vom Arzt agieren, was insbesondere den Fachkräftemangel in ländlichen Regionen oder strukturschwachen Ländern entgegenwirkt.
 

Digitale Zwillinge

Digitale Zwillinge gelten als eine der vielversprechendsten Zukunftstechnologien in der medizinischen Diagnostik – mit dem Potenzial, Diagnosen individueller, früher und präziser zu machen.  Ein digitaler Zwilling ist ein virtuelles Abbild eines realen Patienten in einer virtuellen Umgebung, das auf Basis der Kombination folgender Informationen erstellt wird:

• Gesundheitsdaten (Laborwerte, EKG, MRT etc.),
• genetischen Informationen,
• Lebensstil- und Umweltdaten,
• Echtzeitdaten von Wearables (ß Echtzeitüberwachung),
• Informationen über Krankheitsverläufe.

Durch die Kombination dieser Daten ist es möglich, versteckte Korrelationen in Symptomen, Genetik und Umgebungseinflüssen aufzufinden. Digitale Zwillinge können in der Folge Krankheitsverläufe simulieren („prädiktive Diagnostik“), um individuelle Risiken (z.B. für Diabetes, Herzinfarkt, Krebs) frühzeitig zu erkennen. Präventionsmaßnahmen können dann personalisiert angepasst werden, was insbesondere bei komplexen Diagnosen wie bei Multimorbidität oder bei seltenen Krankheiten wertvoll ist.

KI wird in den kommenden 5 bis 10 Jahren nicht den Arzt ersetzen, aber ihn erheblich unterstützen – vor allem in der Diagnostik, wo große Datenmengen systematisch ausgewertet werden können. Besonders in der Radiologie, Pathologie und Inneren Medizin wird KI mittelfristig zu einem festen Bestandteil der Diagnostik werden.

Bei all den Möglichkeiten und Chancen durch das Voranschreiten der Technologien und Anwendungen gilt es, die damit verbundenen Herausforderungen zu beachten: Neben Datenschutzrechtlicher und ethischer Fragestellungen, heikler Haftungsfragen, zu beachtenden Bias- und Fairnessthemen bleibt abzuwarten, wie die sich die Akzeptanz der KI-Unterstützung durch Ärzte und Patienten weiter entwickelt. Auch die Notwendigkeit strenger Validierungen und Zulassungen (Z.B. durch MDR, FDA) darf nicht unterschätzt werden. Neue Berufsbilder werden mittelfristig entstehen, um eine effiziente und vertretbare Nutzung der KI im medizinischen Kontext möglich zu machen. Es bleibt spannend!