Was ist Medical AI?

Medizinische KI (Medical AI) bezeichnet die Anwendung auf künstlicher Intelligenz basierender Methoden und Technologien auf medizinische Daten, um die Qualität und Effizienz der Gesundheitsversorgung zu verbessern. KI ermöglicht es Maschinen, menschliche Intelligenz nachzuahmen. Im medizinischen Kontext umfasst dies Anwendungen wie Bild- und Signalanalyse, Mustererkennung und Data Science. Dank ihrer hohen Genauigkeit und Vielseitigkeit beim Verarbeiten komplexer medizinischer Daten kommt KI im Gesundheitswesen immer häufiger zum Einsatz. Auch die Verwendung von KI in der Entwicklung medizinischer Geräte nimmt stetig zu, wobei mehrere KI-basierte Medizinprodukte bereits die Zulassung durch Behörden wie die FDA erhalten haben und auf dem Markt erhältlich sind.

Anwendungsbeispiele von Medical AI in der Praxis

KI wird für verschiedene medizinische Anwendungen eingesetzt:

• Medizinische Bildgebung: Bilderkennungstechnologien wie Deep Learning können die Diagnosegenauigkeit deutlich erhöhen und die Zeit bis zur Diagnosestellung verkürzen, beispielsweise bei medizinischen Bilddaten von Röntgen-, CT-, Ultraschall-, PET/SPECT- und MRT-Aufnahmen.
• Analyse von Daten aus elektronischen Gesundheitsakten: KI-Modelle können die medizinischen Daten von Patienten analysieren, um das Krankheitsrisiko einzuschätzen und einen individuellen Behandlungsplan zu empfehlen.
• Patientenüberwachung KI-gestützte Systeme können Sensordaten auswerten, um den Gesundheitszustand von Patienten in Echtzeit zu überwachen und medizinisches Personal bei möglichen Komplikationen zu benachrichtigen. Anwendungsfälle sind unter anderem die postoperative Betreuung, die Überwachung älterer Menschen sowie die Ferndiagnose.
• OP-Assistenz: Robotik ermöglicht präzise, kontrollierte und minimalinvasive Eingriffe.

Vorteile und Herausforderungen beim Einsatz von Medical AI

Der Einsatz medizinischer KI kann unter anderem folgende Vorteile für das Gesundheitswesen mit sich bringen:

• Verbesserung von Diagnosegenauigkeit und -geschwindigkeit: KI-Modelle können die Diagnose unterstützen, indem sie medizinische Bilddaten aus verschiedenen radiologischen Verfahren wie Röntgen, MRT, Ultraschall und CT interpretieren. Anhand umfangreicher Bilddatensätze lernen KI-Algorithmen, selbst kleinste Anomalien zu erkennen, was sowohl die Genauigkeit als auch die Geschwindigkeit von Diagnosen erhöht. Dank der Weiterentwicklung klinischer Arbeitsabläufe kann medizinische KI zudem die Effizienz der Bildinterpretation steigern.
• Förderung personalisierter und optimierter Behandlung: KI-Modelle können verschiedene Datenquellen analysieren, darunter die Krankengeschichte, genetische Informationen und Lebensstilfaktoren, sowie auf dieser Grundlage den individuell am besten geeigneten Behandlungsplan empfehlen. Dieser Ansatz ermöglicht wirksamere Therapien, die besser auf die persönlichen Bedürfnisse von Patienten zugeschnitten sind.
• Früherkennung und Prävention: KI-Modelle können Muster in großen Datenmengen analysieren und das Risiko bestimmter Erkrankungen bereits im Frühstadium erkennen. Dadurch können präventive Maßnahmen oder frühzeitige Behandlungen eingeleitet werden, wodurch sich das Fortschreiten der Krankheit möglicherweise verhindern lässt.
• Schnellere Entwicklung von Medikamenten: KI-gestützte Systeme können Wirkstoffe und Daten aus klinischen Studien analysieren, wodurch sich die Entwicklungszeit und Kosten zur Einführung neuer Therapien verringern lassen.
• Verbesserter Zugang zum Gesundheitswesen: Der Einsatz von KI in der Telemedizin und in mobilen Gesundheitsanwendungen ermöglicht die Bereitstellung hochwertiger medizinischer Versorgung für Menschen, die aufgrund geografischer oder wirtschaftlicher Hürden keinen Zugang zu herkömmlichen Gesundheitseinrichtungen haben.

Dank dieser Vorteile kann Medical AI entscheidend dazu beitragen, die Versorgungsqualität zu verbessern, Behandlungsergebnisse zu optimieren und die Kosten im Gesundheitswesen zu senken.

Allerdings gibts es auch Schwierigkeiten bei der Entwicklung medizinischer KI-Modelle sowie Herausforderungen beim Einsatz von KI im Gesundheitswesen:

• Verzerrte oder einseitige Daten während des Trainings: KI-Modelle lernen aus den Daten, die ihnen von Entwicklern bereitgestellt werden. Wenn diese Daten verzerrt oder einseitig sind, kann das Modell für bestimmte Bevölkerungsgruppen ungenaue Ergebnisse liefern. Beispielsweise kann ein Mangel an Daten zu einer bestimmten ethnischen Herkunft oder einem bestimmten Geschlecht die Leistungsfähigkeit des KI-Modells für die betroffene Gruppe beeinträchtigen.
• Zeitnahe Bereitstellung entwickelter Algorithmen: Damit Patienten tatsächlich von medizinischer KI profitieren können, müssen Forschungsergebnisse in der klinischen Praxis umgesetzt werden. Wenn die verwendete Software oder Entwicklungsumgebung nicht mit der tatsächlichen Medizintechnik kompatibel ist oder sich die Bereitstellung verzögert, können Maßnahmen zur Effizienzsteigerung zusätzlichen Zeit- und Ressourcenaufwand sowie ein erhöhtes Risiko des Fehlschlagens eines Projekts mit sich bringen.
• Datenschutz- und Sicherheitsbedenken: Medizinische Daten enthalten personenbezogene und sensible Informationen. Die Entwicklung und Nutzung medizinischer KI kann das Risiko erhöhen, dass solche Daten unsachgemäß verarbeitet oder offengelegt werden.
• Das Problem übermäßigen Vertrauens: Wenn sich medizinisches Fachpersonal zu stark auf medizinische KI verlässt, könnten Behandlungsvorschläge gemacht werden, die für den Patienten ungeeignet sind. KI soll ärztliche Entscheidungen nicht ersetzen, sondern unterstützen. Besonders bei komplexen Fällen oder seltenen Erkrankungen reicht KI nicht an das Fachwissen von Spezialisten heran. Zudem sind datengetriebene KI-Modelle wie Deep Learning häufig schwer interpretierbar und können Fehler verursachen.

Entwicklung von medizinischer KI mit MATLAB

Mit MATLAB^® und Simulink^® können Sie medizinische KI-Ansätze entwickeln und implementieren sowie gleichzeitig den typischen Herausforderungen und Einschränkungen in diesem Bereich entgegenwirken. Die Produktfähigkeiten umfassen:

• Tools für Visualisierung und Analyse: Mit MATLAB können Sie Diagramme und Grafiken erstellen, um die Ergebnisse von Algorithmen und Leistungskennzahlen besser zu verstehen. Die umfangreichen Visualisierungsfunktionen ermöglichen eine detaillierte Analyse des Verhaltens und der Leistung von Algorithmen sowie eine fundierte Bewertung ihrer Zuverlässigkeit und Flexibilität.
• Medizinische Bildanalyse: Die Medical Imaging Toolbox™ umfasst Apps, Funktionen und Workflows zum Entwickeln und Testen diagnostischer Bildgebungsanwendungen. Neben dem 3D-Rendering und der Visualisierung können Sie auch die multimodale Registrierung sowie die Segmentierung und Kennzeichnung von radiologischen Bildern durchführen. Wenn Sie die Medical Imaging Toolbox zusammen mit der Deep Learning Toolbox™ verwenden, können Sie zudem vorgefertigte Deep-Learning-Netzwerke trainieren.
• Durchgängiger Workflow von der Algorithmusentwicklung bis zur Implementierung in Geräten: MATLAB lässt sich nahtlos mit GPUs, CPUs, FPGAs und anderen eingebetteten Prozessoren integrieren. Mit Simulink können Sie Algorithmen simulieren und in Prototypen umsetzen. Dadurch lassen sich Tests und Bewertungen noch vor der Einbindung ins Produkt direkt an Ihren eigenen Daten und Systemen durchführen.
• Kürzere Entwicklungszeit: MATLAB bietet zahlreiche vorab implementierte Algorithmen sowie umfassende Unterstützung für Anwender. Die Integration von MATLAB mit Simulink erleichtert ein effizientes Prototyping und die Simulation von Systemen. So können potenzielle Probleme bereits vor der tatsächlichen Implementierung erkannt und behoben werden, was die Kosten für physische Prototypen deutlich reduziert. Durch die Nutzung dieser Funktionen lässt sich die Entwicklung medizinischer KI-Anwendungen erheblich beschleunigen.