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Grundlagen Medizininformatik (MDZINF1410)
Eberhard Karls Universität Tübingen
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Eberhard-Karls-Universität Tübingen Fachbereich Medizininformatik Arbeitsbereich: Grundlangen der Medizininformatik Herr. Prof. Dr Heinrich Lautenbacher
Wintersemester 2018/ Ausarbeitung zum Thema „Artificial Intelligence in der Medizin“ Vorgelegt von Nitu Sah Matrikelnummer: 3947856
Medizininformatik 1
Nitu Sah Geburtsdatum: 08. Anschrift: Schloßweinbergstraße 18 72119 Ammerbuch E-Mail: nitu@student.uni-tuebingen
Inhaltverzeichnis
1. Einleitung
2. Vorteile der Artificial Intelligence (AI)
- Mit Beispielen
3. Einsatzmöglichkeiten der AI
- Mit Beispielen
4. Nachteile und Gefahren der AI
- Mit Beispielen
5. Fazit
6. Quelleverzeichnis
Zur Medizin als Anwendungsgebiet: Gerade hier erzeugt die immer größer werdende Fülle an Daten und der Wunsch, diese bestmöglich für die Diagnose oder Therapie von Patienten einzusetzen, ein starker Bedarf an intelligenten Algorithmen für die Analyse, Aufbereitung und Anwendung dieser Daten. Ein sozusagen Wissensbasierte System auch früher „Expertensysteme“ genannt sind Programme die das immer reichhaltiger werdende medizinische Wissen für den Arzt oder die Ärztin unterstützend zur Verfügung stellen. Dazu gehört es auch, komplexe Zusammenhänge in systematischen Hierarchien von Über- und Unterbegriffen sogenannten Ontologien darzustellen. Wissen, das nicht explizit niedergeschrieben werden kann, sondern in Daten impliziert „versteckt“ liegt, wird mit Methoden des Maschinellen Lernens aus diesen Daten herausgeholt. Auch texten können hier als Datenquellen herhalten, denn die Sprachtechnologie also der Teil der AI, der sich mit dem Verstehen natürlicher Sprachen beschäftigt – hat hier Methoden des Text Minings hervorgebracht, die etwa da Wissen in medizinischen Artikeln automatisiert verstehen und zuordnen können. Und schließlich ist auch die intelligente Robotik aus der Medizin nicht mehr wegzudenken- etwa, wenn es um die robotergesteuerte Chirurgie geht. Die Methoden der AI, insbesondere die spezifischen Verfahren des Maschinellen Lernens und des Data Mining bieten gerade in den datenintensiven Bereichen der Genomdaten riesige Entwicklungschancen in der Medizin. Der Forschungsschwerpunkt Data Science for Personalisiert Medicine des Zentrums für Medizinische Statistik, Informatik und Intelligente System der Medizinischen Universität Wien widmet sich spezifisch diesen Fragestellungen.
2. Vorteile der Artificial Intelligence (AI) - Mit Beispielen
Seine wichtigsten Vorteile sind:
- reduziert das menschliche Engagement in ausgewählten Jobs,
- minimale oder keine Fehler vorteilhaft im medizinischen Bereich, und
- Entscheidungsfindung kann nicht beeinflusst werden
Die KI hätte im Vergleich zum Menschen eine niedrige Fehlerrate, wenn sie richtig codiert wird. Sie hätten eine unglaubliche Präzision, Genauigkeit und Geschwindigkeit. Sie sind nicht von feindlichen Umgebungen betroffen und können so gefährliche Aufgaben erledigen, im Weltraum erforschen und Probleme ertragen, die uns verletzen oder töten würden. Dies kann sogar bedeuten, Kraftstoff abzubauen und zu graben, der ansonsten für Menschen feindlich wäre. Ersetzen Sie den Menschen in sich wiederholenden, langwierigen Aufgaben und vielen mühsamen Arbeitsplätzen. Vorhersagen, was ein Benutzer eingibt, fragen, suchen und ausführen möchte.
Sie können leicht als Assistenten fungieren und verschiedene Aktionen empfehlen oder leiten. Ein Beispiel dafür finden Sie im Smartphone. Betrug kann in kartenbasierten Systemen und möglicherweise auch in anderen Systemen in der Zukunft erkannt werden. Organisiert und verwaltet Datensätze. Interagieren Sie mit Menschen zur Unterhaltung oder als Avatare oder Roboter.
Ein Beispiel dafür ist die KI für viele Videospiele. Roboter-Haustiere können mit Menschen interagieren. Kann bei Depressionen und Inaktivität helfen. Kann sexuelle Lust erfüllen. Sie können logisch ohne Emotionen denken und rationale Entscheidungen mit weniger oder keinen Fehlern treffen. Kann Menschen bewerten. Dies kann sowohl für medizinische Zwecke als auch für Gesundheit und emotionalen Zustand sein. Kann medizinische Verfahren simulieren und Informationen zu Nebenwirkungen geben. Roboter-Radiochirurgie und andere Arten von Operationen in der Zukunft können Präzision erreichen, die der Mensch nicht erreichen kann. Sie brauchen nicht zu schlafen, sich auszuruhen, Pausen einzulegen oder sich zu unterhalten, da sie nicht gelangweilt oder müde werden. Ein weiters Beispiel dafür ist Chatsbots. Chatbots werden für viele Unternehmen und Branchen immer interessanter. Die Zeiten, in denen die intelligenten Berater rein für den Service programmiert wurden sind längst vorbei. Gerade in der Gesundheitsbranche können sie Ärzte entlasten und dem Patienten zu schneller Linderung verhelfen. Schon heute leisten Bots ihren Teil zu einem gesünderen Leben. Sie beraten in den Bereichen Fitness und Lifestyle und versuchen ein besseres und eigenständigeres Leben zu ermöglichen. Chatbots wie Florence oder HealthTap beraten bereits heute Patienten über den Facebook Messanger darin die besten Mittel für verbreitete Krankheitssymptome zu finden. Sie listen mögliche Arzneimittel und Empfehlungen auf und bieten auch die direkte Vereinbarung eines Termins beim Hausarzt an.
Roboter an der epikardialen Oberfläche des Herzens und kann autonom zum gerichteten Ort navigieren.
- Unterstützung beim administrativen Workflow:
Geschätzter Wert von 18 Milliarden US-Dollar. Durch die Automatisierung des administrativen Arbeitsablaufs wird sichergestellt, dass die Leistungserbringer dringende Angelegenheiten priorisieren und Ärzten, Krankenschwestern und Assistenten dabei helfen können, Zeit für Routineaufgaben zu sparen. Einige Anwendungen der KI im administrativen Bereich der Gesundheitsfürsorge umfassen Transkriptionen von Stimme zu Text, mit denen nicht- patientenbezogene Aktivitäten wie das Schreiben von Notizen, das Verschreiben von Medikamenten und das Bestellen von Tests automatisiert werden. Ein Beispiel dafür kommt von Nuance. Das Unternehmen bietet KI-basierte Lösungen, die auf maschinelles Lernen angewiesen sind, um Anbietern von Gesundheitsleistungen dabei zu helfen, die Dokumentationszeit zu verkürzen und die Berichtsqualität zu verbessern. Computergestützte Arztdokumentation (CAPD) wie diese bietet eine Anleitung zur klinischen Dokumentation in Echtzeit, die Anbietern hilft, sicherzustellen, dass ihre Patienten eine genaue Krankengeschichte und konsistente Empfehlungen erhalten. Ein weiteres Beispiel hierfür ist ein Fünfjahresvertrag zwischen IBM und der Cleveland Clinic, der darauf abzielt, die klinische Versorgung und den Verwaltungsbetrieb umzustellen. Die Zusammenarbeit nutzt Watson und andere fortschrittliche Technologien, um Big Data abzubauen und Ärzten dabei zu helfen, ein personalisierteres und effizienteres Behandlungserlebnis zu bieten. Die natürlichen Sprachverarbeitungsfunktionen von Watson ermöglichen es Leistungsanbietern, Tausende von medizinischen Unterlagen schnell und genau zu analysieren, um die Patientenversorgung zu verbessern und die Betriebskosten zu senken. Das John Hopkins Hospital unternahm einen ähnlichen Schritt in seiner Partnerschaft mit der GE Healthcare Camden Group. Diese Initiative zielt darauf ab, die Patientenversorgung und -effizienz durch die Einführung von mit Predictive Analytics ausgestatteten Krankenhaus-Leitstellen zu verbessern. Die Strategie wird den Angehörigen der Gesundheitsberufe dabei helfen, schnelle und fundierte Entscheidungen für betriebliche Aufgaben zu treffen, z. B. das Planen von Bettenzuteilungen und das Verwalten von Anfragen nach Einheitenunterstützung.
4. Nachteile und Gefahren der AI - Mit Beispielen
Die Hauptnachteile der künstlichen Intelligenz sind:
- kann den Menschen nicht vollständig ersetzen
- schafft Arbeitslosigkeit in bestimmten Sektoren
- Kosten sind zu viel; und
- kann mehr schlecht als guttun
Kann viel Geld und Zeit kosten, umzubauen und zu reparieren. Roboterreparatur kann eingesetzt werden, um die Zeit und den Zeitaufwand zu reduzieren, den der Mensch reparieren muss. Dies kosten jedoch mehr Geld und Ressourcen. Es ist fraglich: Ist es ethisch und moralisch korrekt, Androiden, menschenähnliche Roboter zu haben oder die Intelligenz wiederherzustellen, ein Geschenk der Natur, das nicht wiederhergestellt werden sollte? Dies ist eine Diskussion über KI, die in diesen Tagen beliebt war. Die Speicherung ist umfangreich, aber der Zugriff und das Abrufen führen möglicherweise nicht so gut zu Verbindungen im Speicher wie Menschen. Sie können lernen und mit Aufgaben besser umgehen, wenn sie dazu kodiert werden, aber es ist fraglich, ob dies jemals so gut werden kann, wie Menschen dies tun können. Sie können nicht außerhalb des programmierten Bereichs arbeiten. Sie konnten niemals oder zumindest scheinbar nie mit unseren technologischen Wahrnehmungen die Kreativität des Menschen erhalten. Dies kann verhindern, dass Sie mit Emotionen für den Kontakt mit Menschen, z. B. als Krankenschwestern, sympathisieren. Dies kann auch das Verständnis der Weisheit reduzieren. Dies kann den gesunden Menschenverstand verhindern. Selbst wenn sie mit dem gesunden Menschenverstand codiert und zu lernen sind, scheint es für sie schwierig zu sein, so viel gesunden Menschenverstand zu bekommen, wie der Mensch es könnte. Roboter, die Arbeitsplätze ersetzen, können zu schwerer Arbeitslosigkeit führen, es sei denn, der Mensch kann die Arbeitslosigkeit durch Arbeitsplätze beheben, die KI kann die Regierung nicht in den Kommunismus umwandeln. Wie bereits bei Smartphones und anderen Technologien zu sehen, kann der Mensch zu sehr von der KI abhängig werden und seine geistigen Fähigkeiten verlieren. Maschinen können leicht zur Zerstörung führen, wenn sie in falsche Hände geraten. Das ist zumindest eine Angst vor vielen Menschen. KI als Roboter kann Menschen überwinden und uns versklaven. Die Weiterentwicklung des Gesundheitswesens korreliert eng mit den Herausforderungen und Potentialen einer zunehmenden Verbreitung von AI bzw. eHealth und Big Data. Das sogenannte „Zwillings“-Problem, bestehend aus Überdiagnose und Überbehandlung, stellt die
eHealth und Big Data im Gesundheitssektor werden zwar staatlich gefördert, bislang allerdings insbesondere im Rahmen der Technologie. Wichtig sind dabei jedoch eine Versorgungsprozessorientierung und der Ausbau der Entwicklung ressourcenübergreifender Maßnahmen. Nur so können Doppelstrukturen vermieden und Synergien realisiert werden. Adaptionsfähige eHealth-Strategien müssen sich hierzulande mehr auf Funktionen und Ergebnisse konzentrieren, anstatt spezifische Lösungsansätze zu entwickeln. Unbedingt muss dabei beachtet werden, wer den Zugang zu den Daten besitzt und wie gut dieser gegen Weitergabe an Dritte oder Missbrauch gesichert ist. Insbesondere eHealth-Anwendungen müssen als Medizinprodukte noch spezifischer klassifiziert werden. Darüber hinaus mangelt es bei ihnen nach wie vor insbesondere an Überprüfungen bei der Planung, Implementierung und Wartung. Für das komplette medizinische Personal, Schulungen im Kontext der Digitalisierung durchzuführen. Für einen erfolgreichen Einsatz von AI-basierenden Anwendungen müssen die Voraussetzungen eingehalten werden, dass AI mehr Vertrauen und Verständnis von Ärztinnen und Ärzten, Pfleger/-innen sowie Patientinnen und Patienten entgegengebracht wird. Im Gesundheitssektor erfolgt eine noch unzureichende Aufklärung über die AI beispielsweise im Rahmen der sozialen Mediä. Letztere muss auch mehr gefördert werden, damit die Gesundheitsprobleme abgeleitet werden können. Erforderlich ist zunächst eine zielgruppenspezifische Aufklärung, die thematisiert, um was es sich bei der AI handelt und welche Gefahren tatsächlich bestehen. Insgesamt bleibt zu vermeiden, dass einseitige Schuldzuweisungen möglicher ‚Digitalisierungsbremser‘ erfolgen. Vielmehr sollte ein konstruktiver Dialog verantwortungsvoller Akteure über den weiteren Einsatz erfolgen. Es gilt dabei die potentiellen Chancen der AI zu erkennen und dabei zu überdenken und zu berücksichtigen, zu welchem Zweck und Nutzen AI künftig entwickelt werden soll. Dabei ist stets zu bedenken, dass AI der Gesellschaft dient und im Rahmen der ethischen Bewertung entsprechende Richtlinien bewahren muss. Bei der AI gibt es speziell im Gesundheitssektor noch einige Barrieren, u. a. die bereits akzeptierten Methoden und Standards für die Privatsphärensicherung, die überwunden werden müssen, damit sich AI-Wissenschaft und Innovationen im Gesundheitswesen entfalten können. So könnten z. B. schneller und routinierter nicht-vorhergesehene negative Effekte von erprobten Medikamenten verbreitet werden. Allerdings werden dabei insbesondere bei den mobilen Apps, die die medikamentöse Interaktion analysieren, aus Datenschutzgründen oftmals der Zugriff auf die dafür relevanten Patientendaten geblockt. Die Politik sollte insgesamt erschwerende Regulatoren und kommerzielle Hindernisse abbauen und mehr Gelder für AI-Forschung zur Verfügung stellen. Verbesserungen von Methoden AI-gestützter Interaktion mit medizinischen Fachkräften und Patienten werden weiterhin eine kritische Herausforderung bleiben. Erst wenn man die Hindernisse, wie schlechte Mensch-Computer-
Interaktionsmethoden und die inhärenten Schwierigkeiten und Risiken der Implementierung von Technologien in solch großen und komplexen Systemen, die die Verwirklichung des Versprechens der AI im Gesundheitswesen verlangsamt haben, reduziert oder entfernt und mit Innovationen kombiniert, können Gesundheitserfolge und Lebensqualität für Millionen von Menschen in der Zukunft signifikant verbessert werden. Die gesteigerte Komplexität des weiterreichenden Einsatzes von Technologie in medizinischen Abläufen ist insgesamt durchaus zwiespältig zu betrachten: Je höher die Anzahl elektronischer Elemente in einem Verbund von Systemen ist, desto höher wird die Wahrscheinlichkeit für spontane Ausfälle und Fehlfunktionen des Gesamtverbunds. Elektronische Kontrollmechanismen werden menschliche Kontrollen somit jedoch vorerst nicht ersetzen können.
Ausarbeitung - folien
Kurs: Grundlagen Medizininformatik (MDZINF1410)
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