KI in der Medizin: 5 bewährte reale Anwendungen mit praktischen Beispielen

Es lässt sich nicht leugnen, dass Künstliche Intelligenz (KI) allgegenwärtig geworden ist. Sie wird zunehmend darin besser, das zu tun, was Menschen effizient machen – lernen, schlussfolgern und Logik anwenden.

Wie in vielen anderen Wirtschaftssektoren hat KI ein enormes Potenzial, die medizinische Branche zu verbessern.

Vielleicht nutzen Sie bereits einige KI-fähige Wearables, um Ihre Gesundheit zu überwachen – FitBit, Smartwatch oder ein smarter Gürtel.

Schaut man genauer hin, findet man viele großartige Beispiele für KI in der Medizin. Sie wird allmählich Teil unseres Gesundheitsökosystems.

In diesem Beitrag diskutieren wir die realen Anwendungen und Use Cases von KI im medizinischen Bereich.

KI in der Medizin: Markttrends

Künstliche Intelligenz wird eine prominente Rolle in der Medizin und im Gesundheitswesen spielen.

Dafür gibt es viele Gründe, wie zum Beispiel:

• Fortschritte in der Rechenleistung,
• Lernalgorithmen,
• Verfügbarkeit massiver Datenmengen aus Patientenakten, und
• Tragbare Gesundheitsgeräte.

Der Gesundheitsmarkt für Künstliche Intelligenz wächst Tag für Tag, und die Markttrends sehen alles andere als vielversprechend aus.

Marktwert

Laut Berichten wird der globale KI-Gesundheitsmarkt von 3,14 Milliarden USD im Jahr 2019 auf 23,85 Milliarden USD bis 2025 wachsen.

Es wird erwartet, dass er im Prognosezeitraum von 2020 bis 2025 mit einer CAGR (Compound Annual Growth Rate) von 40,15 % wächst.

Endverbraucher-Insights

Der Werbe- und Medienbereich führte den KI-Markt 2019 an und machte mehr als 20 % des globalen Umsatzes aus. Der Gesundheitssektor wird bis 2027 einen führenden Anteil am KI-Markt erlangen. (Quelle)

Reale Anwendungen von KI in der Medizin

Mit einem hohen Volumen an verfügbaren Daten ist KI bereit, der Motor zu sein, der die Transformation im Medizinsektor vorantreibt.

Mit Künstlicher Intelligenz werden Lernalgorithmen präziser und genauer, da sie es uns Menschen ermöglichen, Einblicke in Diagnostik, Behandlungen und Pflegeprozesse zu gewinnen.

Hier sind einige reale Anwendungen von Künstlicher Intelligenz in der Medizin, die sowohl Patienten als auch Ärzten zugutekommen können.

1. Krankheitsdiagnose

Die korrekte Diagnose ist der Schlüssel zu einer erfolgreichen Behandlung. Bei Fehldiagnosen kann viel schiefgehen. Daher ist es extrem wichtig, es richtig zu machen, aber es ist nicht immer einfach.

Die Anwendung von Künstlicher Intelligenz auf die medizinische Diagnose bietet der medizinischen Industrie viele Vorteile.

KI-basierte Software kann beurteilen, ob ein Patient an einer bestimmten Krankheit leidet, noch bevor viele offensichtliche Symptome auftreten. Und in den meisten Fällen sind diese Vorhersagen genau.

KI macht Diagnostik günstiger und zugänglicher.

Maschinelles Lernen – insbesondere Deep-Learning-Algorithmen – wird heutzutage häufig bei der automatischen Diagnose von Krankheiten eingesetzt.

Maschinelles Lernen in der Krankheitsdiagnose

Nun, ML-Algorithmen (Maschinelles Lernen) lernen, Muster zu erkennen, ähnlich wie Ärzte sie sehen. Ein signifikanter Unterschied besteht darin, dass Algorithmen viele konkrete Beispiele zum Lernen benötigen. Und diese Beispiele sind digitalisiert, weil Maschinen nicht zwischen den Zeilen in Lehrbüchern lesen können.

Maschinelles Lernen ist daher besonders hilfreich in Bereichen, in denen die diagnostischen Informationen, die ein Arzt untersucht, bereits digitalisiert sind. Zum Beispiel enthalten Bilder von MRT-Geräten, CT-Scannern und Röntgenaufnahmen große Mengen komplexer Daten, die für Menschen schwierig und zeitaufwändig zu bewerten sind.

Maschinelles Lernen kann nützlich sein bei:

• Erkennung von Hirntumoren oder Lungenkrebs basierend auf CT-Scans
• Bewertung des Risikos eines plötzlichen Herzstillstands oder anderer Herzkrankheiten basierend auf EKG und kardialen MRT-Bildern
• Klassifizierung von Hautläsionen in Hautbildern
• Entdeckung von Spuren diabetischer Retinopathie in Augenbildern

Warum KI einsetzen, wenn Ärzte alles oben Genannte tun können?

Jetzt fragen Sie sich vielleicht, warum man KI einsetzen sollte, wenn es doch Ärzte gibt, die das tun?

KI-Techniken wie ML sind wie ein zweites Paar Augen, das die Patientengesundheit basierend auf dem aus verfügbaren Daten extrahierten Wissen bewerten kann.

Es gibt jede Menge nützlicher Daten (CT, MRT, Genomik, Patientenakten und handschriftliche Dateien) in den oben genannten Fällen. Und mit all diesen Daten werden maschinelle Lernalgorithmen genauso effizient wie die Diagnostik eines Experten.

Maschinelle Lernalgorithmen stechen hervor, weil sie Schlussfolgerungen viel schneller ziehen können und die Modelle weltweit zu geringen Kosten repliziert werden können.

Oh, heißt das, dass KI die Ärzte bald ersetzen wird?

Nein.

Es ist ziemlich unwahrscheinlich, dass KI Ärzte und Mediziner in naher Zukunft ersetzen wird. KI wird stattdessen eingesetzt, um potenziell maligne Tumore oder lebensbedrohliche Herzmuster von Patienten hervorzuheben. Dies ermöglicht es den Ärzten, sich auf die Interpretation der hervorgehobenen Signale zu konzentrieren.

2. Schnellere Medikamentenentwicklung

Die Entwicklung eines Medikaments ist ein zunehmend wettbewerbsintensives und teures medizinisches Geschäft. Selbst mit technologischem Fortschritt steigen die Kosten für die Entwicklung eines neuen Medikaments alle paar Jahre. KI kann hier eine bedeutende Rolle spielen.

Führende medizinische und pharmazeutische Unternehmen nutzen KI, um ihre F&E-Kosten zu senken und kostspielige Fehler zu vermeiden.

Viele der analytischen Prozesse in der Medikamentenentwicklung können mit Maschinellem Lernen effizienter gestaltet werden. Dies hat das Potenzial, Millionen an Investitionen einzusparen.

Bis 2026 können KI-Gesundheitsanwendungen potenziell 150 Milliarden USD jährliche Einsparungen für die US-Gesundheitswirtschaft schaffen.

Die Medikamentenentwicklung ist in vier Stufen unterteilt.

• Stufe 1 – Zielidentifikation für Interventionen
• Stufe 2 – Entdeckung von Medikamentenkandidaten
• Stufe 3 – Beschleunigung klinischer Studien
• Stufe 4 – Auffinden von Biomarkern für die Diagnose der Krankheit

Sie werden überrascht sein zu erfahren, dass KI bereits erfolgreich in all diesen Stufen eingesetzt wird. Lassen Sie uns jede davon durchgehen und verstehen, was diese Stufen tun.

Stufe 1 – Zielidentifikation für Interventionen

Der erste Schritt bei der Entwicklung eines Medikaments sollte sein, den biologischen Ursprung einer Krankheit und ihre Resistenzmechanismen zu verstehen. Dann müssen Sie geeignete Ziele (typischerweise Proteine) für die Behandlung der Krankheit identifizieren können.

Obwohl mit Hochdurchsatztechniken wie short hairpin RNA (shRNA) Screening und Deep Sequencing riesige Datenmengen verfügbar gemacht werden, um mögliche Zielpfade zu entdecken.

Aber mit traditionellen Methoden ist es immer noch herausfordernd, die große Anzahl und Vielfalt von Datenquellen zu integrieren – und dann nach relevanten Mustern zu suchen.

Maschinelle Lernalgorithmen analysieren hier schnell alle verfügbaren Daten und lernen, gute Zielproteine automatisch zu identifizieren.

Stufe 2 – Entdeckung der Medikamentenkandidaten

Der nächste Schritt besteht darin, eine Verbindung zu finden, die mit dem identifizierten Zielmolekül auf die erforderliche Weise interagieren kann.

Dies beinhaltet das Screening einer großen Anzahl potenzieller Verbindungen auf ihre Wirkung auf das Ziel (Affinität). Diese Verbindungen können natürlich, synthetisch oder bio-engineered sein.

Das aktuelle System kann jedoch ungenaue und unzureichende Vorschläge erzeugen. In der Realität dauert es daher sehr lange, die besten Medikamentenkandidaten zu finalisieren.

Maschinelle Lernalgorithmen helfen hier: Sie lernen, die Eignung eines Moleküls basierend auf strukturellen Fingerabdrücken und molekularen Deskriptoren vorherzusagen. Dann durchlaufen sie Millionen potenzieller Moleküle und filtern sie auf die besten Optionen – jene mit minimalen Nebenwirkungen.

Dies spart letztendlich viel Zeit beim Medikamentendesign.

Stufe 3 – Beschleunigung klinischer Studien

Es ist nicht einfach, geeignete Kandidaten für klinische Studien zu finden. Wenn man die falschen Kandidaten auswählt, verlängert sich die Studie – was sowohl Zeit als auch Ressourcen kostet.

Maschinelles Lernen kann den Prozess klinischer Studien beschleunigen. Es kann geeignete Kandidaten identifizieren und eine ordnungsgemäße Verteilung für Gruppen von Studienteilnehmern sicherstellen. Der Algorithmus kann trainiert werden, gute Kandidaten von schlechten zu trennen.

KI-Technologie tut drei Dinge für den Prozess klinischer Studien: Sie macht ihn schneller, zuverlässiger und sicherer.

Sie können auch frühzeitig warnen, wenn eine klinische Studie keine schlüssigen Ergebnisse liefert – was Forschern ermöglicht, früher einzugreifen und die Medikamentenentwicklung zu retten.

Stufe 4 – Auffinden von Biomarkern für die Diagnose der Krankheit

Patientenbehandlung für eine Krankheit ist nur möglich, wenn man sich der Diagnose sicher ist.

Biomarker sind Moleküle, die in Körperflüssigkeiten wie menschlichem Blut vorkommen und feststellen, ob ein Patient eine Krankheit hat oder nicht. Sie können auch verwendet werden, um den Krankheitsverlauf zu verfolgen.

Aber die Entdeckung geeigneter Biomarker für eine Krankheit ist nicht einfach. Es ist ein teurer und zeitaufwändiger Prozess, der das Screening von Tausenden potenzieller Molekülkandidaten beinhaltet.

KI automatisiert hier einen großen Teil der manuellen Arbeit und beschleunigt dadurch den Prozess.

Die Algorithmen können Moleküle in gute und schlechte Kandidaten klassifizieren – was Experten hilft, die besten Aussichten zu analysieren.

Biomarker werden verwendet, um zu identifizieren:

• Das Vorhandensein einer Krankheit im frühesten Stadium – diagnostischer Biomarker
• Das Risiko, dass ein Patient eine Krankheit entwickelt – Risiko-Biomarker
• Den wahrscheinlichen Verlauf einer Krankheit – prognostischer Biomarker
• Ob der Patient auf ein Medikament ansprechen wird oder nicht – prädiktiver Biomarker

Zum Beispiel kollaborierte 2017 das UK-basierte AstraZeneca mit dem Biopharma-Unternehmen Berg und nutzte KI, um Biomarker und Medikamente für neurologische Erkrankungen zu finden.

3. Virtuelle Pflegeassistenz

Wenn man die Wahl hätte, würden viele von uns vermeidbare Krankenhausbesuche vermeiden. Aber ist das möglich?

Mit virtuellen Pflegeassistenten scheint dies eine Möglichkeit zu sein.

Virtuelle Pflegeassistenten reduzieren unnötige Krankenhausbesuche und verringern die Belastung für medizinisches Fachpersonal weiter.

Ein KI-gestützter virtueller Pflegeassistent kann Patienten ein personalisiertes Erlebnis bieten. Er kann helfen, Krankheiten basierend auf Symptomen zu identifizieren, den Gesundheitsstatus zu überwachen, Arzttermine zu vereinbaren und vieles mehr. Er kann verhindern, dass sich eine chronische Situation verschlechtert.

Virtuelle Assistenten sind heutzutage im Trend. Krankenhäuser und medizinisches Fachpersonal nutzen sie, um die Patientenbindung zu erhöhen und ihre Selbstmanagement-Fähigkeiten zu verbessern.

4. Personalisierte Behandlung bereitstellen

Verschiedene Patienten reagieren unterschiedlich auf Medikamente und Behandlungspläne. Mit personalisierten Behandlungsoptionen besteht ein enormes Potenzial, die Lebenserwartung der Patienten zu erhöhen.

Maschinelles Lernen wird verwendet, um personalisierte Behandlungen bereitzustellen.

Wie?

Es kann helfen, die Merkmale zu entdecken, die darauf hinweisen, dass ein Patient eine spezifische Reaktion auf eine bestimmte Behandlung haben wird. Es kann die wahrscheinliche Reaktion eines Patienten auf eine bestimmte Behandlung vorhersagen.

Aber wie lernt der ML-Algorithmus das?

Das System lernt dies, indem es Daten ähnlicher Patienten kreuzreferenziert und deren Behandlungen und Ergebnisse vergleicht. Dies ist sehr hilfreich für Ärzte, um den richtigen Behandlungsplan für den Patienten zu entwerfen.

5. Genbearbeitung verbessern

Was mehr ist, KI wird auch in der genomischen Forschung eingesetzt.

Maschinelle Lerntechniken finden weiterhin ihren Weg in die Genomsequenzierung und -annotation und andere Bereiche. Und das ist noch nicht das Ende.

Sie wird auch in genom-basierten Diagnostiken eingesetzt.

Und wenn Sie denken, KI könne unsere Gene nicht verändern, müssen Sie noch einmal nachdenken.

Clustered Regularly Interspaced Short Palindromic Repeats (CRISPR), insbesondere das CRISPR-Cas9-System für die Genbearbeitung, hat einen großen Schritt nach vorne in unserer Fähigkeit gemacht, DNA kosteneffektiv und präzise zu bearbeiten. Daneben gibt es auch TALENs und ZFNs, die zur Genbearbeitung beitragen.

KI hilft uns bereits auf viele weitere Arten. Aber dies ist erst der Anfang.

Je mehr wir unsere medizinischen Daten digitalisieren und vereinheitlichen können, desto mehr werden wir in der Lage sein, KI zu nutzen, um in komplexen analytischen Prozessen weitere präzise und kosteneffektive Entscheidungen zu treffen.

Die Zukunft der KI in der Medizin 2021 und darüber hinaus

Künstliche Intelligenz hat viel Potenzial, und um dieses voll auszuschöpfen, bräuchten wir gemeinsame Anstrengungen von Experten aus Medizin, Informatik, Mathematik und vielen mehr.

1. Erkundung des KI-Potenzials in spezifischen Bereichen

Künstliche Intelligenz kann die Medizin in den folgenden Bereichen transformieren:

• Reduzierung medizinischer Fehler

Medizinische Fehler führen zu Fehldiagnosen. Zum Beispiel können falsch-negative Mammographie-Berichte bei Brustkrebs die Behandlung vieler Frauen verzögern. KI wird umfangreich eingesetzt, um solche Anomalien zu erkennen, die das menschliche Auge nicht sehen kann.

• Gesundheitswesen wieder menschlicher machen

Dies kann der vorteilhafteste Beitrag von KI zum Gesundheitswesen sein. Die unnötige Arbeit bei der Dateneingabe kann vermieden werden. Der Arzt kann sich stattdessen mitfühlend um den Patienten kümmern, ohne in Dateneingabe verwickelt zu sein.

• Diagnose mit Hilfe eines Bildes

Die Zukunft könnte ein Zeitalter des „medizinischen Selfies“ sein, um sich nur mit einem Selfie diagnostizieren zu lassen.

2. Daten für alle zugänglich machen

Glauben Sie, es reicht, wenn wir nur medizinische KI-Produkte bauen?

Nein. Was wichtiger ist, ist, diese Produkte den Menschen zugänglich zu machen.

Nehmen wir das Beispiel amerikanisch trainierter KI-Modelle für Lungenerkrankungen, die Tuberkulose nicht in ihrer Kennzeichnung enthalten. TB ist ein Problem für Entwicklungsländer, aber nicht so in Amerika, daher finden sich TB-Scans nicht im Trainingsdatensatz.

Aber KI muss überall für jeden funktionieren. Das Hinzufügen von Tuberkulose-Bildern zu den Datensätzen würde helfen, KI zu verallgemeinern und zu demokratisieren für andere Teile der Welt.

3. IoMT – Internet der medizinischen Dinge

Wir werden viele weitere Geräte und mobile Apps benötigen, die eine kritische Rolle bei der Verfolgung und Prävention chronischer Krankheiten für Patienten und ihre Ärzte spielen werden.

Die wachsende Fähigkeit von KI, Synergien mit anderen Gesundheitstechnologien einzugehen, kann somit viele Möglichkeiten in der Branche bieten.

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