Das Fraunhofer-Institut für Experimentelles Software-Engineering (IESE) hat ein neues Projekt initiiert, das sich auf die Entwicklung einer Künstlichen Intelligenz (KI) für die Medizinbranche konzentriert. Ziel dieser Initiative ist es, die Effizienz bei der Erfassung von Informationen aus Patientenakten erheblich zu steigern. Dieses Vorhaben ist besonders bedeutsam, da es daran arbeitet, die Diagnosen sowohl bei Fachärzten als auch bei Hausärzten zu beschleunigen und zu verbessern. Projektpartner befinden sich in Berlin und Kaiserslautern. Rheinpfalz berichtet.
Die Nutzung von Gesundheitsdaten ist in den letzten Jahren rasant gestiegen, nicht zuletzt durch den Einsatz von Wearables wie Smartwatches und Gesundheitstrainern. Diese Geräte werden sowohl im privaten Umfeld als auch in medizinischen Einrichtungen eingesetzt, um eine Vielzahl von Gesundheitsdaten zu erfassen
Fraunhofer IESE erklärt. Künstliche Intelligenz spielt eine entscheidende Rolle bei der Auswertung dieser Informationen.
Anwendungen der Künstlichen Intelligenz
Künstliche Intelligenz hat sich in vielen Bereichen der Medizin als vielversprechend erwiesen. Zu den Anwendungen gehören:
- Präventionsmaßnahmen
- Diagnostik
- Therapiefindung
- Behandlung und Assistenzsysteme
- Prozessorganisation
Besondere Beispiele für den Einsatz von KI in der Medizin umfassen die Bilderkennung zur Analyse von Röntgen- und Ultraschallbildern sowie den Einsatz von Robotik als OP-Assistenz, wodurch präzisere Operationen möglich werden. Ferner dient die permanente Überwachung durch Wearables der Gesundheitsüberwachung und hilft bei der frühzeitigen Erkennung von Gesundheitsproblemen, so die Analyse von KI-Grundwissen.
Chancen und Herausforderungen
Die Implementierung von KI im Gesundheitswesen bringt zahlreiche Chancen mit sich. Zu den Vorteilen zählen verbesserte Diagnosen und Behandlungen, die durch Automatisierung und Unterstützung von Prozessen erreicht werden können. Ein Beispiel ist die Radiologie, wo KI Anomalien in Röntgenbildern erkennt und somit die Diagnosestellung erheblich beschleunigt und vereinfacht.
Dennoch stehen der breiten Einführung von KI auch Herausforderungen gegenüber. Wichtige Aspekte sind die Notwendigkeit großer Datenmengen und deren Qualität, Interoperabilität zwischen verschiedenen Systemen sowie Haftungsfragen im Falle von Falschdiagnosen. Zudem erfordert der Einsatz von KI im Gesundheitswesen Investitionen, die vor allem kleine Gesundheitsdienstleister vor große Herausforderungen stellen, ergänzt IESE.
Um die Risiken zu minimieren, sind klare Handlungsempfehlungen für den Umgang mit KI in der Medizin erforderlich. Diese beinhalten unter anderem die Schulung des medizinischen Personals im Umgang mit KI, die Verbesserung der Transparenz und Nachvollziehbarkeit von Algorithmen sowie den Ausbau des Datenschutzes und der Cybersicherheit. Die Fraunhofer IESE plant eine kontinuierliche Forschung zu diesem Thema, um sichere und effektive Lösungen für den Einsatz von KI im Gesundheitswesen zu gewährleisten. Ihr Bericht