Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Medizin hat in den letzten Jahren einen bemerkenswerten Aufschwung erfahren, insbesondere in der Diagnostik. Eine aktuelle Analyse von uni-bonn.de beleuchtet, wie KI, vor allem Large Language Models (LLMs), dabei helfen kann, medizinische Befunde zu strukturieren. Diese Strukturierung ist von entscheidender Bedeutung, da Freitextformen oft die Weiterverwendung von Daten erschweren. Prof. Julian Luetkens weist dabei auf die Risiken geschlossener Modelle hin, die Patientendaten auf externe Server übertragen, während offene Modelle, wie die Llama-Modelle von Meta, lokal auf klinikinternen Servern betrieben werden können.
Eine Studie unter der Leitung von Dr. Sebastian Nowak untersuchte die Eignung verschiedener LLMs zur Strukturierung radiologischer Befunde. Dabei wurden 17 offene und vier geschlossene Sprachmodelle getestet. Die Analyse tausender Röntgenberichte zeigt, dass geschlossene Modelle bei ungeschützten Befunden keine Vorteile gegenüber offenen LLMs aufweisen. Die Forscher konnten zudem feststellen, dass umfangreiche offene LLMs in der Lage sind, bessere Ergebnisse zu liefern, wenn sie mit strukturierten Befunden trainiert werden.
Der Wandel in der Radiologiediagnostik
Die Trends zur Digitalisierung und der Einsatz von KI sind in der medizinischen Praxis, insbesondere in der Radiologie, unübersehbar. Laut aerzteblatt.de gibt es bereits 700 KI-basierte Medizinprodukte, die zugelassen sind. Diese Technologien unterstützen Radiologen bei der Analyse von Bilddaten und der Automatisierung Routineaufgaben. Künstliche Intelligenz hat auch das Potenzial, in anderen Bereichen der Medizin, etwa bei der Überwachung chronischer Krankheiten oder der bildgebenden Diagnostik, eine zentrale Rolle zu übernehmen.
Ein weiteres Beispiel für den positiven Einfluss von KI zeigt sich in der Intensivmedizin, wo Systeme zum frühzeitigen Erkennen klinischer Verschlechterungen eingesetzt werden. Ein Hamburger Unternehmen betreut über 3.000 Betten weltweit und zeigt damit den globalen Trend zur Nutzung von KI in der medizinischen Versorgung. Die Verwendung von Roboterassistenten im OP-Saal ist eine weitere innovative Anwendung, die eine präzisere Durchführung von minimalinvasiven Eingriffen ermöglicht.
Die Verschmelzung von Daten und KI
Die Herausforderungen, die mit großen Datenmengen einhergehen, sind vielschichtig. Wie auf iks.fraunhofer.de beschrieben, beinhaltet die Digitalisierung nicht nur die Erfassung von Daten, sondern auch deren effektive Nutzung. Durch die Datenvernetzung können medizinische Entscheidungen effizient und rational getroffen werden. Diese Fortschritte in der Datenverarbeitung haben die Individualisierung von Therapien und die frühzeitige Diagnostik entscheidend vorangebracht.
Zusammenfassend skizziert die Forschung ein Bild, in dem KI nicht nur die Qualität der medizinischen Diagnostik verbessert, sondern auch dazu beiträgt, die Effizienz im Gesundheitswesen zu steigern. Dr. Nowak und sein Team sehen darin nicht nur Vorteile für Patienten, sondern auch eine Erleichterung in der Einhaltung des Datenschutzes. Mit den veröffentlichten Programmcode und Methoden steht der Forschung die Möglichkeit offen, klärende Fortschritte in der KI-gestützten Medizin zu erzielen.