Was macht einen guten „KI-Doktor“ aus?

Ein Expertenbeitrag von Prof. Dr. med. Dipl.-Inform. Klaus Juffernbruch, FOM HochschuleWenn man in Deutschland einen Facharzt aufsucht, kann man sich darauf verlassen, dass er eine fundierte Ausbildung in dafür zugelassenen Einrichtungen genossen hat. Im Verlauf seiner Ausbildung hat er auch zahlreiche universitäre und staatliche Prüfungen absolvieren müssen. Ist man in Behandlung, kann man seinem Arzt oder seiner Ärztin Fragen stellen, z. B. wie eine Diagnose zustande gekommen ist und warum diese oder jene Therapie die vielversprechendste ist.

Prof. Dr. med. Dipl.-Inform. Klaus Juffernbruch studierte Informatik und Medizin an der RWTH Aachen. Nach ärztlicher Tätigkeit am Klinikum der RWTH arbeitete er bei IBM in verschiedenen Consulting-, Vertriebs- und Managementfunktionen und bei Cisco als Direktor für strategische Beratung im Gesundheitswesen bevor er zur FOM Hochschule wechselte. Arbeitsschwerpunkte sind zukunftsweisende Versorgungsformen, E-Health und Künstliche Intelligenz. Seit 2012 leitet er die Expertengruppe „Intelligente Gesundheitsnetze“ des Digital-Gipfels.

Ähnliche Anforderungen sollte auch ein gutes medizinisches KI-System erfüllen. Mit KI Systemen versucht man, Funktionen des menschlichen Gehirns im Computer nachzubilden. Dazu bringt man im Bereich der Medizin dem Computer medizinische Regeln bei oder trainiert ein neuronales Netz mit Beispielen von Krankheitsbildern. In der Radiologie würde man dem neuronalen Netz viele Röntgenbilder zeigen und ihm sagen, welche Krankheiten darauf zu sehen sind. Sobald das Netz ausreichend gelernt hat, sollte es dann in der Lage sein, ihm neue und unbekannte Bilder richtig zu befunden. Ein Mensch wird auf seinem Fachgebiet gut werden, wenn er gute Lehrende und gutes Lehrmaterial hatte. Ähnlich verhält es sich auch mit einer KI. Hat das Trainingsmaterial für die KI eine hohe Qualität, stehen die Chancen gut, dass das System gute Auswertungen liefert. 

Die hohe Bedeutung von qualitätsgesicherten Trainingsdaten haben in den USA die staatlichen National Institutes of Health erkannt und 2017 über einhunderttausend Röntgenaufnahmen des Brustkorbes veröffentlich, die von Herstellern in aller Welt verwendet werden können. Einen ähnlichen Ansatz verfolgt die Weltgesundheitsorganisation WHO, die im Verbund mit der International Telecommunications Union medizinische Bilddaten für Trainingszwecke und auch für herstellerunabhängige Prüfungen bereitstellen will.

In der Medizin ist nicht immer eindeutig, welche Therapie für den Patienten die beste ist. Ein Arzt mit einem starken operativen Hintergrund wird bei Kniebeschwerden vielleicht eher zu einer Operation raten als eine ÄrztIn mit einem starken physiotherapeutischen Hintergrund. Daher ist es für die Beurteilung einer KI, die Therapieempfehlungen macht, von Interesse zu wissen, ob die verschiedenen therapeutischen Richtungen auch ausgewogen in den Trainingsdaten repräsentiert waren. Die Bundesregierung spricht in ihrer KI-Strategie davon, KI-Entscheidungen transparent zu machen. Ein gutes KI-System sollte daher auch in der Lage sein zu erklären, wie es zu seinen Befunden gekommen ist.

Die hier veröffentlichten Inhalte und Meinungen der Autorinnen und Autoren entsprechen nicht notwendigerweise der Meinung des Wissenschaftsjahres 2019 – Künstliche Intelligenz.

Metadaten zu diesem Beitrag

Mehr zum Themenfeld:

Schlagworte zu diesem Beitrag: