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08. Dezember 2019

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Der Computer als Arzt

Der Computer als Arzt© Kapsch BusinessCom

Automatisiertes Lernen. Künstliche Intelligenz findet besonders im medizinischen Bereich verstärkte Anwendungsgebiete. Ein Expertenkommentar von Sinan Tankaz, Head of Artificial Intelligence, Kapsch BusinessCom.

Sind Computer die besseren Ärzte? Diese Frage bewegt Mediziner, Computerwissenschaftler und Sozialforscher gleichermaßen. Die Antwort lautet wohl ja und nein. Wenn es etwa darum geht, auf Bildbefunden Anomalien zu erkennen und diese mit Dutzenden bis Tausenden anderen Fällen zu vergleichen, ja. Wenn es aber um genaues Zuhören geht und die individuellen Lebensumstände eines Patienten in Diagnostik und Therapie einfließen zu lassen, nein.

Ein zunehmend genutztes Hilfsmittel in der Medizin ist die Künstliche Intelligenz. Sie kann nicht nur in der Diagnostik helfen, sondern übernimmt auch Routineaufgaben und viele Verwaltungsschritte. Praktische Beispiele für unterschiedliche medizinische Anwendungen gehen von der Diagnostik bei Leberzirrhose über Verbesserungen bei der Bildanalyse bis zur komplett automatisierten Erkennung einer Leberschädigung. Am weitesten fortgeschritten ist die Technologie in der intelligenten Analyse von Dokumenten. Davon gibt es im medizinischen Bereich sehr viele, etwa Arztbriefe und Verordnungen, die dann entsprechend durchforstet und ausgewertet werden.

Komplizierte Wechselwirkungen
Diese sogenannte AI-Engine (Maschine) findet sich in unstrukturierten Dokumenten komplett selbstständig zurecht. Sie sammelt Informationen über Medikation, Inhaltsstoffe, Wirkstoffe, Dosierung, Symptome und Krankheitsverlauf und das hilft einmal, den Einsatz von Medikamenten zu optimieren. Besonders zeigt sich die Überlegenheit jedoch in der Analyse von komplexen Zusammenhängen bei Patienten mit sehr vielen Medikationen. Hier können auch unstrukturierte Dokumente extrahiert werden und sodann (auch) mittels internationaler Datenbanken analysiert werden, ob es Wechselwirkungen gibt.

Um alle Einsatzgebiete, die auch andere Branchen und die Industrie betreffen, entsprechend abzubilden, hat Kapsch BusinessCom eine eigene Artificial-Abteilung geschaffen. Der Aufbau einer Künstlichen Intelligenz ist aufwändig. Es braucht viele Daten und viel Zeit. Wir setzen die Grenze bei etwa 10.000 Datensätzen an. Gibt es zu wenig Daten, können regelbasierte Analysesysteme sinnvoller sein. Umgekehrt funktioniert eine trainierte AI selbständig ohne Regeln. Die Engine lernt, die zu übernehmenden Abläufe zu verstehen.

Sensibler Qualitätsanspruch
So hoch das Potential von AI im medizinischen Bereich ist, so aufwändig ist auch hier die Entwicklung. Große AI-Anwendungen wie etwa Google-Translate werden erst durch praktische Erfahrung am Markt wirklich gut. Das bedeutet dann aber auch, dass das zwei Jahre lang nicht optimal funktioniert. Diesen Qualitätsanspruch würde man im medizinischen Bereich nicht durchgehen lassen, hier sind Daten, Anwendungen und vor allem Folgewirkungen zu sensibel.

Um nun die Qualität bei der Entwicklung von Artificial Intelligence in diesem sensiblen Bereich gewährleisten zu können, arbeitet Kapsch in Österreich mit vielen Universitäten und Instituten zusammen. Dabei nutzen wir konkrete österreichische Daten, die hier anonymisiert sowie annotiert werden und mit den unsere AI-Engines dann lernen.

Links

Sinan Tankaz, Economy Ausgabe Webartikel, 18.11.2019