Um Krankheiten richtig zu diagnostizieren bedarf es jahrelanger medizinischee Ausbildung und praktischer Erfahrungen. Auch dann ist die Diagnose häufig ein mühsamer und zeitraubender Prozess. Häufig ist eine schnelle Diagnose und Behandlung aber lebensrettend. Die Nachfrage nach Fachärztinnen und Fachärzten ist weitaus größer als das Angebot, gerade im ländlichen Umfeld.
Maschinen lernen, mittels Algorithmen Krankheiten zu diagnostizieren. Der Ursprung sind erfasste Daten, Dokumente und Bilder, die zuvor digitalisiert wurden.
KI gesteuerte Algorithmen können lernen, Muster zu erkennen, ähnlich wie Ärzte sie sehen. Ein wesentlicher Unterschied besteht darin, dass Algorithmen viele konkrete Beispiele – viele tausend – brauchen, um zu lernen. Die entsprechenden Informationen, Diagnosen, Fallbeispiele und Bilder müssen den Algorithmen zur Verfügung gestellt werden.
Machine Learning ist also besonders hilfreich in Bereichen, in denen die diagnostischen Informationen, die ein Arzt untersucht, bereits digitalisiert sind.
Einige Beispiele:
- Erkennung von Lungenkrebs oder Schlaganfällen anhand von CT-Scans.
- Beurteilung des Risikos eines plötzlichen Herztods oder anderer Herzerkrankungen anhand von Elektrokardiogrammen und kardialen MRT-Bildern
- MRT-Aufnahmen – Cloud-basierte, KI-gestützte Radiologie. Die Vergleichs-Analyse von MRT-Bildern – Visualisierungs-, Quantifizierungs- und Vergleichsaufgaben, Präzisionsdiagnostik in der Radiologie.
- Klassifizieren von Hautläsionen in Hautbildern
- Hinweise auf Diabetis – Retinopathien in Augenbildern finden.
Es gibt zahlreiche weitere Beispiele und es werden stetig mehr. KI und maschinelles Lernen (AI Machine Learing) sind die Zukunft in der Medizin, bei der Diagnose und Behandlung. Die Algorithmen werden dadurch genauso gut wie die Experten. Nur der Algorithmus, die KI kann in Sekundenbruchteilen Rückschlüsse ziehen und ist weltweit kostengünstig reproduzierbar. Bald könnte jeder überall Zugang zu der gleichen Qualität von Spitzen Experten z.B in der Radiologie Diagnostik haben, und das zu einem niedrigen Preis.
Die Entwicklungen von KI im Gesundheitsbereich, der Diagnostik von Krankheiten nehmen rasant an Fahrt auf.
Die Anwendung des maschinellen Lernens, von KI – im Gesundheitsbereich, der Medizin stehen noch am Anfang – ehrgeizigere Systeme beinhalten die Kombination mehrerer Datenquellen (CT, MRT, Genomik und Proteomik, Patientendaten und handschriftliche Dokumente) zur Beurteilung einer Krankheit oder ihres Fortschreitens.
Zukunftstechnologien, virtuelle Welten wie z.B. das Metaverse, beruhen auf künstlicher Intelligenz und werden die schnelle Diagnose und die Behandlung von Krankheiten ermöglichen. Die Datenbasis von Datenbrillen, AR und VR beruhen auf KI – Künstlicher Intelligenz. Die Untersuchung, die Operationen, Pflege und Rehabilitation werden durch KI auf ein neues Level gehoben.
