KI im deutschen Gesundheitswesen schleppende Implementierung, wenig Daten und der Faktor Mensch  

Wie lässt sich Künstliche Intelligenz erfolgreich im Gesundheitswesen einsetzen? Woran scheitert die konkrete Implementierung von KI in deutschen Kliniken? Für Lorena Jaume-Palasi, Executive Director bei The Ethical Tech Society, ist der Faktor Mensch entscheidend.  

 

Künstliche Intelligenz gilt im Gesundheitswesen als Schlüsseltechnologie der Zukunft. Die zunehmende Digitalisierung von Patientendaten in Form von Befunddaten, Röntgenbildern, Blutanalysen und Fortschritte in der Genanalyse führen zu einer regelrechten Datenexplosion im Gesundheitssektor, die es sinnvoll zu nutzen gilt. Nur eine intelligente Analyse der Daten kann dazu beitragen, gesundheitliche Prävention und Vorsorge zu optimieren. Dafür sind nicht nur geeignete Technologien und Algorithmen erforderlich, sondern auch funktionierende Netzwerke und Plattformen, die zu einer erfolgreichen Kooperation und Kommunikation aller beteiligten Stakeholder beitragen. Laut einer Studie von PwC1 sind 64 % der Entscheider davon überzeugt, dass KI das deutsche Gesundheitswesen grundlegend verändern wird. Dennoch lässt sich der konkrete Einsatz von KI-basierten Lösungen in Deutschland bisher kaum beobachten. Lorena Jaume-Palasi forscht bei The Ethical Tech Society zum Thema Ethik in der Technik. Ihrer Meinung nach liegen die primären Ursachen dafür nicht in der Abwesenheit von geeigneten Technologien, sondern in der Vernachlässigung von sozialen und gesellschaftlichen Faktoren bei der konkreten Implementierung von neuen, disruptiven Lösungen. So seien KI-basierte Lösungen noch nicht soweit automatisiert wie vermutet. Gerade bei Einführung müsse viel mechanische Arbeit getätigt werden, wobei ein großes Pensum dieser Arbeit vom medizinischen Personal geleistet werden müsse. Dies kann zusätzliche Stressfaktoren und Risikoparameter beinhalten und zu bestimmten Auswirkungen und Problemen führen, die vorher nicht existierten. Eine weitere Ursache sieht Jaume-Palasi in den problematischen Datenkohorten. Konkret mangelt es in Deutschland an zu wenig verfügbaren Daten: „Die derzeit genutzten Technologien und Algorithmen können wie ein Skelett betrachtet werden, die dazugehörigen Muskeln sind aus Daten gemacht. Ein Skelett ohne Muskeln funktioniert nicht und momentan verharren wir in diesem Zustand.“ 

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