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Wird künstliche Intelligenz meinen Job wegnehmen?
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In den letzten Jahren war der Slogan „Künstliche Intelligenz in der Medizin“ nicht mehr nur eine gewichtige Überschrift für futuristische Artikel. Künstliche Intelligenz (KI) hält zunehmend Einzug in den medizinischen Alltag: Sie analysiert radiologische Bilder, prognostiziert Krankheitsrisiken und kommuniziert sogar als Chatbot mit Patienten.
Der Ersatz von Fachärzten durch Maschinen und Technologie ist in der medizinischen Gemeinschaft ein echtes Problem, sowohl bei Studenten als auch bei erfahrenen Klinikern. Aber müssen Automatisierung und KI wirklich eine Bedrohung für die Ärzteschaft darstellen? In diesem Artikel werden Sie darüber lesen.
Künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen ist nicht das Lied der Zukunft. Dies sind funktionale Lösungen, die Ärzte in vielen Bereichen unterstützen.
Die Radiologie ist der fortschrittlichste Bereich der KI-Implementierungen. Algorithmen, die Bilder analysieren, lernen aus Millionen von Fällen und können so pathologische Veränderungen auf Röntgen-, CT- oder MR-Bildern mit großer Präzision erkennen. Ein Beispiel ist das System „AI-Rad Companion“ von Siemens Healthineers [8], das die Analyse der Brusttomographie unterstützt und automatisch Veränderungen erkennt, bei denen der Verdacht auf Krebs, Rippenfrakturen oder Emphysem besteht. Diese Lösung verkürzt die Beschreibungszeit und erhöht die Empfindlichkeit bei der Erkennung pathologischer Veränderungen.
In der Primärversorgung unterstützt KI die Auswahl der Symptome und die Entscheidung über die Notwendigkeit einer ärztlichen Beratung. Das Infermedica-System und andere „Symptom-Checker“ -Anwendungen analysieren klinische Bilder aus großen Datensätzen und präsentieren dann mögliche Diagnosen oder nächste Schritte. Der Arzt kann sie verwenden, um Patienten auszuwählen und aufzuklären [5].
Künstliche Intelligenz unterstützt Onkologen bei der Auswahl einer zielgerichteten Therapie auf der Grundlage von Genomanalysen, Histopathologie und klinischen Daten. Das PathAI-Programm erreicht eine Relevanz, die mit der von Pathomorphologen vergleichbar ist [9]. Das Perception-Tool verwendet Einzelzell-RNA-Seq-Daten, um Arzneimittelreaktionen vorherzusagen [6]. Das im Juli 2024 vorgestellte „Enlight-Deep-PT“ -Modell verwendet Bilder von Tumoren, ohne dass eine Sequenzierung erforderlich ist. Es hilft dabei, die Wirksamkeit der Therapie vorherzusagen und so therapeutische Entscheidungen zu beschleunigen [6].
Wir verlassen uns nicht nur auf harte Daten, wir schauen auch durch die Linse unserer eigenen Erfahrungen und Beobachtungen. Wir sehen eine Zukunft, in der der Arzt nicht durch künstliche Intelligenz ersetzt wird, sondern eine neue, noch wichtigere Rolle übernimmt: als Dolmetscher, Berater und Treuhänder des Patienten.
Künstliche Intelligenz wird den Ärzten nicht die Arbeit nehmen, die sich darauf einstellen, ihr Potenzial und ihre Grenzen verstehen und sie als Instrument zur Steigerung der Wirksamkeit der Behandlung einsetzen können. Im Laufe der Zeit kann sie jedoch diejenigen ersetzen, die sich nicht weiterentwickeln wollen, ihr Wissen nicht aktualisieren und sich Veränderungen widersetzen.
Die Technologie selbst ist keine Bedrohung. Die Gefahr besteht darin, dass man nicht versteht, wie sie funktioniert, welche Einschränkungen sie hat und wo sie versagen kann. KI arbeitet auf der Grundlage von Daten, die oft reduziert, vereinfacht und kontextlos sind. Es berücksichtigt nicht die Nuancen des Gesprächs mit dem Patienten, seine Familiengeschichte, Vorlieben und Ängste. Er wird die Ironie nicht spüren, Gesichtsausdrücke nicht erkennen, wird die Bedeutung der Palliativtherapie nicht erklären. Im Mittelpunkt der Beziehung zum Patienten steht daher immer noch der Mensch, der einfühlsam, aufmerksam und in der Lage ist, auch den schwierigsten therapeutischen Entscheidungen einen Sinn zu geben.
Es wird wichtig, die Grundlagen des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz im medizinischen Kontext zu kennen. Dazu gehört die Unterscheidung zwischen überwachten und unbeaufsichtigten Modellen, das Verständnis von Indikatoren für die Vorhersagequalität (wie Sensitivität, Spezifität, positiver und negativer prädiktiver Wert, AUC — Fläche unter der Kurve) und das Bewusstsein für Phänomene wie Datenverzerrungen. Ein Arzt, der KI-gestützte Entscheidungsunterstützung einsetzt, sollte in der Lage sein, kritische Fragen zu stellen:
Wo kann man solche Fähigkeiten erwerben? Im Folgenden finden Sie eine Liste von Kursen für Ärzte, medizinisches und pharmazeutisches Fachpersonal sowie Gesundheitsmanager zum Thema KI in der Medizin:
Patienten kommen zunehmend nach vorherigem Kontakt mit einem Chatbot, einer Symptom-Checker-Anwendung oder einem generativen Sprachmodell ins Büro. In solchen Situationen muss der Arzt nicht nur in der Lage sein, die vorherigen KI-Vorschläge zu interpretieren, sondern dem Patienten vor allem auf verständliche und einfühlsame Weise zu erklären, dass das vom Algorithmus generierte Ergebnis keine definitive Diagnose ist, sondern nur eine Hypothese, die in einem individuellen Kontext verifiziert werden muss. Die moderne klinische Beziehung basiert nicht mehr nur auf der Übertragung von Informationen, sondern zunehmend auf der Wiederherstellung des Vertrauens in einem Umfeld, das von unsicheren und ungeprüften Wissensquellen durchdrungen ist. Die Fähigkeit, im Kontext „digitaler Fehlinformationen“ zu sprechen, wird zu einer zentralen klinischen Kompetenz des 21. Jahrhunderts. Im Folgenden finden Sie eine Zusammenfassung der empfohlenen Kurse, Bücher und Fortbildungsprogramme für Ärzte, die dazu beitragen, die Fähigkeit zu entwickeln, angesichts digitaler Fehlinformationen mit dem Patienten zu kommunizieren:
Die dritte Säule der Anpassung an die Realität der digitalen Medizin ist die aktive Beteiligung von Ärzten an der Entwicklung, Implementierung und Bewertung KI-gestützter Tools. Die Anwesenheit von Vertretern der medizinischen Berufe bei der Schaffung klinischer Systeme garantiert, dass sie die Realität der Arbeit in Gesundheitseinrichtungen, die Bedürfnisse der Patienten und die Besonderheiten der Arbeit der Therapieteams berücksichtigen. Auf der Ebene der akademischen Ausbildung ist es wiederum notwendig, dass die Grundlagen für den Betrieb und die Anwendung von KI nicht als technisches Element, sondern als integraler Bestandteil der beruflichen Professionalität in die Ausbildungsprogramme von Ärzten aufgenommen werden. Eine wachsende Zahl von Initiativen ermöglicht es Ärzten, die digitale Zukunft des Gesundheitswesens auf nationaler und internationaler Ebene mitzugestalten:
Zu verstehen, wie der Entscheidungsunterstützungsalgorithmus funktioniert, wird heute genauso wichtig wie die Kenntnis der Prinzipien der EBM (evidenzbasierte Medizin), denn ohne dieses Wissen kann der Arzt nicht beurteilen, wann man sich auf KI verlassen kann und wann ihre Empfehlungen in Frage gestellt werden sollten. Durch die Teilnahme an solchen Initiativen können Spezialisten nicht nur ihre eigenen Kompetenzen entwickeln, sondern auch einen echten Einfluss darauf haben, in welche Richtung sich die digitale Medizin bewegt.
In dem Buch Tiefe Medizin, der amerikanische Kardiologe und Visionär der digitalen Medizin, Dr. Eric Topol, stellt eine wichtige These auf: künstliche Intelligenz wird dem Arzt nicht die Arbeit nehmen. Im Gegenteil, sie kann ihm das zurückgeben, was in seinem Beruf am wertvollsten ist: Zeit, die Beziehung zum Patienten und die Tiefe des klinischen Denkens.
Topol argumentiert, dass die moderne Medizin entmenschlicht wurde. Der Arzt verbringt heute nur noch ein Dutzend Minuten pro Patient, von denen ein erheblicher Teil für elektronische Dokumentations- und Verwaltungsaufgaben aufgewendet wird. Der Patient wird zum Datensatz im System und der Arzt zum Bediener der Tastatur. In diesem Zusammenhang erscheint künstliche Intelligenz nicht als Bedrohung, sondern als ein Instrument zur „Wiedererlangung der Menschlichkeit“ in der Medizin.
Topol stellt fest, dass Algorithmen sich wiederholende Aufgaben effektiv übernehmen können: Bildanalyse, Dokumentationssuche, Zusammenfassungen von Konsultationen oder Risikovorhersagen auf der Grundlage numerischer Daten. Es gibt jedoch drei Bereiche, in denen KI keine Chance hat, einen Arzt zu ersetzen:
Eric Topol postuliert keine Medizin ohne Ärzte. Im Gegenteil, er befürwortet die Tiefenmedizin (Medizin), in dem der Arzt, unterstützt von KI, den Sinn seiner Arbeit wiedererlangt. Es geht nicht um Wettbewerb, es geht um Synergie zwischen Mensch und Maschine, bei der der Mensch die Richtung vorgibt und die Maschine die Entscheidung unterstützt.
Künstliche Intelligenz wird den Ärzten nicht die Arbeit nehmen, die sich darauf einstellen, ihr Potenzial und ihre Grenzen verstehen und sie als Instrument zur Steigerung der Wirksamkeit der Behandlung einsetzen können. Im Laufe der Zeit kann sie jedoch diejenigen ersetzen, die sich nicht weiterentwickeln wollen, ihr Wissen nicht aktualisieren und sich Veränderungen widersetzen.
Nicht die Technologie bestimmt die Zukunft des Berufs, sondern die Art und Weise, wie der Mensch damit umgeht. Die Zukunft der Medizin gehört nicht den Maschinen. Die Zukunft der Medizin gehört Ärzte, die zum Wohle des Patienten mit Maschinen arbeiten können. Die Frage lautet also nicht mehr: Wird KI meinen Job annehmen?, aber: Was kann ich heute tun, damit meine KI morgen noch besser funktioniert?
