Immer öfters fallen die Begriffe Künstliche Intelligenz (KI) und Artificial Intelligence (AI) in der IT-Welt – doch was ist eigentlich damit gemeint? Für Künstliche Intelligenz gibt es tatsächlich noch keine allgemein akzeptierte Definition. Prinzipiell werden damit Systeme bezeichnet, die Tätigkeiten durchführen können, die normalerweise mit menschlicher Intelligenz verbunden werden. Dazu gehören zum Beispiel Lernen, logisches Schlussfolgern und die Umgebung auffassen und darauf reagieren zu können. KI ist dabei nicht ein bestimmtes Programm, ein Algorithmus oder ähnliches, sondern die Kombination von verschiedenen Methoden, um solch komplexe Aufgaben auszuführen.

Ein Gebiet, auf dem die Anwendung von KI mit großen Hoffnungen verbunden ist, ist die Medizin. Daher sehen wir uns einige Anwendungsmöglichkeiten und ihre Potentiale näher an.

KI-Anwendungen in der Medizin

Diagnose

Die Diagnose von Krankheiten erfordert viel Wissen und Erfahrung und nimmt zusätzlich viel Zeit der medizinischen Experten ein. Systeme mit KI können diese Fähigkeit erlernen, indem sie mit einer großen Anzahl an Daten trainiert werden.

Ein Großteil der KI-Anwendungen für die medizinische Diagnose basiert auf der Analyse von Bildern und der Erkennung darauf dargestellter Bildinhalte. Häufig wird die Bildanalyse z. B. bei Röntgenbildern eingesetzt, um Merkmale zu erkennen, die auf bestimmte Krankheiten deuten. Dabei ist die Technologie zum Teil schon sehr fortgeschritten. Bestimmte KIs können bereits anhand von Bildern der Haut eine Erkrankung an Hautkrebs mit hoher Genauigkeit identifizieren. Diese Anwendungen basieren auf der Bilderkennung und Bildverarbeitung. Wichtige KI-Methoden, die hier zu sehr erfolgreichen Systemen geführt haben, sind Neuronale Netze und Deep Learning.

Neben Bildanalysen sind auch Diagnosesysteme im Einsatz, die als Chatbot direkt mit dem Arzt oder direkt mit dem Patienten „kommunizieren“. Das System nimmt die Symptome des Patienten auf und verwendet die dahinterliegende Wissensbasis, um weitere relevante Fragen zu stellen, die zu einer Diagnose führen. Dazu werden Methoden zur Analyse von Sprache in Kombination mit regelbasierten Systemen wie z. B. Expertensystemen eingesetzt, die das Wissen und die Entscheidungsfindung eines Experten nachahmen.

Behandlung

Nach einer Diagnose wird eine passende Behandlungsstrategie aufgestellt. Dabei wirken Medikamente jedoch auf jeden Menschen in ihrer Effektivität und ihren Nebenwirkungen unterschiedlich. Ideal wäre daher eine individuelle Behandlungsstrategie für jeden Patienten.

KI kann hier unterstützen, indem sie Daten und Wissen durchforstet. Vorhandene Gesundheitsdaten und die Krankengeschichte eines Patienten können analysiert werden, um die Wahl der passenden Medikamente zu erleichtern. So kann eine KI-Anwendung umfangreiche Daten verarbeiten und schnell erkennen, dass ein Patient in der Vergangenheit einen bestimmten Wirkstoff nicht vertragen hat. Sie kann dem Arzt dann vorschlagen, ein anderes Medikament zu verschreiben.

Zusätzlich kann KI fördern, dass Therapien nach dem neuesten Stand der Forschung durchgeführt werden. Dabei analysiert eine solche Anwendung zuerst vorhandene medizinische Literatur und fasst dann die neuesten Erkenntnisse zu Behandlungen und Medikamenten zusammen. Somit kann sich ärztliches Personal trotz wenig verfügbarer Zeit weiterbilden.

Derartige Systeme müssen die Fähigkeit besitzen Texte zu lesen, relevante Inhalte zu erkennen und daraus Regeln ableiten zu können. Sie müssen also Sprache und deren Struktur und Bedeutung verstehen können. Zusätzlich müssen diese Systeme eine medizinische Wissensbasis aufbauen, die dem gefundenen Textinhalt Bedeutung gibt.

Medikamentenentwicklung

Die Entwicklung und Zulassung von Medikamenten dauert im Normalfall mehrere Jahre und ist sehr kostspielig. Außerdem durchlaufen nur wenige Medikamente alle Testphasen erfolgreich. KI kann diesen Prozess wesentlich beschleunigen und verbessern. Das kann durch die Unterstützung verschiedener Tätigkeiten entlang des ganzen Prozesses der Medikamentenentwicklung erfolgen.

Zuerst muss identifiziert werden, welche Moleküle (sogenannte Targets) bekämpft werden müssen, um die Krankheit zu behandeln. Danach werden Wirkstoffe gesucht, die gegen diese Krankheitserreger wirken. In beiden Schritten kann KI eingesetzt werden, um diese zu beschleunigen. Bei den darauffolgenden Medikamentenstudien ist es wichtig die passenden Teilnehmer zu finden, um beispielsweise Verfälschungen der Studienergebnisse zu vermeiden. Auch hier können mittels KI geeignete Personen gefunden werden.

Im Gegensatz zu einfachen Computerprogrammen können KI-Systeme hier mittels Machine Learning die Vielzahl der verfügbaren Daten durchgehen und auch mit unterschiedlich strukturierten Daten umgehen. Daraus erkennt das System relevante Muster in den Daten und lernt, welche Eigenschaften auf vielversprechende Targets deuten. Genauso kann auch die Wirkung von unterschiedlichen Medikamenten auf das identifizierte Target vorhergesagt werden und geeignete Studienteilnehmer gefunden werden.

Zusammenfassung

Am Beispiel der medizinischen Anwendungen zeigt sich, dass Methoden der KI heute schon gut eingesetzt werden können, wenn Wissen auf besonders umfangreiche Daten angewendet werden muss. Um KI-Anwendungen zu planen und zu definieren, ist es wichtig einen guten Überblick über die verschiedenen verfügbaren Methoden und ihre Möglichkeiten und Grenzen zu haben. Genau diesen Überblick können Sie sich durch unsere KI-Trainings fundiert und praxisorientiert aneignen.