Eine Studie in den Annals of Internal Medicine ergab, dass viele Ärzte fast die Hälfte ihrer täglichen Arbeitszeit (49 Prozent) mit Verwaltungsarbeit verbringen. Das ist fast doppelt so lange, wie mit ihren Patienten (27 Prozent). Ärzte wenden also mehr Zeit dafür auf, Datensätze durchzusehen und zu ergänzen, als mit ihren Patienten zu sprechen. Der Schlüssel für die Umkehrung dieses Trends ist der Einsatz intelligenter Maschinen in der Medizin, mit Fokus auf die Verarbeitung von Daten. Das Ergebnis wäre dann nicht nur ein Abbau von Bürokratie, sondern auch eine spürbare Verbesserung der Patientenversorgung. Ärzte können so komplexere Diagnosen deutlich schneller treffen und sich umso intensiver ihren Patienten widmen.
Proaktiv behandeln mit intelligenten Maschinen
Menschliche Zuwendung ist in einer Situation, in der Patienten mit oft traumatischen und lebensverändernden Krankheiten und Diagnosen umgehen müssen, immens wichtig. Für ihr emotionales Wohlbefinden und das ihrer Angehörigen. Ein vielversprechender Lösungsansatz ist dabei die Digitalisierung, der Treibstoff dafür sind Daten. Gegenwärtig produziert die Gesundheitsbranche viele Daten – in der Diagnostik, bei Röntgenaufnahmen und über bildgebende Verfahren wie CT oder MRT. Doch wie nutzt man diese Fülle an wertvollen Informationen, um Patienten optimal zu behandeln?
Durch die Anwendung künstlicher Intelligenz (KI), darunter kognitive Technologien, kann sich das Gesundheitswesen von traditionell reaktiven Behandlungen lösen. Daraus kann ein proaktives System entstehen, das mehr auf Prävention setzt. Mediziner können von schnelleren, präziseren Diagnosen sowie einer Präzisionsmedizin profitieren, die individuell auf die Vorbeugung und Behandlung von Krankheiten ausgerichtet ist. 
Bessere Patientenversorgung ohne Schreckensszenarien
„Ich habe Fehler gesehen, die um mich herum passierten. Viele davon waren vermeidbar”, erinnert sich Simon Kos, der früher als Arzt auf der Intensivstation und in der Anästhesie eines Krankenhauses gearbeitet hat und jetzt Chief Medical Officer bei Microsoft ist. Simon verweist auf eine Zeit, in der digitale Technologien weniger verbreitet waren. Zu seinen Aufgaben heute gehört es, die digitale Transformation im Gesundheitsbereich voranzutreiben. Künstliche Intelligenz spielt dabei eine Schlüsselrolle.
„Oft erzeugt der Begriff von künstlicher Intelligenz Angst vor einer Zukunft, in der Roboter die Menschen dominieren und unsere Arbeitsplätze ersetzen“, sagt Kos. „Es ist eine Wahrnehmung, die in der Literatur, im Theater und auf der Kinoleinwand entstanden ist. Mit der Wirklichkeit hat das aber nicht viel zu tun: Hier geht es darum, Daten mit mathematischen Methoden (Algorithmen) zu nutzen, um neue Erkenntnisse zu erhalten. Es gibt KI-Modelle, die zum Beispiel zeigen, wann Patienten entlassen werden sollten, damit sie sich optimal erholen können.”
Heute helfen maschinelle Lernmodelle bereits, unnötige Operationen zu vermeiden: Sie geben zum Beispiel dem Hausarzt Hinweise auf notwendige Behandlungen, bevor eine Krankheit so schlimm wird, dass sie operativ behandelt werden muss. Das Ergebnis sind eine verbesserte Patientenversorgung und eine Effizienzsteigerung und Kosteneinsparung für Patienten und das Gesundheitssystem.
Projekt InnerEye: Innovativ im Kampf gegen den Krebs
Doch KI soll Ärzten nicht nur den Zeitdruck nehmen, sondern vor allem bei der Flut an Informationen und komplexen Sachverhalten die Diagnostik erleichtern. „Wir ertrinken in Daten”, sagt Kos. „Und unsere menschliche Intelligenz reicht nicht aus, um das alles zu verarbeiten.”
Microsoft hat sich dieser Herausforderung angenommen: In unseren weltweit verteilten Forschungslabors helfen Informatiker, Programmierer, Ingenieure und weitere Experten mit Hilfe von maschinellem Lernen und natürlicher Sprachverarbeitung weltweit führenden Onkologen dabei, die effektivste Krebsbehandlung für ihre Patienten zu ermitteln. Sie suchen dafür nach einer intuitiv nutzbaren Möglichkeit, alle verfügbaren Forschungsdaten zu sortieren.
Und das ist auch dringend notwendig: Daten der Weltgesundheitsorganisation (WHO) zeigen, dass zwischen 30 und 50 Prozent der Todesfälle durch Krebs mit Prävention, Früherkennung und Behandlung vermieden werden könnten.
Der Bedarf ist da. Ein Beispiel: Die tägliche Belastung im Praxis- und Klinikalltag ist hoch. Scans müssen teilweise sehr kurzfristig für Diagnosen ausgewertet werden. Das von Microsoft initiierte Projekt InnerEye, das im Addenbrooke’s Hospital in Cambridge Anwendung findet, leistet dafür gute Vorarbeit. Für die Analyse von radiologischen Bildern werden hier zwei Kernbereiche der KI genutzt: Machine Learning und Computer Vision, also die Fähigkeit von Maschinen, Bilder zu erkennen. So ist es möglich, Tumore in Sekundenschnelle zu identifizieren, die Diagnose zu beschleunigen und die Durchführung von Therapien zu verbessern. Zum Beispiel ermöglicht die Bilderkennung in der Strahlentherapie eine exakte Abgrenzung von Krebs- und normalem Gewebe.
Darüber hinaus verspricht InnerEye die bessere Überwachung des Krankheitsverlaufs während der Behandlung. Sie kann somit jederzeit angepasst werden, je nachdem, wie der Patient auf die Therapie reagiert. Eine gezieltere und wirksamere Chemotherapie mit weniger Nebenwirkungen ist das erfreuliche Ergebnis.
Neue Technologien für eine bessere Medizin
Wir möchten Menschen und Unternehmen dabei unterstützen, mehr zu erreichen. Dazu gehört auch, über KI- und Cloud-Lösungen neue Erkenntnisse zu ermöglichen und die Vielfalt von Daten sicher nutzbar zu machen. Auf diese Weise können künstliche Intelligenz und Mediziner in Zukunft unschlagbare Teams bilden.
Weitere Informationen:
- Blog Artikel der Microsoft Corp. „Microsoft’s focus on transforming healthcare: Intelligent health through AI and the cloud»
- Blog Artikel der Microsoft Corp. „The rise of AI in precision medicine«
