Der Klinikarzt 2020; 49(06): 262-265
DOI: 10.1055/a-1183-6792
Schwerpunkt
© Georg Thieme Verlag Stuttgart · New York

KI-Anwendungen in der Patientenversorgung heute und morgen

Entscheidungsfindung verbessern durch Interaktion von Arzt und Maschine
Markus Kleemann
1   Klinik für Chirurgie, Bereich Gefäßchirurgie, Universitätsklinikum Schleswig-Holstein, Campus Lübeck, Lübeck
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Publication Date:
29 June 2020 (online)

ZUSAMMENFASSUNG

Seit der Konzeption des Turing-Testes 1950 von Alan Turing und über die Beschreibung und Entwicklung erster künstlicher neuronaler Netzwerke 1951 durch Minsky, wenden wir im Jahr 2020 Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) regelhaft an, ohne dass uns dies bewusst ist. Navigationssysteme, automatische Übersetzungssysteme, die Spracherkennung in den Mobiltelefonen oder der Hochgeschindigkeitshandel an den Börsen verwenden heute bereits Methoden des sog. maschinellen Lernens. Die Entwicklung der kommenden Dekaden ist derzeit noch nicht abzuschätzen. Experten stellen für die Anwendung von künstlicher Intelligenz nicht mehr in Frage, ob sie kommt, sondern differieren nur noch in den unterschiedlichen Annahmen wann sie kommt.

Die ersten weit verbreiteten Anwendungen der KI werden wahrscheinlich in Form von Computer-Augmentation der menschlichen Leistungsfähigkeit sein. In Zukunft wird ein Chirurg feststellen, dass die AI-Analyse von bevölkerungs- und patientenspezifischen Daten jede Phase der Versorgung ergänzen wird. Eine automatisierte Analyse aller präoperativen mobilen und klinischen Daten könnte einen patientenspezifischeren Risikoscore für die operative Planung liefern und wertvolle Prädiktoren für die postoperative Versorgung bieten. Im Vordergrund stehen für klinisch tätige Ärzte unter dem Stichwort Digitalisierung und Health IT vornehmlich Aspekte der Patientensicherheit, der sicheren Anwendung von KI-Algorithmen per se und der Datensicherheit. Um die klinische Akzeptanz von KI-Anwendungen zukünftig zu erhöhen, sind curriculäre und extracurrikuläre Ausbildungen aufseiten des medizinischen Personals notwendig. Der notwendige Kompetenzerwerb verlangt eine aktive Auseinandersetzung mit den Kernthemen der digitalen Transformation.

 
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