T3 Ki in der Gesundheitsversorgung Flashcards
Definition
„Systeme der künstlichen Intelligenz (KI‐Systeme) sind vom Menschen entwickelte Softwaresysteme (und gegebenenfalls auch Hardwaresysteme), die in Bezug auf ein komplexes Ziel auf physischer oder digitaler Ebene handeln, indem sie ihre Umgebung durch Datenerfassung wahrnehmen, die gesammelten strukturierten oder unstrukturierten Daten interpretieren, Schlussfolgerungen daraus ziehen oder die aus diesen Daten abgeleiteten Informationen verarbeiten, und über das bestmögliche Handeln zur Erreichung des vorgegebenen Ziels entscheiden.
„KI‐Systeme können entweder symbolische Regeln verwenden oder ein numerisches Modell erlernen, und sind auch in der Lage, die Auswirkungen ihrer früheren Handlungen auf die Umgebung zu analysieren und ihr Verhalten entsprechend anzupassen.“
Künstliche Intelligenz (KI)
Fähigkeit von Maschinen, Aufgaben auszuführen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern.
Maschinelles Lernen (L)
Eine Trainingsmethode für KI, die mit speziellen Algorithmen mittels Mustererkennung Modelle entwickelt.
Neuronale Netzwerke
Ein Modell des maschinellen Lernens, das von der Funktionsweise des menschlichen Gehirns inspiriert ist.
Big Data
Die Verarbeitung und Analyse großer Mengen von Daten, oft in Echtzeit
Schwache KI‐System
kann sich intelligent verhalten und konkrete Anwendungsprobleme auf Basis von ML lösen
* Verhält sich, als ob es intelligent wäre
* Spezialisiert auf die Bearbeitung einzelner Aufgaben und dient dem Zweck, den Menschen in seiner (Denk‐)Arbeit zu unterstützen, als ihn darin zu ersetzen
- Konkrete Teilbereiche bzw. Anwendungsprobleme wie Expertensysteme, Empfehlungssysteme, Navigation
- Einzelne Aspekte menschlicher Intelligenz werden nachgebildet bzw. formal beschrieben (z.B. Vokabular, Ontologie, „Alexa Skills“)
- Human Parity: Schwache KI so gut wie / besser als der Menschen bereits in Spracherkennung, Übersetzung, Zeichenerkennung, Bilderkennung,
Starke KI-System
Übersetzung, Zeichenerkennung, Bilderkennung,
Starke KI‐Systeme: soll die gleichen intellektuellen Fertigkeiten wie der Mensch haben oder ihn darin sogar übertreffen können
Eigenschaften starker KI:
(1) Logisches Denkvermögen,
(2) Entscheidungsfähigkeit auch bei Unsicherheit
(3) Planungs‐ und Lernfähigkeit
(4) Fähigkeit zur Kommunikation in natürlicher Sprache
(5) Kombinieren aller Fähigkeiten zur Erreichung eines übergeordneten Ziels
Besonderheiten von KI
extrahiert „Wissen“ aus Daten, die meist nicht für diesen Zweck erhoben worden sind
macht Vorhersagen, ohne Modelle zu entwickeln oder Erklärungen zu liefern
* Riesiges Spektrum an Anwendungen (gute und schlechte)
* „Jede(r)“ kann es! (‐> Regulierung, Verantwortung)
KI in Radiologie
- Fraunhofer Institute for Medical Image (Bremen): Erkennung von Krebs
- Computer erhält Daten in Form von CT‐Bildern, bei denen klar abgegrenzt ist, was Tumorgewebe und was gutartiges Gewebe, z.B. Lungengewebe
- Das menschliche Auge kann ca. nur 5‐10 % der Informationen verarbeiten, der Computer generiert durch die zur Verfügung stehenden Bilder ein Muster. Dieses Muster wird beispielsweise durch die Graubildverteilung oder die Dichteverteilung des Gewebes dargestellt. Muster werden in Zahlen umgewandelt
- Speicherung von weiteren Daten, z. B. Medikamente, genetische Mutationen, Therapieverlauf.
- Neues CT -> generierte Algorithmus vergleicht das neue Bild mit der kompletten Datenbank und zieht daraus Schlüsse z. B. darüber ob ein Tumor vorliegt (der mit dem menschlichen Auge gar nicht zu erkennen ist)
- KI kann wesentlich präziser als der Mensch Krankheiten diagnostizieren und bei Operationen assistieren.
KI und Corona
- Ziel: Diagnose asymptomatische Coronavirus‐Infektion mittels Tönen beim Husten oder Sprechen
- April/Mai 2020 Tonaufnahmen von 5320 Proband:innen (Hustgeräusche, Sprache). Auswertung von 4256 Proband:innen mit Computer mithilfe eines künstlichen neuronalen Netzes (CNN)
- akustische Biomarker (charakteristische Merkmale in den Tönen), früheren Alzheimer‐Studien. Test, was die Maschinen gelernt hatten, an den übrigen 1064 Teilnehmenden der Studie.
- Trefferquote bei Infizierten schon sehr gut, Defizit: Fehldiagnosen bei Nicht‐Infizierten
Gefahren der Diskriminierung durch KI
- KI ist nicht neutral, sondern lernt unsere Vorurteile und wiederholt sie
- KI kann so Vorurteile in alle Bereiche unseres Lebens hineintragen, sie unbegrenzt wiederholen und sie so zementieren.
- Bspl. Amazon: KI entscheidet anhand von Lebensläufen, welche Bewerber:innen eingestellt werden. Vorwiegend Männer vorgeschlagen, weil KI erlernt hat, dass früher häufiger Männer eingestellt wurden.
- Bspl. Krankheitserkennung: Algorithmen Menschen mit dunkler Hautfarbe diskriminieren und etwa Hauterkrankungen schlechter detektieren.
„Explainable Artificial Intelligence“ (XAI): Ziel: zeigen wie Algorithmen zu ihren Entscheidungen kommen. Wichtig, um die Voraussagen der Technik besser nachvollziehen zu können
Ethik Leitlinien
a. Sie sollte rechtmäßig sein und somit alle anwendbaren Gesetze und Bestimmungen einhalten,
b. sie sollte ethisch sein und somit die Einhaltung ethischer Grundsätze und Werte garantieren und
c. sie sollte robust sein, und zwar sowohl in technischer als auch sozialer Hinsicht, da KI‐Systeme selbst bei guten Absichten unbeabsichtigten Schaden anrichten können.
Anwendungsbereiche
Krankheiten diagnostizieren/ Klinische Entscheidungsunterstützung (erleichtert Therapieentscheidungen)
Radiologie/ Bildanalyse (vereinfacht die Bildgebung, hilft Radiologen, fundiertere klinische Entscheidungen zu treffen)
Automatisierte Kodierung (systematische Dokumentation von Diagnosen und Prozeduren Kodierung nach ICD)
Überwachung chronischer Krankheiten, z.B. Auswertung von Augenscans bei chronischen Netzhauterkrankungen
KI‐basierter Spracherkennung für klinische Dokumentation/ Pflegedokumentation per Spracheingabe
aktuelle Beispiele aus der Forschung zu KI in der Gesundheitsversorgung
Typ 2 Diabetes: bei Typ 2 Diabetikern Insulinbedarf ändert sich wenn Enährung umgestellt wird Medikamente einnehmen oder medizinisch behandelt -> Closed-Loop-Glukosesysteme (autonom und ohne manuelle Steuerung die Funktion einer Bauchspeicheldrüse übernehmen) Ein intelligenter Algorithmus greift kontinuierlich auf die Daten eines Zuckermessgerätes zu und steuert auf dieser Basis eine Insulinpumpe, sodass die Blutzuckereinstellung kontinuierlich angepasst werden kann.
Anhand Sprachmuster depressive Veränderungen erkennen - Wissenschaftler:innen des MIT entwickelten ein Modell, das mithilfe eines künstlichen neuronalen Netzes
Das Modell wurde mit Daten aus 142 klinischen Interviews trainiert. Möglich wäre damit künftig eine Anwendung auf dem Smartphone, die Text und Stimme des Nutzenden hinsichtlich auffälliger Muster analysiert und bei Anzeichen einer Depression frühzeitig warnt
KI für die Therapie von Bewegungsstörungen
Forschungsprojekt KIBA (Universität Lübeck)
- Bislang werden Bewegungen der beeinträchtigten Patient:innen visuell oder durch Kräftemessung erfasst. Nun sollen neue Messmodalitäten, mithilfe von KI, Muskelkontraktionen direkt am Patienten erfassen und somit weitere Informationen liefern.
- Ziel: Aufbau einer Forschungsinfrastrukturzur ganzheitlichen Bewegungsanalyse und Therapieoptimierung basierend auf KI‐gestützter Reha‐Robotik.
- Fokus: das Gehen sowie andere Bewegungsabläufe wie Aufstehen und Treppensteigen
- Damit sollen neue Diagnostik‐ und Therapieverfahren inklusive der dazu benötigten Geräte entwickelt werden. Diese sollen dabei individuell auf das Körpergewicht und das Ausmaß der Beeinträchtigung unterschiedlicher Patient:innengruppen angepasst werden können.
- verbesserte Therapiemöglichkeiten, positive und motivierende Bewegungserfahrungen und Aussicht auf grössere und schnellere Therapieerfolge
