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Künstliche Intelligenz in der Diagnose – Längst keine Zukunftsmusik mehr

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Künstliche Intelligenz ist längst keine Zukunftsmusik mehr, sondern wird immer mehr zu einem täglich genutzten Instrument. Sie ist unglaublich schnell, schöpft aus einer unvorstellbaren, kontinuierlich wachsenden Fülle von Daten, beschleunigt Prozesse, perfektioniert sie auch. Was KI nicht kann und vor allem nicht soll, ist den Menschen, die Expertise von Fachkräften ersetzen. Auch in der Medizin hat sich KI längst ihren Platz erobert. Wir sind der Frage nachgegangen, ob und wie KI in der Diagnose hilft und haben dazu mit einer Pathologin, einem Onkologen, einer Radiologin und einem Radiotherapeuten gesprochen.
In den USA hat ein Arzt für Aufsehen gesorgt, der ausgehend von einer eigenen, seltenen Erkrankung, als er noch Medizinstudent war (Morbus Castleman, ein gutartiger Lymphknoten-Tumor) damit begonnen hat, bereits existierende Medikamente auf neue, unkonventionelle Wirkungsrichtungen zu untersuchen. Er konnte sich erfolgreich mit einem Medikament behandeln, das eigentlich Transplantierten gegen die Abstoßung des Organs verschrieben wird und so erhob Dr. David C. Fajgenbaum dieses Thema zu seinem Forschungsgebiet an der Pennsylvania University. Er verfeinerte die Suche nach neuen Wirksamkeiten bereits bestehender Medikamente mithilfe von KI und hat damit gerade im Bereich seltener Erkrankungen schon erstaunliche Therapie-Erfolge erzielt. Therapien, die nicht auf extrem kostspieligen neuen Forschungen, sondern auf Datenvergleich beruhen. Ein Datenvergleich, den ein Mensch allein nicht leisten kann, bzw. nicht in so kurzer Zeit leisten kann.
Auch im medizinischen Berufsalltag ebenso wie im Privatleben und im nicht wissenschaftlichen Bereich, hat sich Künstliche Intelligenz längst eingebürgert. Recherche, Übersetzungen, Texte anfertigen oder auf ihre grammatikalische oder stilistische Korrektheit überprüfen, Mails schreiben, Angebote erstellen, Kalkulationen…. In der regelmäßigen Anwendung treten auch die Limits und damit verbundenen, ethischen Probleme auf. Maschine gegen Mensch oder Maschine als Unterstützung? Das ist letztendlich die Grundfrage. In wissenschaftlichen Bereichen, wie auch Medizin geht es um Berechnungen, Prozentuale, Auswertungen, Daten-Vergleiche - da kann KI einen großen Beitrag leisten und vor allem zeitraubende oder auch bürokratische Tätigkeiten abnehmen, wie z. B. Berichte schreiben. Voraussetzung ist aber die Kontrolle durch den Menschen.
„Innerhalb Kürze werden Programme wie Chat-GPT oder andere sogenannte LLMs - Large Language Models, die noch viel besser auf die Bedürfnisse des Gesundheitsdienstes aufgebaut sein werden, behilflich sein in der Erstellung von Behandlungsprotokollen und der Extraktion und dem Vergleich von Daten. Vor allem aber wird KI für uns eine Unterstützung in der Verwaltung von Daten und im Erstellen von Dokumenten sein können, die relevant sind für Forschungen, aber auch für die Qualitätssicherung und Arbeitszeiteinsparung in der täglichen Praxis. Letzteres ein wichtiges Argument in einer Zeit großen Personalmangels!“
Was es aber braucht, um ein solches, ebenso wertvolles wie auch gefährliches (aufgrund der erfassten Datenfülle) Instrument zu nutzen, unterstreicht Leitner, ist eine ethische Diskussion, in der die Grenzen klar definiert und abgesteckt werden. „Wir dürfen uns nicht von technischen Neuheiten überrollen lassen, ohne Zeit zu haben, vorher die damit verbundenen Fragestellungen ausreichend zu klären, sich den Fragen zu stellen: Dürfen wir das? Brauchen wir das? und Wollen wir das? Gleichzeitig dürfen wir es nicht verschlafen und verpassen, rechtzeitig auf den Zug aufzuspringen. Es ist höchst an der Zeit, auch uns Ärzte in diesem Bereich zu schulen und auszubilden.“
Die künstliche Intelligenz (KI), so Dr. Maffei, revolutioniert die Strahlentherapie, indem sie Prozesse optimiert, die Behandlungsgenauigkeit verbessert und die Arbeitslast reduziert. „KI-gestützte Algorithmen ermöglichen uns eine schnellere und präzisere Bestrahlungsplanung, automatische Segmentierung von Tumoren und Risikoorganen sowie adaptive Therapiekonzepte in Echtzeit.“ Besonders in Kombination mit modernen Technologien wie dem neuen Bestrahlungsgerät MRI-Linac könne KI dazu beitragen, Dosisverteilungen individuell anzupassen und dabei auch Veränderungen im Tumorgewebe während der Behandlung zu berücksichtigen. „Dies führt zu einer personalisierten, noch effizienteren und schonenderen Therapie für die Patienten.
Für die Freigabe zur Bestrahlung und die Begleitung der PatientInnen, so Maffei, wird es immer noch den Arzt und den Strahlenphysiker brauchen. „Ich persönlich bin sehr Technik-affin, aber der menschliche Kontakt ist gerade in unserer super-technologischen Sparte ungemein wichtig. Die PatientInnen, die während der Bestrahlung in einem sterilen Raum allein mit der Maschine sind, brauchen den Kontakt, wollen angeschaut werden, müssen ihre Fragen loswerden.“ Aber, so Maffei, „wir müssen uns darüber im Klaren darüber sein, dass KI im Arbeitsalltag immer präsenter sein wird und uns entsprechend vorbereiten. Damit unsere Arbeit zwar erleichtert, aber nicht so automatisiert wird, dass die Menschen allein den Maschinen überlassen sind.“
Im Bereich der Senologie macht sich der Mangel an Fachärzten besonders bemerkbar. Hier, so Dr.in Federica Ferro, kann KI z. B. bei Nicht-Übereinstimmungen von Zweitlektüren ein nützliches Instrument sein. In Italien ist wie in vielen anderen europäischen Ländern eine Zweitlektüre der Mammographien Pflicht. „Hier sehe ich die Möglichkeit, Stunden an Zeit einzusparen und dadurch die Wartezeiten zu verkürzen.“ Auch sie stellt sich ein ethisches Problem. „Wir müssen lernen, KI zu nutzen, müssen das System auch entsprechend „füttern“, damit es uns eine zuverlässige Hilfe sein kann.“ In der Endoskopie z. B. interpretiere das System CAD (computer aided design) eine kleine Ausbuchtung der Optik als verdächtiges Gewächs. „Es wird immer die Kontrolle des Menschen brauchen!“ Andererseits kann KI früher Dinge ausmachen, die das menschliche Auge nicht oder nur mit Mühe erfassen kann. Und sie sieht (noch) ein rechtliches Problem. „Es gibt diesbezüglich noch keine konkreten rechtlichen Bestimmungen. Ich denke z. B. an spezifische Nutzungsbestimmungen, die Definition von Limits, spezifischen Datenschutz…“
In Zukunft sieht sie KI als Unterstützung im Follow-Up von degenerativen Pathologien wie z. B. Multiple Sklerose. „Ein Vergleich der Dimension der Plaques, die für das menschliche Auge eine große Herausforderung ist.“ Oder auch die Möglichkeit der „texture analysis“ einer Magnetresonanz. „Das heißt, schon im Bild eine bestimmte Morphologie des Tumors auszumachen, z. B: beim Lungenkrebs, ob es sich um einen kleinzelligen oder nicht-kleinzelligen Krebs handelt, das hilft wertvolle Zeit sparen, führt schneller zu Diagnose und Therapie.“ In einer alternden Gesellschaft, der Präsenz immer neuer Pharmaka, die von entsprechenden Bildexamen begleitet werden müssen sowie der Zunahme der Präventionsmedizin, der Erhöhung der Lebenszeit, müssen wir uns vorbereiten, denn die menschliche (Arbeits)Kraft allein wird das auf Dauer nicht stemmen können.“
Die Praxis heute sieht vor, dass OP-Präparate und dessen Ränder in der Pathologie zugeschnitten werden. „Das Präparat wird dann in einer Maschine prozessiert, das heißt, es wird Wasser entzogen, das Material anschließend in Paraffin gebettet. Zuletzt muss der Labortechniker einen hauchdünnen Schnitt anfertigen. Ab diesem Schritt können wir Zeit gewinnen!“ Heute sind alle Paraffinblöcke und die korrespondierenden histologischen Schnittpräparate im Archiv konserviert und müssen für Vergleiche herausgesucht werden. „Wir hoffen noch in diesem Frühjahr mit einem Projekt zur Digitalisierung der histologischen Schnittpräparate zu starten!“ Wenn alles digitalisiert ist, reicht ein Klick im Computer, um alle notwendigen Vergleichsschnitte zur Verfügung zu haben. Digitalisierung heißt, Millionen von Präparaten erfassen. „Es gibt immer weniger qualifizierte Labortechniker und auch immer weniger Pathologen, der Arbeitsaufwand hingegen nimmt zu, hier verspricht die Digitalisierung, das Einscannen der Präparate eine große Zeitersparnis und ist ein Weg zur Standardisierung.“ Gleichzeitig sind die eingescannten Präparate dann auch von KI lesbar.
Ein weiterer Arbeitsbereich der Pathologen und ein heikles Thema, die Autopsie, ist dabei, verdrängt zu werden, allerdings nicht von KI, sondern von der immer besseren Bild-Erstellung. „Das Interesse an Autopsien ist verloren gegangen, man glaubt, durch das Imaging ausreichend Informationen zu erhalten, dabei kommt es bei Autopsien immer wieder zu überraschenden Ergebnissen.“ Aber das ist ein anderes Thema…
Auch im medizinischen Berufsalltag ebenso wie im Privatleben und im nicht wissenschaftlichen Bereich, hat sich Künstliche Intelligenz längst eingebürgert. Recherche, Übersetzungen, Texte anfertigen oder auf ihre grammatikalische oder stilistische Korrektheit überprüfen, Mails schreiben, Angebote erstellen, Kalkulationen…. In der regelmäßigen Anwendung treten auch die Limits und damit verbundenen, ethischen Probleme auf. Maschine gegen Mensch oder Maschine als Unterstützung? Das ist letztendlich die Grundfrage. In wissenschaftlichen Bereichen, wie auch Medizin geht es um Berechnungen, Prozentuale, Auswertungen, Daten-Vergleiche - da kann KI einen großen Beitrag leisten und vor allem zeitraubende oder auch bürokratische Tätigkeiten abnehmen, wie z. B. Berichte schreiben. Voraussetzung ist aber die Kontrolle durch den Menschen.
Dr. Christoph Leitner, Primar Abteilung für Interne Medizin und Leiter des Onkologischen Dayhospitals in Bruneck
In Bezug auf die Onkologie ist KI bereits durch Programme im Rahmen der Bild-Erfassung und anderer Bereiche in der Diagnostik im Einsatz. „KI im weitesten Sinn wird ein immer wichtigeres Hilfsmittel in der Prävention werden“, so Dr. Leitner, „z. B. durch die Smartwatches, die mit KI gestützter Analyse Daten aufzeichnen und auswerten, Vitalparameter und Risiken erfassen, die vom Lebensstil abhängen.“ KI werde in Zukunft eine Hilfe sein bei der Planung einer individualisierten Therapie. Massen an wissenschaftlichen Daten, die ein Onkologe nicht in der annähernd gleichen Zeit bewältigen könne, können analysiert und in Zusammenhang mit persönlichen Parametern von PatientInnen, Gewicht, Größe, Komorbiditäten etc. gebracht werden.„Innerhalb Kürze werden Programme wie Chat-GPT oder andere sogenannte LLMs - Large Language Models, die noch viel besser auf die Bedürfnisse des Gesundheitsdienstes aufgebaut sein werden, behilflich sein in der Erstellung von Behandlungsprotokollen und der Extraktion und dem Vergleich von Daten. Vor allem aber wird KI für uns eine Unterstützung in der Verwaltung von Daten und im Erstellen von Dokumenten sein können, die relevant sind für Forschungen, aber auch für die Qualitätssicherung und Arbeitszeiteinsparung in der täglichen Praxis. Letzteres ein wichtiges Argument in einer Zeit großen Personalmangels!“
Was es aber braucht, um ein solches, ebenso wertvolles wie auch gefährliches (aufgrund der erfassten Datenfülle) Instrument zu nutzen, unterstreicht Leitner, ist eine ethische Diskussion, in der die Grenzen klar definiert und abgesteckt werden. „Wir dürfen uns nicht von technischen Neuheiten überrollen lassen, ohne Zeit zu haben, vorher die damit verbundenen Fragestellungen ausreichend zu klären, sich den Fragen zu stellen: Dürfen wir das? Brauchen wir das? und Wollen wir das? Gleichzeitig dürfen wir es nicht verschlafen und verpassen, rechtzeitig auf den Zug aufzuspringen. Es ist höchst an der Zeit, auch uns Ärzte in diesem Bereich zu schulen und auszubilden.“
Dr. Martin Maffei, Primar der Strahlentherapie, Bozen
Wenn er zum Zuge kommt, liegen eine Diagnose und ein Therapieplan bereits vor. Aber auch oder gerade in der Strahlentherapie ist Künstliche Intelligenz ohne Zweifel eine große Hilfe in der Definition der Risikoorgane und der Zielvolumendefinition, die darauf zielt, das Risiko und die Strahlenbelastung für umliegende Organe wie z. B. Herz, Lunge, Trachea, Speise- und Luftröhre auf ein Minimum zu reduzieren bzw. auszuschließen.Die künstliche Intelligenz (KI), so Dr. Maffei, revolutioniert die Strahlentherapie, indem sie Prozesse optimiert, die Behandlungsgenauigkeit verbessert und die Arbeitslast reduziert. „KI-gestützte Algorithmen ermöglichen uns eine schnellere und präzisere Bestrahlungsplanung, automatische Segmentierung von Tumoren und Risikoorganen sowie adaptive Therapiekonzepte in Echtzeit.“ Besonders in Kombination mit modernen Technologien wie dem neuen Bestrahlungsgerät MRI-Linac könne KI dazu beitragen, Dosisverteilungen individuell anzupassen und dabei auch Veränderungen im Tumorgewebe während der Behandlung zu berücksichtigen. „Dies führt zu einer personalisierten, noch effizienteren und schonenderen Therapie für die Patienten.
Für die Freigabe zur Bestrahlung und die Begleitung der PatientInnen, so Maffei, wird es immer noch den Arzt und den Strahlenphysiker brauchen. „Ich persönlich bin sehr Technik-affin, aber der menschliche Kontakt ist gerade in unserer super-technologischen Sparte ungemein wichtig. Die PatientInnen, die während der Bestrahlung in einem sterilen Raum allein mit der Maschine sind, brauchen den Kontakt, wollen angeschaut werden, müssen ihre Fragen loswerden.“ Aber, so Maffei, „wir müssen uns darüber im Klaren darüber sein, dass KI im Arbeitsalltag immer präsenter sein wird und uns entsprechend vorbereiten. Damit unsere Arbeit zwar erleichtert, aber nicht so automatisiert wird, dass die Menschen allein den Maschinen überlassen sind.“
Dr.in Federica Ferro, Primarin der Radiologie Bozen
Als Radiologin mit zwanzigjähriger klinischer Erfahrung hat Dr.in Federica Ferro bereits mehrere technische „Revolutionen“ hinter sich gelassen. Die Apparate der jüngsten Generation haben in Punkto Bildqualität, Präzision und Strahlenbelastung mit jenen von vor zwanzig Jahren nur noch sehr wenig gemein. Die Primarin der Radiologie Bozen sieht in der Künstlichen Intelligenz vor allem die Möglichkeit einer enormen Zeitersparnis, eine Hilfe in Momenten der Überbelastung, wie z. B. an Wochenenden in der Ersten Hilfe zwischen 14 und 17 Uhr während der Skisaison, eine Interpretations-Hilfe für junge Radiologen, die noch am Erfahrung sammeln sind. „Die korrekte Interpretation feiner Linien etc.“Im Bereich der Senologie macht sich der Mangel an Fachärzten besonders bemerkbar. Hier, so Dr.in Federica Ferro, kann KI z. B. bei Nicht-Übereinstimmungen von Zweitlektüren ein nützliches Instrument sein. In Italien ist wie in vielen anderen europäischen Ländern eine Zweitlektüre der Mammographien Pflicht. „Hier sehe ich die Möglichkeit, Stunden an Zeit einzusparen und dadurch die Wartezeiten zu verkürzen.“ Auch sie stellt sich ein ethisches Problem. „Wir müssen lernen, KI zu nutzen, müssen das System auch entsprechend „füttern“, damit es uns eine zuverlässige Hilfe sein kann.“ In der Endoskopie z. B. interpretiere das System CAD (computer aided design) eine kleine Ausbuchtung der Optik als verdächtiges Gewächs. „Es wird immer die Kontrolle des Menschen brauchen!“ Andererseits kann KI früher Dinge ausmachen, die das menschliche Auge nicht oder nur mit Mühe erfassen kann. Und sie sieht (noch) ein rechtliches Problem. „Es gibt diesbezüglich noch keine konkreten rechtlichen Bestimmungen. Ich denke z. B. an spezifische Nutzungsbestimmungen, die Definition von Limits, spezifischen Datenschutz…“
In Zukunft sieht sie KI als Unterstützung im Follow-Up von degenerativen Pathologien wie z. B. Multiple Sklerose. „Ein Vergleich der Dimension der Plaques, die für das menschliche Auge eine große Herausforderung ist.“ Oder auch die Möglichkeit der „texture analysis“ einer Magnetresonanz. „Das heißt, schon im Bild eine bestimmte Morphologie des Tumors auszumachen, z. B: beim Lungenkrebs, ob es sich um einen kleinzelligen oder nicht-kleinzelligen Krebs handelt, das hilft wertvolle Zeit sparen, führt schneller zu Diagnose und Therapie.“ In einer alternden Gesellschaft, der Präsenz immer neuer Pharmaka, die von entsprechenden Bildexamen begleitet werden müssen sowie der Zunahme der Präventionsmedizin, der Erhöhung der Lebenszeit, müssen wir uns vorbereiten, denn die menschliche (Arbeits)Kraft allein wird das auf Dauer nicht stemmen können.“
Dr.in Esther Hanspeter, Primarin der Pathologie, Bozen
In der Pathologie wird Künstliche Intelligenz in Zukunft vermutlich das Mikroskop zumindest weitgehend ersetzen. Heute ist es noch das Haupt-Arbeitsinstrument der 13 PathologInnen in der Bozner Abteilung, betont Primarin Dr.in Esther Hanspeter. „Wir sind die einzige Pathologie in Südtirol. 2024 haben wir Befunde von 48.000 PatientInnen ausgewertet, darunter Personen mit mehreren Befunden und Histologien mit zwei, drei oder mehr Materialien, 8.000 Zytologien, unterschiedliche Flüssigkeiten, Plauraergüsse…, 30.000 Paptests, 17.000 HPV-Tests! Langweilig wird uns nicht!“ Im Augenblick stünden in Europa nur drei bis vier zertifizierte KI-Pakete für die pathologische Gewebsauswertung zur Verfügung. „Für Prostatastanzen z. B., wo KI anzeigen kann, wo der Karzinomherd sitzt, die Größe berechnen kann und den Prozentsatz des befallenen Gewebes. Aber der letzte Blick ist immer derjenige des Pathologen. Jeder Befund trägt meine Unterschrift.“ Ein weiteres Paket betrifft die Auswertung von Mammakarzinomen, das die Proliferationsaktivität ausrechnen und Mikrometastasen aufspüren kann. Ein Paket für Dermoptahologie gibt es zurzeit nur in den USA. „Die Erstellung der Mitose-Rate bei Melanomen, d.h. die Bestimmung der sich aktiv teilenden Zellen pro Quadratmillimeter, Voraussetzung für das Erstellen einer Prognose, ist für das menschliche Auge eine große Herausforderung, das in der USA verwendete Paket hat bei Basaliomen eine Trefferquote von 90%.“ Voraussetzung der Verwendung von KI sei allerdings die Digitalisierung der Schnitte, so Dr.in Hanspeter.Die Praxis heute sieht vor, dass OP-Präparate und dessen Ränder in der Pathologie zugeschnitten werden. „Das Präparat wird dann in einer Maschine prozessiert, das heißt, es wird Wasser entzogen, das Material anschließend in Paraffin gebettet. Zuletzt muss der Labortechniker einen hauchdünnen Schnitt anfertigen. Ab diesem Schritt können wir Zeit gewinnen!“ Heute sind alle Paraffinblöcke und die korrespondierenden histologischen Schnittpräparate im Archiv konserviert und müssen für Vergleiche herausgesucht werden. „Wir hoffen noch in diesem Frühjahr mit einem Projekt zur Digitalisierung der histologischen Schnittpräparate zu starten!“ Wenn alles digitalisiert ist, reicht ein Klick im Computer, um alle notwendigen Vergleichsschnitte zur Verfügung zu haben. Digitalisierung heißt, Millionen von Präparaten erfassen. „Es gibt immer weniger qualifizierte Labortechniker und auch immer weniger Pathologen, der Arbeitsaufwand hingegen nimmt zu, hier verspricht die Digitalisierung, das Einscannen der Präparate eine große Zeitersparnis und ist ein Weg zur Standardisierung.“ Gleichzeitig sind die eingescannten Präparate dann auch von KI lesbar.
Ein weiterer Arbeitsbereich der Pathologen und ein heikles Thema, die Autopsie, ist dabei, verdrängt zu werden, allerdings nicht von KI, sondern von der immer besseren Bild-Erstellung. „Das Interesse an Autopsien ist verloren gegangen, man glaubt, durch das Imaging ausreichend Informationen zu erhalten, dabei kommt es bei Autopsien immer wieder zu überraschenden Ergebnissen.“ Aber das ist ein anderes Thema…
Was ist künstliche Intelligenz?
Das Europäische Parlament hat 2020 Künstliche Intelligenz definiert:
„Künstliche Intelligenz ist die Fähigkeit einer Maschine, menschliche Fähigkeiten wie logisches Denken, Lernen, Planen und Kreativität zu imitieren.
KI ermöglicht es technischen Systemen, ihre Umwelt wahrzunehmen, mit dem Wahrgenommenen umzugehen und Probleme zu lösen, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen. Der Computer empfängt Daten (die bereits über eigene Sensoren, zum Beispiel eine Kamera, vorbereitet oder gesammelt wurden), verarbeitet sie und reagiert.
KI-Systeme sind in der Lage, ihr Handeln anzupassen, indem sie die Folgen früherer Aktionen analysieren und autonom arbeiten.“
„Künstliche Intelligenz ist die Fähigkeit einer Maschine, menschliche Fähigkeiten wie logisches Denken, Lernen, Planen und Kreativität zu imitieren.
KI ermöglicht es technischen Systemen, ihre Umwelt wahrzunehmen, mit dem Wahrgenommenen umzugehen und Probleme zu lösen, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen. Der Computer empfängt Daten (die bereits über eigene Sensoren, zum Beispiel eine Kamera, vorbereitet oder gesammelt wurden), verarbeitet sie und reagiert.
KI-Systeme sind in der Lage, ihr Handeln anzupassen, indem sie die Folgen früherer Aktionen analysieren und autonom arbeiten.“

Der Vergleich von zwei MammographienFoto: pixabay