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Wie Computer Ärzte unterstützen

Speziell trainierte Computer erzielen bisweilen genauere Diagnosen als Ärzte. Auf vielen Feldern könnten sie Mediziner unterstützen

von Dr. Reinhard Door, 30.01.2019
Das Potenzial der Künstlichen Intelligenz: Auch in der Medizin halten intelligente Technologien Einzug. Dort unterstützen sie Ärzte unter anderem bei Diagnosen

Das Potenzial der Künstlichen Intelligenz: Auch in der Medizin halten intelligente Technologien Einzug. Dort unterstützen sie Ärzte unter anderem bei Diagnosen


Sprachassistenten wie Siri oder Alexa, die auf Wunsch das Licht im Badezimmer abstellen. Navigationssysteme, die Staugefahr anzeigen und Umleitungsstrecken vorschlagen. Internet- Werbebanner, die nach einem Online-Einkauf weitere Produkte empfehlen. Künstliche Intelligenz (KI) hat längst Einzug gehalten in unseren Alltag. Und nun hat auch die Medizin das Potenzial dieser Technik entdeckt. Fast täglich berichten Forschergruppen über neue Möglichkeiten, wie KI Ärzte unterstützen könnte – beim Erstellen von Diagnosen, bei der Wahl einer Therapie oder bei der Verlaufskontrolle einer Krankheit.

Künstliche Intelligenz arbeitet, sehr vereinfacht gesagt, wie das menschliche Gehirn. Computer werden zunächst mit vielen Daten gefüttert, anhand derer sie dann Bilder erkennen oder Antworten auf eine Frage liefern. Experten sprechen hier von maschinellem Lernen, bei dessen Weiterentwicklung von tiefem Lernen oder neuronalen Netzwerken.

Maschinen können Muster besser erkennen

Doch kann man sich auf solche Resultate verlassen? Erkennt der Computer den Krebs im Röntgenbild genauso gut wie ein Arzt? Oder sogar besser? "Die künstliche Intelligenz schaut viel tiefer in die Biologie eines Tumors, als es das menschliche Gehirn vermag", sagt Professor Michael Forsting, Chef-Radiologe an der Uniklinik Essen. "Sie erkennt Muster, die wir nicht sehen." Deshalb kommen Studien beispielsweise zum Ergebnis, dass der digitale Doktor gutartige Muttermale von Melanomen besser unterscheiden kann als die meisten Ärzte aus Fleisch und Blut.

Hautmale: Gut- oder bösartig?

Ist das Pigmentmal harmlos oder ist es doch schwarzer Hautkrebs, ein Melanom? Nicht immer können Dermatologen das durchs Anschauen sicher beurteilen. Professor Holger Hänßle von der Uni-Hautklinik in Heidelberg hat ein System entwickelt, das Ärzte bei der Abklärung unterstützt.

In einer Studie erkannte es den Unterschied besser als die meisten von 58 Hautärzten. Nur sehr erfahrene Mediziner waren noch treffsicherer. Das System kommt inzwischen in rund 40 Praxen zum Einsatz. "Zuerst muss immer der Arzt das Muttermal angeschaut haben", erklärt Hänßle, "erst dann kann er die künstliche Intelligenz zuschalten." Die Entscheidung bleibt beim Arzt. Er kann noch andere Informationen berücksichtigen, etwa ob sich das Hautmal verändert hat oder neu entstanden ist.

Viele Wissenschaftler arbeiten an weiteren Anwendungen, manche davon stehen auf dem Sprung in die Praxis. Etwa ein Projekt Forstings: Mit einer Wahrscheinlichkeit von 95 Prozent kann sein System anhand einer Magnetresonanz-Aufnahme voraussagen, ob der Gebärmutterhalskrebs bereits Metastasen entwickelt hat. Ohne Gewebe-Entnahme und ohne die fach­liche Einschätzung eines Arztes.

Weniger Routinearbeit

Programme anderer Forscher erkannten etwa Brustkrebs auf Mammografien mindestens so häufig wie Mediziner. Auch die Diagnose von Lungenkrebs zählt zu den weit gediehenen Projekten.

Für Radiologe Forsting hat KI jedoch zunächst einen anderen Nutzen. Sie könne dem Arzt viele Routinearbeiten abnehmen. Etwa das Auszählen von Entzündungsherden bei Patienten mit Multipler Sklerose. Oder die Vermessung der Tumorgröße bei Kontrolluntersuchungen.

Das könnte unter anderem Fehler verhindern, die aus der "satisfaction of search" herrühren, wie Ärzte sagen. Aus der Zufriedenheit also, den gesuchten Befund entdeckt zu haben. Die führt dann leicht dazu, dass andere Auffälligkeiten nicht ins Auge fallen. Die Zahl der MS-Herde ist ermittelt, aber die Metastase im Befundgebiet wird übersehen. Übernimmt der Computer die Routine, könnte sich der Arzt auf das fokussieren, was die Aufnahmen unter Umständen sonst noch aufdecken.

Ein Arzt, 20 Intensivpatienten

Eine andere Form der Unterstützung hat Dr. Alexander Meyer im Sinn, angehender Herzchirurg am Deutschen Herzzentrum in Berlin. Ihn hat die Erfahrung geprägt, die er als junger Arzt machen musste: als einziger Arzt auf einer Intensivstation 20 Patienten betreuen.

Nun hat Meyer einen Computer mit den Daten von 11 000 Patienten gefüttert und daraus ein Assistenzystem entwickelt. Dieses sammelt die vielen Daten, die bei Inten-
sivpatienten erhoben werden, führt sie zusammen, analysiert sie. "Damit kann der Computer frühzeitig Komplikationen erkennen, die sich noch nicht eindeutig zeigen und dem Arzt besonders in hektischen Situationen entgehen können", erklärt Meyer. Die KI kann auf diese Weise sogar Todesfälle verhindern. Etwa weil sie ein schnelleres Eingreifen bei Nierenversagen ermöglicht.

Besser als der Mensch?

Computer können auch helfen, von Ärzten nicht entdeckte Gehirnblutungen zu diagnostizieren. Sie finden Herzrhythmusstörungen im EKG. Sie haben das Potenzial, bei Blutvergiftungen Therapien zu empfehlen. Sie erkennen Lungenembolien.

Künstliche Intelligenz in der Medizin - Ein Segen? Studien deuten darauf hin

Doch perfekt arbeitet die KI dabei nicht. Die Genauigkeit ihrer Diagnosen liegt oft bei über 90 Prozent, aber fast nie bei 100. Oft reicht das trotzdem, um Ärzte zu übertreffen oder ihnen zumindest ebenbürtig zu sein.

Dabei kann der künstliche Doktor dazulernen – durch zusätzliche Daten, die ihm eingespeist werden. Von deren Qualität hängt generell ab, ob man künstlicher Intelligenz vertrauen kann. Nicht auf die Menge kommt es an. Entscheidend ist, dass der Computer mit den richtigen Informationen gefüttert wird. Das zeigt unter anderem die Erfahrung von Forschern, die aus Computertomografien ein System für die Untersuchung der Leber entwickelt hatten.

Es funktionierte gut – versagte allerdings bei Organen asiatischer Patienten. Die anatomische Lage unterscheidet sich ein wenig von jener bei Europäern. Erst mit der Eingabe entsprechender Aufnahmen gelang es dem Programm, die asiatischen Lebern überhaupt als solche zu erkennen.

Härtetest unterbleibt oft

Solche Fehler machen klar, weshalb eine Qualitätskontrolle der Systeme wichtig ist. Sie erfolgt zunächst, indem die Treffsicherheit des Computersystems untersucht wird. Vor einer Markteinführung wäre zusätzlich ein Härtetest in realen Situationen sinnvoll, möglichst im direkten Vergleich: ärztliche Diagnose allein gegen ärzt­liche Diagnose mit Computer-Unterstützung. Doch weil die Systeme als Medizinprodukte eingestuft werden, sind solche Tests nicht vorgeschrieben und unterbleiben häufig.

Auf der anderen Seite vertraut die Medizin mittlerweile auch auf anderen Feldern quasi selbstverständlich dem Computer. Zählten früher zum Beispiel medizinische Angestellte die Zellen in einer Blutprobe unter dem ­Mikroskop, übernehmen das heute automatisierte Systeme – und das viel zuverlässiger und mit weniger Fehl­diagnosen als ausgebildete Fachleute.

Hilfe oder Ersatz?

Bedenken bereitet vielen Ärzten jedoch, dass die Abläufe im Computer letztlich eine Art "black box" darstellen. Auf welche Weise, mit welchen Analyse-Abfolgen eine Diagnose oder eine Therapieempfehlung zustande kommt, ist meist undurchschaubar. Das behagt Ärzten so wenig wie Patienten. IT-Spezialisten arbeiten deshalb bereits daran, dass Computer mit ihrem Ergebnis auch eine Art Begründung liefern.

Klar ist jedenfalls: So viel die digitale Hilfe künftig auch nützen wird, den Arzt wird sie nicht ersetzen. Denn zum einen gelten die Analysen, die ein sogenannter Algorithmus vornimmt, immer nur einer bestimmten, begrenzten Aufgabe. Er kann nicht gleichzeitig einen Darmpolypen analysieren (siehe Kasten) und ­eine entzündliche Darmerkrankung diagnostizieren.

Roboterärzte bleiben Fantasie

Zum anderen kann KI zwar oft genauer als Menschen bestimmte Muster erkennen, nicht aber Emotionen und persönliche Hintergründe. Wie ein Patient seine Krankheit erlebt, welche Vorgeschichte sie hat, welche erblichen Belastungen vorliegen, was die körperliche Untersuchung ergibt: All das ist für eine zielgerichtete Behandlung oft genauso wichtig wie der ­­exakte Befund auf einem Bild – der bisweilen auch in die Irre führen kann. So tut etwa nicht jeder Bandscheibenvorfall weh, während ein optisch gesunder Rücken trotzdem heftig schmerzen kann.

Experten sind sich dennoch einig: Die zunehmend wichtigere Rolle von KI in der Medizin birgt Risiken, aber vor allem viele Chancen – wenn Menschen das Zepter in der Hand behalten. Fantasien, in denen wir künftig von Robotern und Computern statt von Ärzten behandelt werden, bleiben deshalb auf absehbare Zeit genau das: Fantasien.