Medizinisches Personal untersucht mit einer Mammografie die Brust einer Frau auf Brustkrebs.
Durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) wandeln sich bereits heute die Arbeitsweisen an sächsischen Kliniken. «Es gibt eine große Bandbreite an Prozessen im Gesundheitswesen, die durch Digitalisierung und KI verbessert werden können», sagt der Leiter des Geschäftsfeldes «Healthcare Analytics» (Analytik des Gesundheitswesens) am Fraunhofer IAIS, Dario Antweiler. Im Krankenhaus etwa komme KI bereits für eine optimierte OP-Planung, die Arztbriefschreibung und eine automatisierte Abrechnungscodierung zum Einsatz. Das spart Zeit und ermöglicht mehr Zeit für die Behandlung von Patientinnen und Patienten.
Antweiler zufolge verändern sich durch den Einsatz von KI langfristig unter anderem die Behandlung von Patienten. So können Therapien etwa personalisiert auf die individuellen Bedürfnisse einzelner Patienten zugeschnitten werden. Damit das Gesundheitspersonal vermehrt mit KI in Berührung kommt, müsse es jedoch zunächst weitergebildet werden.
Erkennung kritischer Situationen in Echtzeit
Am Uniklinikum Leipzig etwa werden bereits heute unterschiedliche Systeme, die mit KI ausgestattet sind, in verschiedenen Bereichen eingesetzt. Die sogenannte «Ampel» – ein System zur Unterstützung von Entscheidungen – hilft etwa bei der Erkennung des seltenen «Refeeding Syndroms». Hierbei handelt es sich um einen potenziell lebensbedrohlichen Symptomkomplex, der bei langfristig mangelernährten Patienten bei der Wiederaufnahme einer adäquaten Nahrungszufuhr auftreten kann. Demnach werden mehr als die Hälfte aller durch die «Ampel» erkannten Fälle ohne das System übersehen.
Früherkennung von Tumoren
Auch das Uniklinikum Dresden nutzt KI in verschiedenen Bereichen. So können etwa Frauen, die ein erhöhtes Risiko haben, an Brustkrebs zu erkranken, mithilfe einer KI-unterstützten Software frühzeitige Diagnosen erhalten. Dies sei auch für andere Tumore möglich. Studien haben beispielsweise gezeigt, dass die KI-basierte Software kleinste Knoten und Kalkgruppen, die Vorstufen einer Krebserkrankung sein können, mit bereits vorhandenen Daten von mehr als fünf Millionen Aufnahmen abgleicht und so eine noch schnellere Befundung möglich macht.
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