Schnellere Diagnosen, automatisierte Analyse von MRT-Bildern, medizinische Chatbots, die rund um die Uhr erreichbar sind: KI birgt im Gesundheitswesen großes Potenzial und kann Hunderttausende Leben retten. Doch sie steht auch vor gewaltigen Hindernissen.
Bessere Diagnosen. Individuelle Betreuung für Patienten. Schnellere Entwicklung neuer Medikamente. Mehr Effizienz. Künstliche Intelligenz (KI) sorgt überall für Begeisterung und übertriebene Erwartungen. Doch im Gesundheitswesen hat sie das Potenzial, einen grundlegenden Wandel herbeizuführen.
Analysten prognostizieren, dass der Einsatz von KI in Europa jährlich Hunderttausende Leben retten könnte; in Amerika, so heißt es, könnte sie zudem Geld sparen und die jährlichen Gesundheitsausgaben, die derzeit bei 4,5 Billionen Dollar pro Jahr (oder 17 Prozent des BIP) liegen, um 200 bis 360 Milliarden Dollar senken.
Von intelligenten Stethoskopen und Roboterchirurgen bis hin zur Analyse großer Datensätze oder der Möglichkeit, mit einer medizinischen KI mit menschlichem Gesicht zu chatten – die Möglichkeiten sind vielfältig.
Es gibt bereits Belege dafür, dass KI-Systeme die Diagnosegenauigkeit und die Nachverfolgung von Krankheiten verbessern, die Vorhersage von Patientenergebnissen optimieren und bessere Behandlungsmethoden vorschlagen können. Sie kann auch die Effizienz in Krankenhäusern und Praxen steigern, indem sie Aufgaben wie die medizinische Transkription und die Patientenüberwachung übernimmt und die Verwaltung rationalisiert.
Möglicherweise verkürzt sie bereits die Zeit, die benötigt wird, bis neue Medikamente in die klinische Erprobung gelangen. Neue Werkzeuge, darunter generative KI, könnten diese Fähigkeiten noch weiter steigern.
Doch wie unser Technology Quarterly diese Woche zeigt, verläuft die Integration trotz des langjährigen Einsatzes von KI im Gesundheitswesen nur langsam und die Ergebnisse sind oft mäßig.
Dafür gibt es gute und schlechte Gründe. Die guten Gründe liegen darin, dass das Gesundheitswesen bei der Einführung neuer Tools hohe Evidenzanforderungen stellt, um die Sicherheit der Patienten zu gewährleisten. Die schlechten Gründe betreffen Daten, Regulierung und Anreize. Ihre Überwindung könnte Lehren für KI in anderen Bereichen bereithalten.
KI-Systeme lernen durch die Verarbeitung riesiger Datenmengen, über die Gesundheitsdienstleister im Überfluss verfügen. Aber Gesundheitsdaten sind stark fragmentiert; strenge Vorschriften regeln ihre Nutzung.
Regierungen erkennen an, dass Patienten den Schutz ihrer medizinischen Privatsphäre wünschen. Aber Patienten wünschen sich auch eine bessere und individuellere Versorgung. Jedes Jahr leiden etwa 800.000 Amerikaner unter fehlerhaften medizinischen Entscheidungen.
Um die Genauigkeit zu verbessern und Verzerrungen in KI-Tools zu reduzieren, müssen diese mit großen Datensätzen trainiert werden, die die gesamte Vielfalt der Patienten widerspiegeln. Es wäre hilfreich, sichere Wege zu finden, damit Gesundheitsdaten freier zirkulieren können.
Aber auch die Patienten könnten davon profitieren: Sie sollten das Recht erhalten, auf ihre eigenen Unterlagen in einem übertragbaren, digitalen Format zuzugreifen. Unternehmen im Bereich Verbrauchergesundheit nutzen bereits Daten von Wearables, mit unterschiedlichem Erfolg. Tragbare Patientenakten würden es den Menschen ermöglichen, ihre Daten umfassender zu nutzen und mehr Verantwortung für ihre Gesundheit zu übernehmen.
Ein weiteres Problem ist die Steuerung und Regulierung dieser Innovationen. In vielen Ländern hat die Regulierung von KI im Gesundheitswesen, wie auch in anderen Bereichen, Mühe, mit dem rasanten Innovationstempo Schritt zu halten.
Regulierungsbehörden genehmigen neue KI-Tools möglicherweise nur langsam oder verfügen nicht über die erforderlichen Kapazitäten und Fachkenntnisse. Regierungen müssen die Regulierungsbehörden in die Lage versetzen, neue KI-Tools zu bewerten. Sie müssen zudem regulatorische Lücken bei der Überwachung unerwünschter Ereignisse sowie bei der kontinuierlichen Überwachung von Algorithmen schließen, um sicherzustellen, dass diese präzise, sicher, wirksam und transparent bleiben.
Das wird schwierig sein. Eine Lösung wäre, dass Länder zusammenarbeiten, voneinander lernen und globale Mindeststandards schaffen. Ein weniger komplexes internationales Regulierungssystem würde zudem dazu beitragen, einen Markt zu schaffen, in dem kleine Unternehmen innovativ sein können.
Ärmere Länder mit weniger entwickelter Gesundheitsinfrastruktur können von der Einführung neuer Instrumente, wie beispielsweise eines KI-gestützten tragbaren Ultraschallgeräts für die Geburtshilfe, erheblich profitieren.
Da die Alternative zu einem KI-Instrument oft gar keine Behandlung ist, könnten sie sogar die festgefahrenen Gesundheitssysteme der reichen Länder überholen – auch wenn ein Mangel an Daten, Konnektivität und Rechenleistung dem im Wege stehen wird.
Ein letztes Problem betrifft Institutionen und Anreize. KI verspricht, die medizinischen Kosten zu senken, indem sie Mitarbeiter unterstützt oder ersetzt, die Produktivität verbessert, Fehler reduziert und die Ausgaben stabilisiert oder senkt – und das alles bei gleichzeitiger Verbesserung der Versorgung.
Das wird dringend benötigt. Der Welt könnten bis Ende des Jahrzehnts 10 Millionen Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter im Gesundheitswesen fehlen, was etwa 15 Prozent der heutigen Belegschaft entspricht. Und im Jahr 2022 entfielen in den USA im Vergleich zu anderen Ländern etwa 30 Prozent der überhöhten Gesundheitskosten auf die Verwaltung.
Doch mit Innovationen Geld zu sparen, ist schwierig. Gesundheitssysteme sind darauf ausgelegt, diese zur Verbesserung der Versorgung einzusetzen, nicht zur Kostensenkung. Neue Technologien könnten bis zur Hälfte des jährlichen Wachstums der Gesundheitsausgaben ausmachen.
Die Einführung neuer Systeme wird Kosten und Komplexität erhöhen. Eine Neugestaltung von Prozessen zur effizienten Nutzung von KI dürfte jedoch auf Widerstand bei Patienten und Medizinern stoßen. Auch wenn KI in der Lage sein mag, Patienten am Telefon zu triagieren oder Routineergebnisse zu liefern, könnten Patienten eine persönliche Untersuchung verlangen.
Schlimmer noch: Viele Gesundheitssysteme, wie beispielsweise das amerikanische, sind darauf ausgelegt, das Arbeitsvolumen zu belohnen. Sie haben kaum einen Grund, Technologien einzuführen, die die Anzahl der Besuche, Tests oder Eingriffe reduzieren.
Und selbst öffentlich geführte Gesundheitssysteme verfügen möglicherweise nicht über Anreize, Technologien einzuführen, die Kosten senken, anstatt die Ergebnisse zu verbessern – vielleicht weil Kosteneinsparungen zu einem geringeren Budget im nächsten Jahr führen könnten.
Solange Regierungen diese Anreize nicht ändern, sodass KI eine bessere Behandlung mit neuen Effizienzgewinnen verbindet, wird Innovation die Kosten erhöhen. Dementsprechend müssen Regierungen und Gesundheitsbehörden Programme finanzieren, die sich dem Testen und dem Einsatz neuer KI-Technologien widmen. Länder wie die USA, Großbritannien und Kanada weisen hier den Weg.
Ein Großteil der Last für die Förderung von KI im Gesundheitswesen liegt bei Regierungen und Regulierungsbehörden. Doch auch Unternehmen müssen ihren Teil beitragen.
Versicherer haben KI-Tools bereits genutzt, um Leistungen ungerechtfertigt zu verweigern; Firmen haben Gesundheits-KI falsch verkauft oder deren Fähigkeiten überbewertet; Algorithmen haben Fehler gemacht. Unternehmen haben die Pflicht sicherzustellen, dass ihre Produkte sicher, zuverlässig und nachvollziehbar sind und dass Menschen – so unvollkommen sie auch sein mögen – die Kontrolle behalten.
Diese Hindernisse sind gewaltig, doch die potenziellen Vorteile des Einsatzes von KI im Gesundheitswesen sind so groß, dass die Argumente für ihre Überwindung auf der Hand liegen sollten. Und wenn KI in der Medizin zum Einsatz gebracht werden kann, könnte dies ein Rezept für die Einführung der Technologie in anderen Bereichen liefern.
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"From The Economist, translated by www.deepl.com, published under licence. The original article, in English, can be found on www.economist.com"
