Dr. Narges Ahmidi

Welche Potenziale setzt Künstliche Intelligenz in der Medizin frei? Und welche Risiken kommen mit der KI hinzu? Darüber hat das Mitgliedermagazin der Kassenärztlichen Vereinigung Thüringen (kvt) mit Dr. Narges Ahmidi gesprochen. Lesen Sie hier das Interview:

KI-Programme wie ChatGPT können auch in der Medizin einiges umkrempeln. Das Deutsche Ärzteblatt sprach dazu unter anderem mit Dr. Narges Ahmidi, Abteilungsleiterin Reasoned AI Decisions am Fraunhofer IKS, über das Potenzial, aber auch die aktuellen Schwachstellen von KI in der Medizin.

Der Begriff Künstliche Intelligenz ist in aller Munde. Seit einigen Jahren finden Medizinprodukte, die auf KI-Algorithmen basieren, ihren Weg in die Krankenhäuser. Aber was genau steckt hinter dieser Technologie, welche Chancen und auch Risiken liegen darin? Ein Blick in ein Forschungsfeld, das viel für die Zukunft verspricht.

Es sind vier Bereiche, in denen Künstliche Intelligenz besonders dazu beitragen kann, das Leben des medizinischen Personals zu erleichtern, die Behandlung für Patientinnen und Patienten zu verbessern und Unternehmen der Medizintechnik in die Lage zu versetzen, einen besseren Service zu bieten. Erfahren Sie mehr im Safe Intelligence Magazin des Fraunhofer IKS.

Künstliche Intelligenz (KI) nimmt im Bereich der medizinischen Forschung mittlerweile eine wichtige Rolle ein. Der Artikel geht auf die Grundsätze von KI ein, gibt Beispiele aus der Praxis und weist auf die Bedeutung der Zuverlässigkeit, Robustheit und Effizienz der Algorithmen hin, die durch strenge Tests und Validierung nachgewiesen werden müssen.

Wo Menschen nicht weiterkommen, kann mitunter Künstliche Intelligenz helfen: zum Beispiel bei der Behandlung von Patientinnen und Patienten, die an koronarer Herzkrankheit (KHK) leiden.

Chancengleichheit für Frauen entsteht nicht von selbst, wir müssen uns dafür einsetzen. Auch in der Wissenschaft ist es noch ein langer Weg zur Gleichberechtigung.

Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen werden die Medizintechnik der nahen Zukunft prägen. Aber komplexe Verfahren des Machine Learning stellen Forscherinnen und Forscher vor ein Problem: Das Ausschließen von Fehlern vor der Inbetriebnahme autonomer Systeme sowie die zuverlässige Erkennung von Fehlern zur Laufzeit sind aufwendig und anspruchsvoll.

Viele aktuelle CDS-Expertensysteme (Clinical Decision Support) in Laboren stehen in der Kritik. Die Gründe: Schwierigkeiten bei der Skalierung, ständige Überprüfung aus medizinischer Sicht und begrenzte Datenfälle. Das vom Fraunhofer IKS veranstaltete Webinar »Sichere Intelligenz für Labore« beleuchtete die Einsatzmöglichkeiten und Herausforderungen von KI in Laboren.