Künstliche Intelligenz (KI) ist in den letzten Jahren zu einem bedeutenden Faktor in der Gestaltung der Zukunft der Gesundheitsversorgung geworden, aber ihre tatsächliche Anwendung bringt sowohl große Chancen als auch ernsthafte Herausforderungen mit sich. Technologien, die in der Lage sind, große Datenmengen mit unglaublicher Geschwindigkeit und Genauigkeit zu analysieren, haben das Potenzial, die Art und Weise, wie wir Gesundheit und öffentliche Sicherheit angehen, zu transformieren. Dennoch stellt sich die Frage, wie man sicherstellt, dass KI-Tools tatsächlich die Gesundheitsversorgung verbessern, anstatt neue Probleme zu schaffen, während sie zunehmend im Gesundheitswesen implementiert werden.

Eine der wichtigsten Herausforderungen, mit denen die Schöpfer dieser Systeme konfrontiert sind, ist die Erfassung von Qualitätsdaten. In vielen Ländern, insbesondere in weniger entwickelten Regionen, sind die Systeme zur Erfassung von Gesundheitsdaten begrenzt, inkonsistent oder veraltet. Ohne richtig erfasste Daten können Algorithmen ungenaue Ergebnisse liefern, was die Gesundheitsergebnisse der Patienten gefährden kann. Qualitätsdaten sind entscheidend für das ordnungsgemäße Funktionieren der KI, aber die Erfassung kann aufgrund inkonsistenter Standards und Datenschutzprobleme herausfordernd sein.

Eine weitere bedeutende Herausforderung ist die Verzerrung innerhalb der Algorithmen. Die Daten, auf denen diese Systeme trainiert werden, repräsentieren oft nicht ein ausreichend breites Spektrum der Bevölkerung. Algorithmen, die in hochentwickelten Ländern entwickelt werden, können Verzerrungen gegenüber Gesundheitsdaten wohlhabender Nationen aufweisen und dabei die Gesundheitsprobleme und Bedürfnisse einkommensschwacher Länder ignorieren. Dies kann die Ungleichheit in der Gesundheitsversorgung verschärfen, da bereits gefährdete Bevölkerungsgruppen im KI-gesteuerten medizinischen System weiter vernachlässigt werden könnten.

Im Bereich der Diagnostik hat KI große Vorteile gezeigt. Algorithmen, die in der Lage sind, medizinische Bilder und Patientendaten zu analysieren, können Krankheiten früher erkennen als das menschliche Auge. Beispielsweise können KI-Tools zur Krebsdiagnose Ärzten helfen, bösartige Zellen in früheren Stadien zu entdecken, was die Überlebenschancen der Patienten verbessert. Trotz der vielversprechenden Tools ist ihre Integration in die tatsächliche klinische Praxis nicht immer einfach. Gesundheitsdienstleister stehen oft vor Herausforderungen, wie sie ihren Arbeitsablauf an neue Technologien anpassen können, was zu Frustration oder falscher Anwendung der Werkzeuge führen kann.

Ein weiteres Anliegen betrifft die Privatsphäre und Sicherheit der Daten. KI-Systeme erfordern Zugriff auf große Mengen an Patientendaten, einschließlich sensibler Informationen wie genetische Daten oder medizinische Vorgeschichte. Wenn diese Daten in die falschen Hände geraten, könnte dies katastrophale Folgen für die Privatsphäre der Patienten haben. Trotz der Fortschritte bei Sicherheitsmaßnahmen besteht immer das Risiko von Datenverletzungen, was diese Technologie anfällig für Cyberbedrohungen macht. Rechtliche Regelungen, die Patienten und Gesundheitssysteme vor diesen Bedrohungen schützen, befinden sich noch im Entwicklungsprozess, was bedeutet, dass viele Länder auf eine ordnungsgemäße Aufsicht der KI-Anwendung im Gesundheitswesen unvorbereitet sind.

Zusammenarbeit und ethische Überlegungen

Ein entscheidender Faktor für den Erfolg der KI-Anwendung im Gesundheitswesen ist die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Sektoren – von Technologieherstellern über Gesundheitsdienstleister bis hin zu politischen Akteuren und der Zivilgesellschaft. Nur durch sektorübergreifende Zusammenarbeit können ethische Richtlinien entwickelt werden, die sicherstellen, dass die Technologie den Patienten dient und nicht nur der Industrie. Zum Beispiel hat die Zusammenarbeit zwischen akademischen Institutionen, Technologieunternehmen und Nichtregierungsorganisationen bereits zur Schaffung von Modellen geführt, die auf die spezifischen Bedürfnisse marginalisierter Gruppen zugeschnitten sind. Der Mangel an globalen Regelungen und Standards erschwert jedoch die Etablierung eines einheitlichen Zugangs zu dieser Technologie.

Die Frage der Ethik ist besonders wichtig im Kontext der öffentlichen Gesundheit. Historisch gesehen wurden viele technologische Innovationen im Gesundheitswesen zuerst auf die verletzlichsten Gruppen angewendet, oft ohne deren Zustimmung. Um zu vermeiden, dass sich diese Fehler wiederholen, muss KI unter Berücksichtigung ethischer Standards entwickelt werden, die die Rechte der Patienten auf Privatsphäre und informierte Zustimmung umfassen. Die Anwendung von KI im öffentlichen Gesundheitswesen muss so gestaltet werden, dass ein gerechter Zugang zu Gesundheitsdienstleistungen gewährleistet ist, unabhängig vom sozialen oder wirtschaftlichen Status der Patienten.

Trotz aller Herausforderungen bleibt das Potenzial von KI im Gesundheitswesen enorm. Richtig entwickelte und regulierte KI-Tools können die Effizienz der Gesundheitssysteme drastisch verbessern, die Kosten senken und einem größeren Personenkreis Zugang zu hochwertiger Versorgung ermöglichen. Die Rolle von Politikern, Regulierungsbehörden und der Zivilgesellschaft wird in den kommenden Jahren entscheidend sein, um sicherzustellen, dass KI zu einem Instrument des Fortschritts wird und nicht zu einer neuen Quelle der Ungleichheit.

Quelle: University of California