KI im Gesundheitswesen: wie LLMs medizinische Diagnostik und Ethik verändern

Derzeit spielt KI eine bedeutende Rolle im Gesundheitssektor, hauptsächlich dank der Unterstützung bei der Diagnostik und dem Verstehen medizinischer Probleme. Darüber hinaus ist KI in anderen Bereichen ebenso wichtig, vor allem auf organisatorischer Ebene, wo sie besonders im Screening-Prozess praktisch ist. KI koordiniert Chatbots und sammelt Patientengeschichte sowie körperliche Anzeichen, um Prioritäten zu setzen. Sie kann die medizinische Versorgung personalisieren und bei der Krankenhausverwaltung helfen. Also, wie wird KI im Gesundheitswesen eingesetzt?

KI im Gesundheitswesen: Große Sprachmodelle in der medizinischen Diagnostik

Sprachmodelle, die nicht unbedingt große Modelle sein müssen, verstärken menschliche Fähigkeiten legitim. Durch die Integration von KI in etablierte und dokumentierte Prozesse kann sie Aufgaben übernehmen, die sonst mehrere Analysten benötigen würden, und ihre Arbeit fehlerfrei erledigen. Dabei ist KI oft schneller und versteht sogar die Zusammenhänge besser als Menschen. Außerdem verbessert sie sich kontinuierlich maximal effektiv bei der Diagnostik, der Entdeckung neuer Medikamente und Behandlungen sowie der Echtzeit-Entscheidungsunterstützung. KI ist bereits von großem Wert im Gesundheitswesen, und ihre Bedeutung wird mit der Zeit sicherlich noch weiter zunehmen.

Um Ihnen zu veranschaulichen, wie KI und große Sprachmodelle in die Gesundheitssoftware integriert werden, hier ein Diagramm zur Darstellung einer High-Level-Architektur. Es macht den Datenfluss, Datenschutzmaßnahmen und menschliche Kontrollmechanismen deutlich.

Diese Architektur erklärt, wie Patientendaten von den Systemen verarbeitet werden. Sie werden durch eine sichere, datenschutzorientierte Pipeline geleitet, bevor sie mit dem KI-System interagieren. Zunächst werden Daten aus der Patientengeschichte und früheren Interaktionen erfasst und mit neuen Informationen über den aktuellen Zustand kombiniert. Anschließend werden diese anonymisiert, und die Daten werden dem Sprachmodell übergeben, um das diagnostische Denken zu unterstützen, klinische Befunde zusammenzufassen oder bei der Behandlungsplanung zu helfen. Die beiden wichtigsten Merkmale dieses Prozesses sind die Entidentifizierung und die vollständige Automatisierung; die Informationen des Patienten werden nicht preisgegeben, und es ist keine externe Hilfe in der Pipeline erforderlich.

Verständnis großer Sprachmodelle im medizinischen Kontext

Moderne Anwendungen künstlicher Intelligenz basieren heute auf sogenannten großen Sprachmodellen, kurz LLM. Dabei handelt es sich um Computerprogramme, die natürliche Sprache verstehen und nach dem „Lesen“ großer Informationsmengen,wie Bücher, wissenschaftliche Zeitschriften, Webseiten und medizinische Broschüren, Texte generieren können. Die Menge der Daten, auf denen sie trainiert wurden, bestimmt die Anzahl der Token (also Informationsstücke) in ihrer Datenbank, weshalb manche als große und andere als kleine Modelle bezeichnet werden. Sie sind darauf spezialisiert, Zusammenhänge und Muster zwischen Daten zu verstehen und können nach dem Training ein Wort lesen und vorhersagen, welches Wort als nächstes wahrscheinlich folgt.

Die Diagnose ist daher eine der wichtigsten Anwendungen von LLMs im Gesundheitswesen. Künstliche Intelligenz kann bereits ein Bild einer Untersuchung analysieren und bestimmen, ob ein Patient Krebs hat, ob er sich in einem frühen Stadium befindet und wie er behandelt werden sollte, und das mit größerer Genauigkeit als die meisten menschlichen Ärzte. Es gibt jedoch auch andere Anwendungen, wie das Erstellen von Zusammenfassungen medizinischer Situationen, die Klärung klinischer Fragen, das Verstehen von Krankenakten und die Kommunikation mit Patienten. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass KI-Modelle niemals gut ausgebildete menschliche Ärzte vollständig ersetzen können. Der Computer kann gelegentlich halluzinieren, unsinnige Antworten liefern, neue Informationen erfinden und Fehldiagnosen stellen, wenn er mit Situationen konfrontiert wird, die er noch nie zuvor gesehen hat.

Die größten Vorteile der LLM-basierten Diagnostik

Wie bereits erwähnt, bringt der Einsatz von Sprachmodellen in der KI-gestützten Gesundheitsversorgung mehrere Wettbewerbsvorteile mit sich und kann die Patientenerfahrung dank schnellerer Reaktionszeiten und genauere Diagnosen verbessern. Dies sorgt für verkürzte Screening- und Anamneseverfahren im Krankenhaus, was sowohl Ärzten als auch Patienten zugutekommt. Besonders in abgelegenen Regionen, wo Ärzte knapp sind, spart dies viel Zeit in der Patientenversorgung und kann potenziell Leben retten.

Verbesserte diagnostische Zuverlässigkeit

Mehrere wissenschaftliche Studien haben die Leistungsfähigkeit von KI-Agenten in Diagnose- und Patientenversorgungsprozessen belegt. So zeigt eine in der Fachzeitschrift Science veröffentlichte Studie, dass KI-Tools eine Genauigkeit von 0,986 bei Diagnosen erreichen können, was nahezu perfekt ist. Eine weitere Studie in JAMA Internal Medicine belegt, dass selbst ChatGPT-4, trotz fehlender Spezialisierung, menschliche Assistenzärzte übertreffen kann und überraschendes klinisches Denkvermögen zeigt. Erfahrung und Forschung weisen demnach auf zahlreiche Vorteile des Einsatzes von KI-Modellen im Gesundheitswesen hin, bei nur wenigen Nachteilen.

Dieses Diagramm zeigt, wie der diagnostische Prozess abläuft: Zunächst werden die Patientendaten aus der aktuellen Situation, der Krankengeschichte und den persönlichen Informationen erfasst. Anschließend werden diese mithilfe des großen Sprachmodells (LLM) mit spezifischem Prompt-Engineering analysiert. Nach der Verarbeitung prüft der Kliniker, ob die Ergebnisse sinnvoll sind, und trifft dann die endgültige medizinische Entscheidung. Die finale Entscheidung muss von einem tatsächlichen Arzt oder zumindest von einem Menschen getroffen werden; einer künstlichen Intelligenz darf niemals blind vertraut werden, da sie sehr oft halluziniert und völlig neue, erfundene Informationen liefert.

Zeit- und Kosteneffizienz

Der Einsatz künstlicher Intelligenz in der Patientenversorgung bietet aufgrund der erheblichen Verbesserungen bei der Erfahrung und Geschwindigkeit einen wesentlichen Return on Investment. Dies kann Leben retten, da das Screening und die Anamneseprozesse im Krankenhaus deutlich schneller erfolgen. Davon profitiert auch der Patient, da er eine zuverlässige Diagnose erhält und zur bestmöglichen Behandlung weitergeleitet wird. Schließlich nehmen die Ausgaben im Krankenhaus ab, da alles viel effizienter und fehlerfrei abläuft; es ist eine absolute Win-Win-Situation ohne Nachteile.

Konkrete Anwendungsfälle und aufkommende Lösungen

Es gibt bereits mehrere erfolgreiche Anwendungsbeispiele für künstliche Intelligenz im Gesundheitsmarkt. So hat das brasilianische Krankenhaus Siro-Libanês eine Anwendung entwickelt, die ein proprietäres, lokal trainiertes großes Sprachmodell namens Sofya nutzt. Es ist eine Komplettlösung, die Ärzte bei der Diagnosestellung sowie bei der Verwaltung und Koordination der individuellen Behandlungsfälle ihrer Patienten unterstützt; kurz gesagt, es „wirkt wie ein medizinisches zweites Gehirn, das die digitale Bürokratie reduziert, Daten strukturiert und den Versorgungsstandard hebt“. Es soll die Bürokratie um 30% reduzieren und hat bereits mehr als 500.000 medizinische Termine mit einer Zufriedenheitsrate von 94% unter Ärzten und Administratoren optimiert.

Zusätzlich hat Subtle Medical SubtleHD entwickelt, ein leistungsstarkes Tool, das das schnelle und genaue Lesen von Gehirn-MRIs ermöglicht. Es verbessert die Bildqualität bei regulären und beschleunigten Bildgebungsprotokollen, wodurch Radiologen die Patientenversorgung beschleunigen können, indem es Bildrauschen im gesamten Körper reduziert und manuelle Arbeit für Ärzte reduziert. Das Produktportfolio umfasst weitere Anwendungen wie SubtlePET, das MR-Bilder bei Tieren verbessert.

Und schließlich ist eine weitere erfolgreiche Fallstudie das Unternehmen HiLab, das zeigt, wie künstliche Intelligenz im Diagnose- und Patientenversorgungsprozess unterstützen kann. Es nutzt KI zur Verarbeitung von Gesundheitsdaten und liefert Echtzeit-Einblicke, bietet schnelle Ergebnisse und spart Zeit und Ressourcen. Hierfür verwenden sie vier unterschiedliche Geräte, wobei das kleinste bereits in 8 Minuten Ergebnisse für einfache Tests liefert und innerhalb einer Stunde molekulare Ergebnisse nach einer Methode ähnlich der RT-PCR bereitstellt.

Ethische Herausforderungen und regulatorische Aspekte

Trotz vieler positiver Aspekte beim Einsatz künstlicher Intelligenz in der Gesundheitsversorgung gibt es auch Nachteile und ethische Fragen. Datenschutz steht hier an erster Stelle. Große Sprachmodelle benötigen keine synthetischen, sondern echte, organische Daten in Terabyte-Größe zum Training. Zudem sind die Modelle auf ihr Trainingsmaterial beschränkt und können bei neuen Umständen, wie Minderheiten oder neuen Krankheiten, versagen. Letztlich bleiben KI-gestützte Diagnosen Vermutungen, die von einem behandelnden Arzt überprüft werden müssen.

Daten- und Patientenschutz

Ein zentrales Problem bei KI-Anwendungen ist, dass sie auf echte Nutzerdaten angewiesen sind. Im Gesundheitswesen müssen Patientendaten, Krankheiten, Diagnosen und andere Informationen genutzt werden, um Modelle zu trainieren. Obwohl die Daten anonymisiert werden, können sie oft zurückverfolgt werden, oft ohne dass Patienten wissen, dass ihre Daten verwendet werden. Daher ist es entscheidend, KI-Modelle ethisch zu entwickeln, Nutzer transparent über die Datennutzung zu informieren und ihre Einwilligung einzuholen.

Hier ist ein einfaches Beispiel für Python Entwicklung Code zur Anonymisierung von Patientendaten, das in Ihr Datenverarbeitungssystem implementiert werden kann:

clinical_context = """

Patient: Female, 54

Symptoms: persistent cough, night sweats, fatigue

History: smoker for 20 years, no recent travel

Tests: chest X-ray indicates upper lobe opacity

"""

prompt = f"""

You are a medical diagnostics assistant.

Analyze the following case and propose 3 differential diagnoses.

Only suggest conditions supported by the data.

Do not make definitive conclusions.

Return output in a structured format.

Case:

{clinical_context}

"""

response = llm.generate(prompt)

print(response)

Vorurteile und Fairness in KI-Modellen

Große Sprachmodelle nutzen die Informationen, die ihnen bereits bekannt sind, vergleichen diese mit den Eingaben der Nutzer und dann generieren eine Antwort. Wenn ein Modell aus irgendeinem Grund keine Informationen zu einem neuen Kontext oder einer neuen Eingabeart hat, erzeugt es eine unsinnige Antwort, die als Halluzination bezeichnet wird. Eines der größten Probleme bei Halluzinationen ist, wie selbstsicher das Modell seine Aussagen trifft: Es halluziniert dabei und präsentiert die Informationen mit absoluter Selbstsicherheit. Das kann große Fehler verursachen, wenn man die Antwort nicht genau prüft.  Im Gesundheitswesen kann dies über Leben und Tod entscheiden, da eine Fehldiagnose schwerwiegende Folgen für die Gesundheit eines Patienten haben kann. Daher ist trotz der Zuverlässigkeit der KI der menschliche Verstand erforderlich, um die Antworten zu interpretieren und zu verstehen.

Beste Praktiken für KI-Anbieter im Gesundheitswesen und technische Teams

Um Künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen korrekt und sicher zu implementieren, sollte man einige Schritte beachten. Im Mittelpunkt steht immer die optimale Versorgung der Patienten, insbesondere in sensiblen Situationen. Der Schutz der Privatsphäre der Nutzer muss oberste Priorität haben, da die Offenlegung persönlicher Informationen zu Krankheiten und medizinischen Zuständen äußerst gefährlich sein kann. Deshalb haben wir als Hilfestellung für die Integration von KI in medizinische Dienste diesen Leitfaden erstellt, der die Integrität und das reibungslose Funktionieren solcher modernen Systeme sicherstellen soll:

1. Aufbau eines multidisziplinären Umsetzungsteams: Der Einsatz von KI in einem sensiblen Bereich bringt auch Risiken und Herausforderungen mit sich. Daher ist eine sorgfältige Planung und Ausführung der KI-Tools notwendig. Man sollte ein interdisziplinäres Team aus Klinikern, Datenwissenschaftlern, Rechtsberatern, IT-Sicherheitsexperten und Ethikberatern einstellen, um die verschiedenen Perspektiven zu integrieren und eine verantwortungsvolle Implementierung zu gewährleisten.
2. Datenschutz als Standardkonzept: Die Vertraulichkeit der Patientendaten muss von Anfang an als unverhandelbare Voraussetzung gelten. Daten dürfen nie individuell identifizierbar sein, müssen unauffindbar bleiben und strenge Zugangskontrollen durchlaufen; außerdem sollten sie wann immer möglich verschlüsselt werden. Für die Modellbildung im Krankenhaus lässt sich der Einsatz von föderiertem Lernen empfehlen, um die Daten im sicheren Umfeld des Krankenhauses zu halten.
3. Menschliche Kontrolle sichern: Trotz der hohen Automatisierung und Intelligenz darf KI nie unbeaufsichtigt operieren. Entscheidungen von KI müssen stets von qualifiziertem Personal verstanden und geprüft werden. Ein Mensch muss jederzeit im Entscheidungsprozess eingebunden sein, um eine fachlich fundierte Beurteilung sicherzustellen. Technologie bleibt damit ein Hilfsmittel, das von menschlichem Verstand geführt werden muss.

KI-Systeme sind besonders bei Entscheidungsprozessen praktisch. Große Sprachmodelle können problemlos auf Datenbanken zugreifen, extrahierte Informationen verarbeiten und die Krankengeschichte eines Patienten in übersichtliche Stichpunkte zusammenfassen. Unten finden Sie ein Beispiel in Python-Pseudocode, das diese Funktion demonstriert:

from hypothetical_llm_client import LLMClient

llm = LLMClient(api_key="YOUR_KEY", model="clinical-llm-v1")

clinical_note = """

Patient: Female, 67y. Presents with progressive dyspnea, fever, and cough for 5 days.

Chest X-ray shows bilateral infiltrates. Elevated CRP. History of COPD.

"""

prompt = f"Summarize this clinical note in 3 bullet points and list top differential diagnoses:\n\n{clinical_note}"

response = llm.generate(prompt, max_tokens=200, temperature=0.0)

print(response.text)

• Einrichtung einer kontinuierlichen Governance und Überwachung: Ihre Anwendung muss regelmäßig und sorgfältig geprüft werden. Dadurch stellen Sie sicher, dass Ihre Ergebnisse zuverlässig sind. Sie können ebenfalls Statistiken über die Verwendung und Fehldiagnosen sammeln und die Einhaltung von Vorschriften wie HIPAA, DSGVO oder den entsprechenden nationalen Gesetzen nachweisen. Es ist außerdem wichtig, das KI-Tool aktuell zu halten und sicherzustellen, dass es sicher und einwandfrei funktioniert. Einige Modelle verschlechtern sich mit der Zeit, weshalb sie gegebenenfalls aktualisiert oder neu trainiert werden müssen
• Klein anfangen: Die Implementierung eines großen Sprachmodells kann manchmal eine große Herausforderung sein, insbesondere während des Implementierungsprozesses. Daher sollten Sie klein beginnen, etwa indem Sie die Anwendung nur für einfachere Diagnosen und klinische Fälle nutzen oder sie auf eine bestimmte Patientengruppe beschränken. Beim Einsatz von KI im Gesundheitswesen zählt jeder Schritt und er muss mit großer Sorgfalt erfolgen. Es ist wichtig sicherzustellen, dass alles reibungslos funktioniert, bevor die finale Implementierung erfolgt. Beispielsweise gibt es verschiedene Stufen der KI-Integration in einem Krankenhaus, wobei der erste Schritt nicht einmal KI-bezogen ist. Die Implementierung erfolgt somit schrittweise und das Tempo von Personal und Patienten  sollte berücksichtigt werden. Die einzelnen Schritte sind wie folgt:

Fazit: Balance zwischen Innovation und Ethik im Gesundheitswesen mit KI

Abschließend ist es wichtig zu erkennen, dass große Sprachmodelle bereits in mehreren High-Tech-Krankenhäusern fest etabliert sind und blitzschnelle sowie überraschend präzise Diagnosen ermöglichen. Beispielsweise können KI-Anwendungen, die auf Bildverarbeitung spezialisiert sind, Krebs und andere Krankheiten in sehr frühen Stadien sehr genau erkennen. Dies führt zu größerer klinischer Flexibilität und Präzision und unterstützt Ärzte insbesondere in stressigen Situationen und wenn schnelle Entscheidungen dringend erforderlich sind. Zudem wird der Zugang zu hochmodernen Gesundheitsdiensten demokratisiert, da das große Sprachmodell stets mit den neuesten Studien versorgt wird und gleichzeitig im Internet nach unbekannten Informationen suchen kann.

Künstliche Intelligenz muss jedoch verantwortungsbewusst eingesetzt und mit echter Fürsorge für die Patientenerfahrung implementiert werden. Dies muss ethisch geschehen, unter Schutz der Privatsphäre und mit dem Ziel, keinen rechtlichen Schaden für Patienten, Ärzte oder andere Nutzer zu verursachen und auch keine Daten aufgrund hoher Risiken von Datenlecks gegenüber Dritten preiszugeben. Da einige große Sprachmodelle von externen Unternehmen betrieben werden, können diese Informationen über Ihre Patienten und Ärzte sammeln und zur weiteren Modellschulung verwenden. Deshalb ist es wichtig, die Optionen gründlich zu prüfen und den besten Weg zu wählen. KI-gesteuerte Geschäftslösungen müssen außerdem genau geprüft und kontrolliert werden. Sie muss klare Regeln einhalten, um Risiken wie Verzerrungen oder falsche Diagnosen zu verhindern. Um alle Vorteile der künstlichen Intelligenz im Gesundheitswesen zu nutzen, muss sie nach bestimmten Mustern und Regeln implementiert werden. Dies erfordert ein verantwortungsbewusstes Vorgehen, so dass die Anwendung korrekt und sicher funktioniert und den Krankenhäusern, Patienten sowie Ärzten zugutekommt. Dafür müssen Krankenhäuser, Start-ups und Fachleute zusammenarbeiten, um KI mit Governance, Transparenz und dem Patienten als Mittelpunkt zu implementieren. Es gibt vielversprechende Aussichten für die Zukunft, doch auch die Gegenwart ist bereits spannend – KI-Tools haben das Gesundheitswesen schon revolutioniert. Sie erleichtern die Entdeckung von Krankheiten in frühen Stadien meist auf nicht-invasive Art: Manchmal genügen bereits Bilder oder Röntgenaufnahmen, was potenziell Leben durch Früherkennung rettet. Wenn Sie also in diese neue Technologie investieren und die nötige Zeit für eine sorgfältige Implementierung aufwenden, wird Ihr Krankenhaus und Ihre zukünftigen Patienten erheblich von der Modernisierung profitieren.