Verantwortungsvolle KI im Gesundheitswesen: Ethik, Genauigkeit und Innovation
Das Gesundheitswesen steht aufgrund der enormen Verantwortung, die es trägt, stets im Fokus. Gesundheit ist einer der bedeutendsten Säulen jeder Nation, sowohl aus geopolitischer als auch aus sozialer Sicht.
Die Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) im Gesundheitswesen entwickelt sich aus verschiedenen Gründen weiter. Der primäre Grund besteht darin, die Führung elektronischer Gesundheitsakten zu automatisieren, um die Zusammenarbeit zwischen Ärzten und Patienten zu verbessern und Burnout bei Gesundheitsdienstleistern zu verhindern. Die Demokratisierung des Gesundheitswesens ist ein weiterer Bereich, in dem KI zunehmend an Bedeutung gewinnt. Weitere Anwendungen sind die Anpassung und Optimierung von Termine für Patienten, das Müllmanagement und die Datenverwaltung zur Erreichung von Umwelt-, Sozial- und Governance-Zielen, um nachhaltige Praktiken in der Patientenversorgung, Behandlung und Krankheitsdiagnose zu fördern.
Aus der Perspektive von Krankheiten und Behandlungen in verschiedenen medizinischen Disziplinen kann KI dazu beitragen, Behandlungspläne zu verbessern und dringende Fälle zu priorisieren. Sie kann auch die Genauigkeit bei Diagnosen erhöhen, indem sie große Datenmengen, einschließlich Fallhistorien, analysiert. Eine weitere Innovation ist der Einsatz von Robotersystemen bei Operationen.
Es ist jedoch unerlässlich, sicherzustellen, dass diese Fortschritte mit den Prinzipien der verantwortungsvollen KI übereinstimmen. Dies bedeutet, KI-Systeme zu entwickeln und zu implementieren, die ethisch, transparent und verantwortungsvoll sind. Durch die Priorisierung von verantwortungsvoller KI kann das Gesundheitswesen die Privatsphäre der Patienten schützen, Vorurteile in der Entscheidungsfindung vermeiden und sicherstellen, dass KI-Technologien zur Verbesserung des menschlichen Wohlbefindens eingesetzt werden.
Was ist verantwortungsvolle KI?
Verantwortungsvolle KI ist ein Ansatz zur Entwicklung, Bewertung und Implementierung von KI-Systemen, der sicher, vertrauenswürdig und ethisch ist. Fairness ist erforderlich, um sicherzustellen, dass KI-Systeme alle Individuen und Gruppen gerecht behandeln und Vorurteile vermeiden, die zu Diskriminierung aufgrund von Geschlecht oder ethnischer Zugehörigkeit führen könnten. KI-Systeme sollten auch zuverlässig und sicher arbeiten, selbst unter unerwarteten Bedingungen. Die Privatsphäre und Sicherheit der durch KI-Systeme generierten Daten müssen geschützt werden. Das Design von KI-Systemen sollte für alle Nutzer zugänglich und vorteilhaft sein, einschließlich Menschen mit Behinderungen. Zudem sollten KI-Systeme verständlich sein, und ihre Entscheidungsprozesse sollten für die Nutzer klar nachvollziehbar sein.
Wie können wir verantwortungsvolle KI im Gesundheitswesen integrieren?
KI sollte als Kooperationspartner eingesetzt werden, anstatt als eigenständige Einheit. Sie sollte dazu dienen, soziale, funktionale und organisatorische Verantwortlichkeiten zu erfüllen, um medizinische Fachkräfte und Patienten zu unterstützen. Ein zentrales Thema der Diskussion in Davos 2025 war der Aufbau gerechterer Gesundheitssysteme. Um gerechtere Gesundheitssysteme zu gestalten, die allen gleichberechtigt dienen – Männern, Frauen, Kindern, Gesunden und Behinderten – müssen mehrere Schlüsselfaktoren berücksichtigt werden.
1. Datenqualität und Diversität: Die Daten sollten repräsentativ, von guter Qualität und vielfältig sein. Dies sorgt dafür, dass KI-Modelle auf einer breiten Palette von Szenarien und Populationen trainiert werden, was Vorurteile reduziert und die Genauigkeit verbessert.
2. Historischer Kontext: Die NIH finanzierte 1993 die ersten klinischen Studien, was einen bedeutenden Meilenstein in der Verfolgung evidenzbasierter Gesundheitsversorgung darstellt. Dieser historische Kontext unterstreicht die Bedeutung strenger Tests und Validierung bei der Entwicklung von KI-Lösungen.
3. Synthetische Daten: Synthetische Daten können verwendet werden, um die voreingenommene Natur bestehender Daten auszugleichen, um zu vermeiden, dass unvollständige Datensätze verwendet werden, während die Qualität und Validität der Daten sichergestellt wird. Dies kann falsche Ergebnisse durch Halluzinationen von KI-Tools aufgrund falscher oder nicht verfügbarer Daten verhindern. Durch die Generierung künstlicher Daten, die reale Szenarien nachahmen, können Forscher Lücken und Vorurteile in den ursprünglichen Datensätzen adressieren.
4. Aufbau von KI-Kompetenz: Der Aufbau von KI-Kompetenz ist ein guter Anfang. Die Schulung von Gesundheitsfachkräften und Interessengruppen über die Fähigkeiten und Grenzen von KI ist entscheidend für ihre verantwortungsvolle Implementierung.
5. Zugang und Einrichtungen: Es ist wichtig, dass Einrichtungen des Gesundheitswesens zugänglich sind, um gerechte Gesundheitssysteme zu schaffen. Zugangskarten können analysiert werden, um die Bevölkerungsabdeckung von Gesundheitseinrichtungen in verschiedenen Regionen zu überprüfen.
Wie kann man Vorurteile in Gesundheitsdaten vermeiden?
Die gesammelten Daten sollten eine breite Palette von demografischen Merkmalen abdecken, einschließlich unterschiedlicher Rassen, Geschlechter, Altersgruppen und sozioökonomischer Hintergründe. Dies hilft, gerechtere Gesundheitssysteme zu schaffen. Es ist wichtig, Datensätze und Algorithmen kontinuierlich auf Vorurteile zu überprüfen und zu überwachen. Dies umfasst die Überprüfung von Ungleichheiten in den Daten und den von den KI-Modellen erzeugten Ergebnissen. Schließlich muss jede Organisation den Implicit Association Test (IAT) durchführen, um den Grad der Vorurteile in ihren Datensätzen zu messen und inklusivere Maßnahmen zu ergreifen, um eine bessere Zukunft für KI im Gesundheitswesen zu fördern.
Mit dem Bewusstsein, verantwortungsvolle KI in ihre Führungsentscheidungen einzubeziehen, können Organisationen jeder Größe einen Unterschied machen.
