Verantwortungsvolle Governance von Künstlicher Intelligenz in der Onkologie
Die Implementierung von Künstlicher Intelligenz (KI) im Gesundheitswesen hat in den letzten Jahren stark zugenommen, wobei die Onkologie eine der am meisten betroffenen Disziplinen ist. Aktuelle Forschungsprojekte untersuchen die verschiedenen Phasen der Krebsbehandlung, in denen KI eingesetzt werden kann, einschließlich der Unterstützung von klinischen Entscheidungen und der Zusammenführung von klinischen Studien.
Einführung
Die Food and Drug Administration (FDA) hat bis August 2024 bereits 949 KI-gestützte medizinische Geräte registriert, von denen 75 speziell für die Onkologie entwickelt wurden. Diese Entwicklung zeigt, wie wichtig es ist, Rahmenbedingungen für verantwortungsvolle KI zu schaffen, insbesondere im sensiblen Bereich der Krebsbehandlung.
Herausforderungen bei der Implementierung von KI in der Onkologie
Obwohl es zahlreiche Rahmenwerke und Richtlinien für verantwortungsvolle KI gibt, fehlen spezifische Modelle für die Onkologie. Die Herausforderungen, die es zu bewältigen gilt, umfassen:
- Hochwertige Daten für die Entwicklung von KI-Modellen
- Rechenkapazität für leistungsstarke KI-Anwendungen
- Kapazität von KI-Fachkräften
- Politik und Verfahren zur Überwachung und Qualitätssicherung
Frameworks für Verantwortungsvolle KI
Das Fehlen von spezifischen Governance-Frameworks für KI in der Onkologie hat die Notwendigkeit unterstrichen, neue Governance-Strukturen zu schaffen. Ein Beispiel für ein solches Modell ist das iLEAP-Modell, das rechtliche, ethische, Adoptions- und Leistungsaspekte berücksichtigt und als Entscheidungsweg für KI-Praktiker dient.
Implementierung von KI-Modellen
Die Implementierung von KI-Modellen erfolgt in verschiedenen Phasen, die sowohl die Entwicklung als auch die Überwachung der Modelle umfassen. Ein zentraler Bestandteil dieses Prozesses ist die Modellregistrierung, die es ermöglicht, den Fortschritt der Modelle entlang der verschiedenen Entwicklungsstufen zu verfolgen.
Im Jahr 2024 wurde ein Anstieg von 63 % bei der Nachfrage nach KI-Projekten im Vergleich zum Vorjahr verzeichnet, was auf ein wachsendes Interesse an KI-gestützten Lösungen in der Onkologie hinweist.
Fallstudien zur Governance von KI
Um die Ansätze der Governance in der Praxis zu demonstrieren, wurden zwei Fallstudien vorgestellt. Die erste Fallstudie bezieht sich auf ein KI-Modell, das von einem Drittanbieter entwickelt wurde und KI-gestützte Bildanalysen zur Identifizierung von Brustkrebs verwendet. Die zweite Fallstudie behandelt ein intern entwickeltes Modell zur Tumorsegmentierung im Bereich der Hirnmetastasen.
Fazit und Ausblick
Die Governance von KI in der Onkologie ist ein dynamisches und sich entwickelndes Feld. Die Herausforderungen und Chancen, die sich aus der Implementierung von KI ergeben, erfordern kontinuierliche Anpassungen und die Entwicklung neuer Modelle, um die Qualität und Sicherheit der Patientenversorgung zu gewährleisten. Die verantwortungsvolle Nutzung von KI kann einen erheblichen Einfluss auf die Verbesserung der Behandlungsergebnisse in der Onkologie haben, muss jedoch sorgfältig überwacht werden, um mögliche Risiken zu minimieren.
