Künstliche IntelligenzRevolution für die Gesundheitsbranche

KI Das Stethoskop des 21. Jahrhunderts

Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet die Nachbildung menschenähnlicher Intelligenz durch Computerprogramme, sodass diese eigenständig Probleme bearbeiten können.

Die Möglichkeiten der KI-Revolution sind gewaltig und werden unsere Medizin grundlegend verändern. Tech-Giganten wie Google, IBM, Microsoft, Tencent und Alibaba investieren massiv in Gesundheitstechnologie.

KI wird den Arzt nicht ersetzen – aber die Unternehmen, die KI nutzen, werden diejenigen verdrängen, die dies nicht tun.

Offenheit für KI im Vergleich

Percentage of respondents willing/unwilling to engage with AI and robotics for their healthcare needs. Quelle: https://www.pwc.com/gx/en/industries/healthcare/publications/ai-robotics-new-health/ai-robotics-new-health.pdf

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Ja, ich würde auf Künstliche Intelligenz zurückgreifen

Nein, ich würde nicht auf Künstliche Intelligenz zurückgreifen

Angaben in Prozent

Fast jeder zweite Deutsche würde KI für seine Gesundheit nutzen

Zweifel an KI

Quelle: https://www.pwc.de/de/gesundheitswesen-und-pharma/kl-robotics-healthcare-170529-interaktives-pdf-geschuetzt.pdf

45

10

8

38

32

31

8

Technik leistet bessere Arbeit als der Mensch

Die Nutzung von KI bringt keine Nachteile mit sich.

Angaben in Prozent

Zugang und Nutzung der Technik ist zu kompliziert

Menschen brauchen ein menschliches Gegenüber, wenn es um Gesundheitsfürsorge geht

Es ist noch unklar, ob diese Technologien im Gesundheits-wesen einen Vorteil oder eine Gefahr darstellen.

Es ist mehr zu berücksichtigen, als eine reine Datenanalyse, komplexe Zusammenhänge beurteilt nur der Mensch richtig

Zweifel an der richtigen Handlungsentscheidungen in unerwarteten Situationen

Viele Deutsche haben noch Zweifel

Digitale Lösungenkaumverbreitet

Quelle: DAK-Digitalisierungsreport 2018. So denken Ärzte über E-Health-Lösungen

8

8

24

18

17

19

Online Patientenakten

Online-Coaching-Programme / -Apps

Elektronischer Arztbrief

Telekonsil

Befund-/ Diagnostik-Apps für Patienten

Video-Sprechstunde zwischen Arzt und Patient

Bekanntheit von Versorgungslösungen bei Ärzten

82

67

67

66

62

52

Fazit: Digitale Anwendungen für Patienten haben noch keine relevante Verbreitung bei den Ärzten. Am bekanntesten ist die Video-Sprechstunde, am unbekanntesten, trotz intensiver Berichterstattung in den Fachmedien, die Online-Patientenakte.

Angaben in Prozent, n =727 Antworten Schon einmal von gehört Schon einmal mit zu tun gehabt

Ärzte beklagendigitalen Stillstand

• Ärzte sehen Chancen bei Digitalisierung – dennoch kommen digitale Lösungen nicht im Alltag an

• 80 % der Ärzte sind der Meinung, dass die Digitalisierung die ärztliche Arbeit im Krankenhaus verbessern kann

• aber 92 % beklagen, dass ärztliche Anforderungen an Digitalisie-rung nicht umfassend und schnell genug eingeführt werden 85 % sagen, Hard- und Software in ihren Krankenhäusern seien nicht auf ausreichendem Stand 80 % finden ihr Krankenhaus nicht oder nur mittel digitalisiert 70 % sagen, sie hätten nicht genügend Computer 69 % klagen, dass die Visite im Krankenhaus kaum oder gar nicht digital ist

Quelle: Marburger Bund: Digitalisierung im Krankenhaus. Bundesweite Umfrage unter Mitgliedern des Marburger Bundes. Berlin 2017

KIChance für unsere Gesundheit

• schnellere und genauere Diagnose • frühere und wirksamere Prävention • personalisierte Therapie und bessere Hilfe• geringere Kosten und effizientere Forschung

Quelle: https://www.pwc.de/de/gesundheitswesen-und-pharma/kuenstliche-intelligenz-revolutioniert-die-medizin.html

Bessere Diagnosen retten Leben

• Fehldiagnosen verschulden 30% aller vermeidbaren Todesfälle* und Millionen erfolgloser Therapieversuche.

• Ärzte sind menschlich. Wie alle Menschen haben sie visuelle und kognitive Grenzen.

• Dank der Auswertung riesiger Datenmengen kann KI frühere,

schnellere und genauere Diagnosen stellen als ein Arzt allein. Und mit jedem neuen Datenpunkt lernt die KI dazu – und wird damit immer besser.

* aller vermeidbaren Todesfälle in Kliniken in England. Quelle: Hogan, Helen et al.: Preventable deaths due to problems in care in English acute hospitals: a retrospective case record review study, BMJ Quality & Safety (2012).

Algorithmen schlagen Ärzte in Diagnose

100 %

90 %

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70 %

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30 %

20 %

10 %

0 %Melanome Lungenkrebs Diabetes Lungenentzündung

Quellen: Codella, N.C.F. et al.: Deep Learning Ensembles for Melanoma Recognition in Dermoscopy Images, IBM Journal of Research and Development Volume: 61, Issue 4, July-Sept. 1 2017; Liu, Yun et. al.: Detecting Cancer Metastases on Gigapixel Pathology Images, CoRR, abs/1703.02442; IDX LCC: A Multi-center Study to Evaluate Performance of an Automated Device for the Detection of Diabetic Retinopa-thy (2017); Rajpurkar, P. et al.: CheXNet: Radiologist-Level Pneumonia Detection on Chest X-Rays with Deep Learning. https://stanfordmlgroup.github.io/projects/chexnet/.

Maschine Mensch

KI übertrumpft Ärzte in korrekter Diagnoserate

Diagnose- Chatbots

• Mit Apps wie „Ada Health“ können Patienten ihre Symptome eingeben und sich eine KI-gestützte Diagnose stellen lassen. Damit können sich Patienten schon vor dem Arztbesuch informieren.

• Auch Ärzte können das Diagnose-System nutzen, um eine KI-gestützte Zweitmeinung zu erhalten.

Quelle: https://techcrunch.com/2017/04/19/ada-health/. Grafik: Ada Health

Herz- erkrankungen

• KI kann Herzattacken mit höherer Genauigkeit und ein bis zwei Jahre früher voraussagen als ein typischer Arzt heute.

• Beispiel: Das von Google gegründete Unternehmen Verily setzt KI ein, um anhand von Bildern der Netzhaut des Auges das Risiko von Herzerkrankungen zu ermitteln.

• Das ermöglicht frühere und bessere präventive Maßnahmen.

Quelle: Ryan Poplin et al.: Prediction of cardiovascular risk factors from retinal fundus photographs via deep learning. Nature Biomedical Engineering, Vol. 2, March 2018, pp.158-164

Brustkrebs

Pathologe Künstliche Inteligenz

KI & Pathologe

Quellen: D. Wang et al.: Deep Learning for Identifying Metastatic Breast Cancer, arXiv preprint arXiv:1606.05718, 2016; https://www.pwc.de/de/gesundheitswesen-und-pharma/kuenstliche-intelligenz-revolu-tioniert-die-medizin.html;

3,5

2,9

0,5

Brustkrebs kann heute zu 100% korrekt und 30mal schneller als bisher diagnosti-ziert werden.

Weder Arzt noch Künstliche Intelligenz schaffen diesen Erfolg allein. Das Geheimnis liegt in der Zusammenarbeit von Mensch und Maschine!

Fehlerquoten bei Brustkrebs-Diagnose

Nierenversagen

Quelle: https://aiomag.de/google-deepmind-kuenstliche-intelligenz-wacht-ueber-patienten-6887; https://www.cbinsights.com/research/report/google-strategy-healthcare/

• Akutes Nierenversagen hat keinen typischen Krankheitsverlauf und ist daher oft schwer zu erkennen.

• Das KI-Unternehmen DeepMind kooperiert u.a. mit dem britischen Gesundheitsdienst NHS, um Vorhersagen zum Krankheitsverlauf zu verbessern.

• Das entlastet Ärzte und Pflege bei der Patientenüberwachung.

Blutinfektionen• Ein „smartes Mikroskop“ kann 93% aller Blutinfektionen

erkennen – dank dem Einsatz von KI.

• Das verbessert die Treffsicherheit der Diagnose.

Quelle: Smith, Kenneth P. et al.: Automated Interpretation of Blood Culture Gram Stains using a Deep Convolutional Neural Network, Journal of Clinical Microbiology, doi:10.1128/JCM.01521-17;https://futu-rism.com/ai-equipped-microscope-diagnose-deadly-blood-infections.

Lese-Rechtschreib-Störung

• Ein Screening der Augenbewegung kann bei Kindern eine Dyslexie (Lese-Rechtschreib-Störung) feststellen – deutlich früher als mit bisherigen Methoden.

• Damit kann auch eine Therapie bereits früher ansetzen und verspricht mehr Erfolg.

Quelle: https://www.edsurge.com/news/2017-11-28-how-ai-and-eye-tracking-could-soon-help-schools-screen-for-dyslexia.

Erblindung• Eine möglichst frühe Diagnose erhöht die Erfolgschancen

präventiver Maßnahmen gegen Erblindung.

• KI erkennt mit 90% Genauigkeit diabetische Retinopathie – eine führende Ursache für Erblindung unter Erwachsenen. Das kann vielen Menschen ihr Augenlicht retten.

Quelle: https://www.wired.com/2016/11/googles-ai-reads-retinas-prevent-blindness-diabetics/

Depression• Depression ist eine komplexe Erkrankung mit vielen Unterarten.

Eine möglichst genaue Diagnose ist daher entscheidend.

• Die KI-gestützte Analyse von Hirn-Scans kann spezielle Arten von Depressionen identifizieren. Das hilft bei der Planung der Therapie.

• Die KI-basierte Auswertung von Patientenakten kann erkennen, bei wem das Risiko von Selbstmordgedanken besteht. Damit kann den Betroffenen früher geholfen werden.

Quelle: https://www.heise.de/tr/artikel/Maschinenlernen-gegen-Depressionen-3679435.htmlQuelle: https://www.heise.de/tr/artikel/Maschinenlernen-gegen-Depressionen-3679435.html

Fettleibigkeit• Übergewicht zählt heute zu den größten gesundheitlichen

Problemen. Laut WHO ist jedes dritte Kind in Europa zwischen sechs und neun Jahren von Fettleibigkeit betroffen.

• Eine KI-basierte Analyse der Gesundheitsdaten von zweijährigen Kindern kann feststellen, ob ein hohes Risiko für Übergewicht besteht. Das hilft Eltern und Ärzten, bereits im Kindesalter einer drohenden Fettleibigkeit vorzubeugen.

• In Zukunft wird KI die Risikofaktoren für Fettleibigkeit präzise erklären können und den Anteil von Lebensstil, Ernährung und genetischer Disposition weit besser als heute verstehen.

Quelle: https://www.pwc.de/de/gesundheitswesen-und-pharma/studie-sherlock-in-health.pdf

Alzheimer-Demenz

• Die Früherkennung von Alzheimer ist entscheidend für den Erfolg präventiver Maßnahmen.

• In Forschungsversuchen konnten KI-Verfahren Alzheimer- Erkrankungen in einem sehr frühen Stadium mit einer Genauigkeit von 82 bis 90 Prozent erkennen.

• Das kann binnen zehn Jahren die Gesundheitskosten europaweit um 75 Mrd. Euro senken.

Quelle: https://www.pwc.de/de/gesundheitswesen-und-pharma/studie-sherlock-in-health.pdf;

Personalisierte Therapie für Leukämie

• Krebs ist eine hochkomplexe Krankheit. Jeder Krebs ist anders und bedarf einer speziell abgestimmten Therapie. Bei bestimmten Krebsarten wie der akuten myeloischen Leukämie kommt die medizinische Forschung seit Jahrzehnten kaum voran.

• Das Microsoft-Projekt „Hanover“ setzt KI ein, um auf den Einzelfall zugeschnittene (personalisierte) Wirkstoff-Kombinatio-nen für die Therapie der akuten myleoischen Leukämie zu entwickeln.

Quelle: http://hanover.azurewebsites.net/. Quelle: http://hanover.azurewebsites.net/.

Multiple Sklerose • Multiple Sklerose ist eine schwere Hirnerkrankung ohne bekannte

Ursache und Therapie.

• Das von Google gegründete Unternehmen Verily erforscht die Entwicklung dieser Krankheit anhand der KI-gestützten Auswertung klinischer Daten, die mit einer speziellen tragbaren Sensor (der “Study Watch”) erhoben wurden.

• Erste Versuche für Therapieansätze erkunden den Einsatz kleinster Elektronik-Implantate, um den Fluss elektrischer Signale durch das Nervensystem zu steuern.

Quelle: https://www.cbinsights.com/research/report/google-strategy-healthcare/

Smarte Armprothese für Körper-versehrte

• Eine bionische Hand mit eingebauter Kamera kann Objekte erkennen und entsprechend greifen – zum Beispiel ein Glas oder eine Türklinke.

• Für Menschen, die Gliedmaßen verloren haben, ist das eine wertvolle Hilfe im Alltag.

Quellen: Ghazei, Ghazal et al.: Deep learning-based artificial vision for grasp classification in myoelectric hands. Journal of Neural Engineering, Vol. 4 No. 3 (2017),see also: https://www.theverge.com/2017/5/4/15544118/prosthetic-bionic-hand-arm-ai-object-recognition.

Audio-Guide für Blinde

• Die Microsoft-App „Seeing AI“ erleichtert Blinden den Alltag.

• Die App erkennt den Text auf Speisekarten, aber auch Bargeld, Produkte und Objekte, Personen und sogar ganze Szenen (wie: „Junge spielt Ball“) und liest dem Blinden seine Umgebung vor.

Quelle: https://www.golem.de/news/seeing-ai-microsoft-app-liest-umgebung-fuer-blinde-vor-1707-128945.html

Hilfe für Parkinson-Patienten

• „Projekt Emma“ ist ein tragbares Device, mit dem Parkinson-Patienten das Zittern ihrer Hände kompensieren können.

• Das hilft den Patienten, zu schreiben, zu malen oder Dinge zu greifen.

Quelle: https://www.microsoft.com/en-us/research/project/project-emma/. Hintergrundgrafik: Microsoft

Neue Wirkstoffe

• Medizinische Forschung ist zeit- und kostenintensiv. Nur einer von über 5.000 erforschten Wirkstoffen wird am Ende zugelassen – nach im Schnitt 13 Jahren Entwicklungszeit.

• Pfizer setzt auf das IBM-System Watson, um neue Wirkstoff- Kombinationen für die Krebstherapie zu entwickeln.

• Das Pharmaunternehmen Sanofi kooperiert mit der KI-Firma Exscientia, um neue Wirkstoffe bei Stoffwechselerkrankungen wie Diabetes zu entdecken. Das soll die Entwicklung um 25% schneller und 25% effizienter machen.

• Johnson&Johnson arbeitet mit der KI-Beratung BenevolentAI daran, bekannte Wirkstoffe für neue Anwendungen nutzbar zu machen. Erste Erfolge gab es bereits bei der Behandlung von Schläfrigkeit bei Parkinson-Patienten.

Quellen: https://www.vfa.de/de/arzneimittel-forschung/so-funktioniert-pharmaforschung/so-entsteht-ein-medikament.html; https://www.pfizer.de/presse/meldungen/details/news/ibm-watson-und-pfi-zer-wollen-die-immunonkologische-forschung-beschleunigen/; https://www.exscientia.co.uk/news/2017/5/9/Sanofi; http://benevolent.ai/news/announcements/british-artificial-intelligence-firm-announ-ces-exclusive-license-agreement-with-janssen/; https://www.techemergence.com/machine-learning-drug-discovery-applications-pfizer-roche-gsk/

„Dr. Roboter“ & WeChat in China

• China will bis 2030 zur führenden KI-Weltmacht aufsteigen. Im Medizinbereich soll KI vor allem Ärzte entlasten und den akuten Ärztemangel lindern

• Ein Roboter hat das chinesische Medizin-Staatsexamen bestanden – als erste KI weltweit

• Die populäre Messenger-App WeChat wird für Erstdiagnosen via Chatbots eingesetzt

Quelle: https://qz.com/1244410/faced-with-a-doctor-shortage-a-chinese-hospital-is-betting-big-on-artificial-intelligence-to-treat-patients/; https://futurism.com/first-time-robot-passed-medical-licen-sing-exam/

Alterung• Das von Google gegründete Biotech-Unternehmen Calico

verfolgt das Ziel, alterungsbedingte Krankheiten zu bekämpfen und das menschliche Leben zu verlängern

• Im Fokus liegen neue Therapien für Krebs und Neurodegeneration sowie die Erforschung des menschlichen Genoms

Quelle: https://www.cbinsights.com/research/report/google-strategy-healthcare/

Digitale Ethik und KI-Regulierung

• Wie berührt die immer feinkörnigere Sammlung gesundheits-relevanter Daten unsere Freiheit und Selbstbestimmung?

• Gibt es eine ethische Pflicht zum Einsatz von KI, wenn diese bessere Diagnosen stellt als ein Arzt ohne KI-Unterstützung?

• Wie gehen wir um mit der technologischen Konkurrenz aus China, die bei ihrer KI-Entwicklung kaum Rücksicht auf Bürgerrechte nimmt?

• Wie kann der Monopolbildung bei KI, die durch Netzwerk- und Feedbackprozesse entsteht, begegnet werden?

• Wie kann und soll der Einsatz von KI reguliert werden?

Mehr im Dialogportal des BVDW unter bvdw.org/ethik

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AGNIESZKA WALORSKA Co-Founder & CEO, Creative Construction Heroes agnieszka@creativeconstruction.de

DR. WOLFGANG GRÜNDINGER Referent Digitale Transformation, BVDW gruendinger@bvdw.org

PHILIPP BUTZBACHGeschäftsführer, SABiDU OHGp.butzbach@sabidu.biz