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20. - 22. April 2021 // Nürnberg, Germany

MedtecLIVE und MedTech Summit Newsroom

Künstliche Intelligenz: Die rechte Hand der Medizin von Morgen

Einsatz von Virtual Reality im OP
© Shutterstock/Gorodenkoff

Damit ein Auto im Straßenverkehr autonom zurechtkommt, braucht es Künstliche Intelligenz. Es muss sein Umfeld erkennen, Fahrsituationen verstehen und Entscheidungen treffen. Dieselbe Technologie könnte Blinden helfen, sich zurechtzufinden. Künstliche Intelligenz, kurz KI, ist heute in der Medizintechnik – wie in vielen anderen Lebensbereichen – ein technologischer Mega-Trend. Jenseits der Visionen, was alles noch möglich sein könnte, haben sich einige ganz konkrete Einsatzgebiete für Künstliche Intelligenz bereits etabliert.

„Gerade in der Diagnostik sehen wir schon jetzt viele spannende Ansätze“, sagt Alexander Stein, Leiter der Fachmesse MedtecLIVE bei der NürnbergMesse. „Gleichzeitig arbeiten Wissenschaft und Forschung intensiv daran, mithilfe Künstlicher Intelligenz Menschen zu entlasten und die Versorgung zu verbessern. Darüber und über die Chancen am Standort Deutschland diskutieren wir mit Experten und Anwendern in einem der Fachforen der MedtecLIVE vom 31. März bis 2. April.“

Einsatz Künstlicher Intelligenz

Wie KI den Alltag von Blinden entscheidend verändern kann, zeigt Microsoft mit der frei verfügbaren App „Seeing AI“. Der Vater des Projekts beim Software-Hersteller ist selbst blind und hat sich auf der Basis Künstlicher Intelligenz eine Hilfe geschaffen, die im Alltag Straßenschilder vorliest, Menschen erkennt oder Landschaften beschreibt. Kurz: Alles das, was ein Sehender im Alltag über das Auge wahrnimmt, erkennt und versteht, übersetzt die App in textliche und letztlich akustische Informationen. Die Ergebnisse, die die App liefert, werden stetig besser und exakter. Lernende Algorithmen sorgen für diese Verbesserung. Wenn KI in der Lage ist, mit der Vielzahl von Motiven und visuellen Eindrücken im Alltag eines Menschen klarzukommen, wie präzise muss KI dann heute schon bei kleineren Datenumfängen sein?

„Ziel der Anwendung von Künstlicher Intelligenz in der Medizin ist es, Prozesse durch KI zu ersetzen, wenn die Vorgänge durch das bedienende Personal bisher repetitiv gemacht wurden“, weist Prof. Dr. Björn Eskofier, Professor für Machine Learning an der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg, auf einen weiteren Anwendungsfall von KI hin.

Für die Radiologie beispielsweise ergeben sich hier wesentlich effizientere Erkennungsmöglichkeiten von Tumoren und das bereits im Frühstadium. Dabei wird das KI-System mit einer Fülle an bildgebenden Tumordaten gespeist, die es dem System ermöglicht zu lernen, Tumore selbstständig zu erkennen. „Es ist bekannt, dass Ärzte nachmittags mehr Fehler bei der Analyse bildgebender Daten machen, als am Morgen. Einer Künstlichen Intelligenz aber, kann man beispielsweise 100 Millionen Bilder zeigen und dabei bleibt sie aber konstant objektiver, präziser und fehlerresistenter“, sagt Eskofier. Doch nicht nur bei der bildgebenden Diagnostik erweist sich der Einsatz von Künstlicher Intelligenz als durchaus effizient.

Ein weiteres Beispiel für die Anwendung von KI im OP, ist der Einsatz von Mixed-Reality Brillen. Microsoft liefert hier mit Apoqlar eine Lösung. „Mit Apoqlar haben wir eine cloudbasierte Anwendung kreiert, die auf Basis von MRT- und CT-Aufnahmen ein dreidimensionales Abbild von Körperregionen konstruiert und dieses in der Mixed-Reality-Brille HoloLens darstellt. Aus bis zu 500 Aufnahmen einzelner Schichten von Körperregionen entsteht ein anatomisches Bild, das frei im Raum positioniert werden kann, zum Beispiel von einem Organ mit einem Tumor. Das dargestellte 3D-Bild kann während einer OP millimetergenau auf dem Patienten platziert werden, sodass der Arzt deutlich präziser operieren kann“, erklärt Till Osswald, Director Healthcare bei Microsoft.

Über solche KI-basierten Medizinprodukte diskutieren auch die Teilnehmer der MedtecLIVE. Der Bitkom e.V. lädt am 31. März um 12.15 Uhr zu einer Informationssession in das Messe-Forum der Halle 10.0 ein. 

Auch das Experten-Team für KI von PlanB. beschäftigt sich unter der Leitung von Carsten Schuff mit der Einführung eines Systems zur Frühwarnerkennung von Schlaganfällen bei Intensivpatienten. Dabei werden die mit dem Patienten verbundenen Messgeräte mit der von PlanB. entwickelten KI zur Frühwarnerkennung testweise verbunden. Die KI erhält zweimal am Tag Ergebnisse des jeweiligen Blutbilds, was ihr hilft, später genauere Vorhersagen für das jeweilige Krankheitsbild des Patienten zu treffen. Schuff betont dabei die Zusammenarbeit mit den Praktikern vor Ort: „Bei unserer Feldforschung arbeiten wir eng mit den jeweiligen Ärzten zusammen. Diese Zusammenarbeit ist nötig, um im Informationsaustausch zu bleiben, damit am Ende ein richtiges Ergebnis erzielt werden kann.“ Eine ähnliche Zielsetzung verfolgt ein Team aus Informatikern um Prof. Dr. Ute Schmid, Professorin für Angewandte Informatik und Kognitive Systeme an der Otto-Friedrich-Universität Bamberg.

Der aktuelle Boom um Maschinelles Lernen bezieht sich vor allem auf sogenannte Deep Learning Systeme, die Muster in sehr großen Datenmengen identifizieren. Ute Schmid kritisiert, dass solche Ansätze den Menschen die Kontrolle über Entscheidungsprozesse entziehen: „Die Maschine wird mit Daten gefüttert und liefert eine Klassifikation. Eine solche Blackbox-KI ist in den meisten Anwendungsbereichen nicht sinnvoll. Beispielsweise kann dann ein Arzt nicht nachvollziehen, warum ein KI-System einen Tumor als solchen klassifiziert hat. Außerdem ist es in vielen Bereichen, wie etwa auch in der Medizin, gar nicht möglich, Daten – etwa einem Röntgenbild – die korrekte Klasse – zum Beispiel eine Diagnose – zuzuordnen. Maschinelles Lernen setzt aber voraus, dass die Daten, aus denen gelernt wird, korrekt vorklassifiziert sind.“ Lernen aus Daten führt nicht zwangsläufig zu korrekten Entscheidungssystemen. Korrelationen von Datenmustern und Klassenentscheidungen basieren nicht notwendigerweise auf einem kausalen Zusammenhang. Daher ist für Schmid und ihr Team das interaktive Einbinden der Ärzte in die Arbeit mit Künstlicher Intelligenz wichtig: „Für ein seltenes Krankheitsbild sind nur wenige Daten vorhanden und die Daten, mit denen ein System trainiert wird, sind typischerweise nicht repräsentativ für die Grundgesamtheit der Patienten. In diesem Fall können Ansätze wie tiefe neuronale Netze nicht sinnvoll eingesetzt werden. Stattdessen werden interaktive Ansätze des maschinellen Lernens benötigt, bei denen der Arzt als Experte mit seinem Erfahrungswissen in den Lernprozess einbezogen wird.“ Die Bamberger KI-Forscher kombinieren Deep Learning mit der Methode des sogenannten induktiven logischen Programmierens, die erlaubt, maschinelles Lernen interaktiv zu gestalten und die die Blackbox transparent macht und Systementscheidungen für Menschen verständlich erklären kann. Das bedeutet, dass der Arzt am Ende entscheidet, ob die Diagnose des KI-Systems richtig oder falsch ist. Dabei kann er mit dem KI-System gewissermaßen kommunizieren: „Unser Ansatz erlaubt, dass der Arzt sowohl die Klassifikationsentscheidung des KI-Systems korrigieren kann als auch die der Entscheidung zugrunde liegenden Annahmen des Systems. Die Maschine kann so das Wissen der Experten in den Lernprozess mit einbeziehen“, erklärt Schmid ihr System zur interaktiven Zusammenarbeit zwischen Arzt und KI in der bildgebenden Diagnostik.

Einen Überblick über den aktuellen Stand und die zukünftigen Möglichkeiten von KI-Anwendungen in der Medizin bietet auch eine Session zum Thema im Rahmen des MedTech Summits. Die Session findet am 2. April ab 10:30 Uhr in Halle 9 der MedtecLIVE statt. 

Grenzen Künstlicher Intelligenz

Berührungsängste mit dem Thema Künstlicher Intelligenz sind allgegenwärtig. Nicht nur in der Wirtschaft. Hier wirkt es sich vor allem auf die Bereitschaft zur Investition in neue Innovationen aus. „Deutschland ist im KI-Bereich was Forschung und Innovation angeht, international vorne mit dabei. Bei der Finanzierung gibt es noch Nachholbedarf“, konstatiert auch Ute Schmid von der Universität Bamberg. Carsten Schuff von PlanB. sieht die Ursache für diese Zögerlichkeit in einer noch großen Unwissenheit über das Thema KI in der breiten Bevölkerung. Daher informieren er und sein Team aus KI-Experten mit Vorträgen an Hochschulen oder bei der IHK: „Wir betreiben diese Form der Aufklärung, um Ängste zu nehmen und aufzuklären. Mittelständler beispielsweise sind oft bereits sehr gut digitalisiert, wissen aber noch nicht, wie ihre digitalen Möglichkeiten auf KI anzuwenden sind.“ Seiner Meinung nach komme die deutsche Wirtschaft in der Zukunft ohne Künstliche Intelligenz nicht mehr aus. „Schon alleine aufgrund der Wettbewerbsfähigkeit mit anderen Ländern muss sich etwas tun und wird sich etwas tun“, sagt Schuff.

Die grundlegende Angst vor einem zukünftigen Ersatz von menschlicher Betreuung durch KI-Systeme, wie beispielsweise Roboter, sieht auch Schmid nicht gegeben: „Es ist eine Frage der Einbettung. Ein Pflegeroboter in der menschlichen Altenpflege beispielsweise verspürt keinen Zeitdruck und kann beispielsweise auch nicht ungeduldig werden, wenn ein Mensch sehr langsam isst. KI in der Pflege kann eine Entlastung und Unterstützung darstellen, darf aber nie Ersatz für menschliche Zuwendung und Pflege sein.“ Vorsicht sei vor einem sogenannten Digitalkapitalismus geboten. Im Falle der Pflege würde hier Pflegepersonal durch Pflegeroboter ersetzt. Es sei deshalb eine Frage der gesellschaftlichen Verantwortung, was mit den entwickelten Algorithmen gemacht werde und was nicht. Schmid fordert: „Der europäische Weg muss es sein, dass wir besser leben und mehr Menschlichkeit durch KI erfahren können.“

Zu den Berührungsängsten mit KI im medizinischen Bereich sagt Eskofier: „Man muss verstehen, dass Ärzte auch nur Menschen sind, die Fehler machen. KI hilft Fehler zu vermeiden.“

Schutz persönlicher Daten bei der Arbeit mit Künstlicher Intelligenz

Eine Hürde bei der Anwendung von KI besteht durch hohe regulatorische Auflagen. Während in anderen Ländern der Welt Patientendaten einfach und in großer Menge zum Beispiel für das Anlernen von KI-Lösungen verfügbar sind, sind in Deutschland die Genehmigungswege lang. Hier ist man dabei Lösungen für einen Zwischenweg von zu großer und zu geringer Transparenz bei der Anwendung von Patienten- und Kundendaten zu finden. Eine Lösung stellt dabei das Federated Learning dar. Dabei werden Algorithmen auf mehreren, verteilten Servern mit dezentral verwahrten Daten trainiert – ganz ohne, dass diese Daten untereinander ausgetauscht werden. So verringert sich die Gefahr des Missbrauchs oder der einfachen Weitergabe von persönlichen Daten an Dritte deutlich. Für Björn Eskofier „ist diese Art der Lösung im Bereich der Medizin schon vorstellbar.“

Auch Till Osswald von Microsoft ist der Meinung, dass Datenschutz bei der Anwendung mit KI höchste Priorität besitzt: „Die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) in der Europäischen Union stärkt die Rechte, die Menschen in Bezug auf ihre Daten haben. Verstöße gegen diese Vorgaben können zu erheblichen Strafen für Anbieter und Kostenträger im Gesundheitswesen führen. Für Innovationen in der Medizin ist es wichtig, dass Daten effektiv, zeitnah und sicher ausgetauscht werden können.“ Wie dieser wichtige Standortfaktor für den KI-Standort Deutschland Forschung und Anwendung in der Zukunft beeinflussen wird, ist Gegenstand der Fachmesse MedtecLIVE und des parallelen Kongresses Medtech Summit vom 31. März bis 2. April 2020.

Wie die Nutzung und Analyse von Patienten- und Forschungsdaten verantwortungsvoll umgesetzt werden kann und welche ethischen, rechtlichen und regulatorischen Aspekte dabei zu berücksichtigen sind, ist auch Thema einer eigenen Session des MedTech Summits. Die Session findet am 2. April ab 14:00 Uhr in Halle 9 der MedtecLIVE statt.

„Die MedtecLIVE schlägt die Brücke von der technologischen Innovation bis zu regulatorischen Anforderungen – und das für die gesamte Wertschöpfungskette der Medizintechnik“, sagt Alexander Stein. „Mit dem MedTech Summit und dem Fachforum zu KI von Bitkom haben wir zwei exklusive Plattformen für den Austausch auf höchstem Niveau geschaffen.“

MedtecLIVE und MedTech Summit Congress & Partnering

MedtecLIVE ist eine führende Netzwerkplattform für die internationale Medizintechnik-Szene. Das Angebotsspektrum der Fachmesse umfasst die gesamte Prozesskette in der Herstellung von Medizintechnik, vom Prototypen bis zur Marktreife. Auf dem renommierten MedTech Summit Congress & Partnering diskutieren Hersteller, Anwender und Forscher interdisziplinär zukünftige Entwicklungen der Branche. Die nächste MedtecLIVE mit MedTech Summit findet vom 31. März bis 2. April 2020 im Messezentrum Nürnberg statt. Alle Infos unter: www.medteclive.de

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