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Künstliche Intelligenz in der Diagnostik KI könnte Heilungschancen massiv verbessern

Roboter als Arzt verkleidet Quelle: Fotolia

Radiologen untersuchen täglich mitunter hunderte medizinische Bilder auf Tumoren, Entzündungen, Knochenbrüche. Künstliche Intelligenz nimmt ihnen zunehmend Arbeit ab. Verlieren Fachärzte bald ihren Job?

Vinod Khosla hat radikale Vorstellungen, wenn es um die Zukunft der Medizin geht: 80 Prozent der Arbeit, die Ärzte heute erledigen, übernähmen bald Computerprogramme und intelligente Geräte, sagte der US-Multimilliardär vor einer Weile voraus. Vor ein paar Tagen schob Khosla in einem Podcast des Start-ups Color Genomics eine ebenso deutliche Prognose nach: Schon in fünf Jahren würden Radiologen obsolet - weil Künstliche Intelligenz medizinische Bilder dann besser analysieren könne als der Mensch.

Khosla mag kein ausgebildeter Arzt sein – trotzdem weiß kaum einer so gut Bescheid wie er, wie sich die Heilkunde gerade verändert. Mit seinem Wagniskapital-Unternehmen Khosla Venturas ist er der zweigrößte Investor in Unternehmen, die Künstliche Intelligenz für die Medizin entwickeln. Es gebe bald keinen Grund mehr, warum Menschen sich CT- oder Röntgenaufnahmen anschauen sollten, glaubt der Tech-Guru.

Das ist kein Hirngespinst: Die Medizin ändert sich derzeit radikal – und zwar vor allem in den Radiologie-Abteilungen von Krankenhäusern. Dutzende Start-ups weltweit entwickeln Künstliche Intelligenz, die in medizinischen Bildern nach Tumoren, totem Hirngewebe oder Knochenbrüchen sucht. In den USA sind seit dem Frühjahr sogar KI-Programme zugelassen, die vollkommen eigenständig Handgelenksfrakturen erkennen.

Sind die mehr als 7000 Radiologen in Deutschland also bald überflüssig? Klingt erst einmal nach einer gewagten Prognose. Schließlich handelt es sich um einen Beruf, für den Ärzte eine lange Ausbildung durchlaufen müssen: Zum absolvierten Medizinstudium kommen fünf Jahre Weiterbildung, bis ein Mediziner sich Facharzt für Radiologie nennen darf.

Gute Radiologen haben ein ausgeprägtes räumliches Vorstellungsvermögen, ein enormes Bildgedächtnis und gewaltiges medizinisches Wissen über Disziplinen hinwe. Es kann um Leben oder Tod gehen, wenn sie auf einem Röntgenbild einen Tumor übersehen. Darum gehören Radiologen zu den Topverdienern unter den Ärzten: Jeder vierte Chefarzt einer radiologischen Abteilung verdient mehr als 560.000 Euro im Jahr, schreibt das Karriereportal Karista.

Und nun sollen Algorithmen die Ärzte ersetzen? Die Praxis sieht erst einmal anders aus: Radiologen und Software arbeiten zusammen. In vielen Kliniken und Facharztpraxen wird schon Software eingesetzt, die routinemäßig Auffälligkeiten in Bildern entdeckt und sie für die Ärzte markiert. Etwa vom Aachener KI-Experten Nuance: Dessen Entwickler haben Software darauf trainiert, Tumore und andere bösartige Veränderungen in Bildern zu erkennen. „Neuronale Netze erkennen etwa Knoten in der Lunge schon besser als ein Radiologe“, sagt Nils Lenke, Forschungsdirektor bei Nuance.

So funktioniert Künstliche Intelligenz

Die Netze, um die es geht, sind grobe Nachbildungen der Neuronen, die im Gehirn zusammenarbeiten. Künstliche neuronale Netze bestehen aus vielen Schichten mit Hunderten oder Tausenden Knotenpunkten und Verbindungen, über die Informationen weitergereicht werden. Trainiert ein Entwickler die Netze mit Tausenden Bildern etwa von Lungentumoren, dann verändern die Bildinformationen die Gewichtungen innerhalb des Netzes. Dadurch lernt die Software zu erkennen, welche Bildpixel für gesundes Gewebe stehen und welche für krankes.

Entlastung durch KI sind Radiologen schon eine ganze Weile gewohnt: Ihre Befundberichte schreiben sie oft nicht mehr per Hand auf, sondern diktieren sie einer Spracherkennungs-Software, die auch medizinische Fachwörter versteht. Auch Nuance hat eine solche Software im Programm. „Interessanterweise sind die neuronalen Netze zur Spracherkennung genauso aufgebaut wie jene, die medizinische Bilder analysieren“, sagt Nuance-Forscher Lenke. Um Künstlicher Intelligenz neue Aufgaben in der Medizin zu verschaffen, müssen die Hersteller ihr nur neues Wissen antrainieren. Fast wie bei einem angehenden Radiologen im Medizinstudium.

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