Da es noch keine Heilmittel gebe, müsse die Krankheit ab den ersten Anzeichen behandelt werden, um die neurodegenerativen (wie bei NPH) wenigstens zu verlangsamen. KI kann bei der Erkennung eine wichtige Rolle spielen, wie obiges Beispiel und eine Studie der University of San Francisco zeigt. Der von ihr entwickelte Algorithmus soll Anzeichen von Demenz oder anderen degenerativen Erscheinungen im Schnitt sechs Jahre früher feststellen können als Radiologen.

Sechs Radiologen, die an der Studie teilgenommen haben, kamen im Vergleich dazu sowohl bei den falsch positiven (11 Prozent) als auch bei den falsch negativen Ergebnissen (5 Prozent) auf eine sehr viel höhere Fehlerquote. Eine frühzeitige Diagnose von Tumoren unter Einsatz von KI erhöht die Heilungschancen. Außerdem lassen sich dadurch auch teure invasive Kontrolluntersuchungen reduzieren.

Weiter heißt es in dem Beitrag von Das Investment, dass sich die weltweiten Umsätze mit KI in der Medizin von 4,9 Milliarden Dollar Mitte 2020 bis 2026 auf 45,2 Milliarden Dollar mehr als verneunfachen werden. PwC hat in einer Umfrage herausgefunden, dass die Befragten im Allgemeinen zu entsprechenden Investitionen bereit ist. Die USA haben sowohl hinsichtlich Digitalisierung als auch bei KI im Gesundheitswesen immer noch die Nase vorn.

4 Top-Anwendung für AI und Health

Data Revenue nennt in einem Blog-Beitrag vier Top-Anwendungen für KI in der Medizin beziehungsweise im Gesundheitswesen:

1. Die Diagnostik wird durch KI und ML wesentlich genauer und schneller. Beispiele sind die Erkennung von Lungenkrebs aus CT-Bildern, die Beurteilung von Risiken eines plötzlichen Herztodes aus Elektrokardiogrammen und MRT-Aufnahmen, die Klassifizierung von Hautläsionen aus Hautbildern und die Früherkennung von diabetische Retinopathie aus Augenbildern.

2. Die Medikamentenentwicklung kann durch KI und Machine Learning wesentlich beschleunigt werden, jahrelange Arbeit und Hunderte von Millionen Dollar an Investitionen einsparen helfen. Dabei nennt der Blog-Beitrag vier Stufen der Arzneimittelentwicklung:

Stufe 1: Identifizierung von Interventionszielen, um den Ursprung einer Krankheit und ihre Resistenzmechanismen zu verstehen. Das kann zum Beispiel bei der Entwicklung von RNA-Wirtstoffen gegen COVID-19 eine Rolle spielen.

Stufe 2: Finden von geeigneten Kandidaten für Medikamente und möglichen Nebenwirkungen.

Stufe 3: Das Finden von geeigneten Testpersonen, um Studien zu beschleunigen. Nach der Entwicklung der Corona-Impfstoffe von BioNTech/Pfizer, Moderne und Co. wurden diese jeweils an Zehntausenden von Personen getestet.

Stufe 4: Das Auffinden von Biomarkern für die Diagnose von Krankheiten. Solche Biomarker sind Moleküle in Körperflüssigkeiten, vor allem im Blut, und bieten in der Regel Sicherheit, ob ein Proband oder Patient die Krankheit hat oder nicht.

3. Personalisierung von Behandlungsmethoden: Patienten reagieren oft unterschiedlich auf Medikamente oder Behandlungsmethoden. Eine personalisierte Behandlung könnte die Heilungschancen und Lebenserwartung deutlich erhöhen, erfordert aber das Einschließen einer Vielzahl von Faktoren. Machine Learning kann die komplizierte statistische Arbeit automatisieren und somit deutlich beschleunigen.

4. Die Verbesserung der Genbearbeitung: Mit CRISPR, Clustered Regularly Interspaced Short Palindromic Repeats, hat die Forschung sehr große Fortschritte bei der Genom- und DNA-Editierung gemacht, die unter anderem auch bei dem mRNA-Wirkstoff von BionTech und Pfizer gegen COVID-19 zum Einsatz kam. Zu erklären, wie das mit guide- und short-guide RNA (sgRNA) zusammenhängt, würde hier zu weit führen. Aber ML-Modelle sollen nachweislich die besten Ergebnisse liefern, um „das Ausmaß sowohl der guide-target-Interaktionen als auch der off-target-Effekte vorherzusagen“, gemeint sind unter anderem Nebenwirkungen.

Fortschritte bezüglich AR/VR und IoT im Gesundheitswesen

Es gibt natürlich noch eine Vielzahl von weiteren Beispielen für KI und Machine Learning in der Medizin.

Interessant ist auch, wie in Medizintechnik und im Gesundheitswesen Augmented und Virtual Reality (AR und VR) immer mehr Einzug halten. Microsoft will die HoloLens 2 zum Beispiel laut Mixed.de zum Einsatz bringen, um OPs zu streamen. Epson hat gerade eine neue Generation von AR-Brillen der Moverio-Serie vorgestellt, die unter anderem auch Ferndiagnosen und Fern-OPs ermöglichen sollen.