Für Medizin bricht eine neue Ära an. Wenn vor ein paar Jahren, auf Künstlicher Intelligenz basierte Diagnosen undenkbar schienen, haben diese heutzutage schon Gestalt angenommen. KI-Systeme können teilweise die Aufgaben eines Arztes übernehmen, so dass diese mehr Zeit für ihre Patienten haben. Dieser Bereich begeistert mich besonders und ich habe die interessantesten Informationen aus mehreren Studien hier präsentiert. Finden Sie aus diesem Artikel heraus, welchen bedeutenden Beitrag Machine Learning in Medizin hat.
Was versteht man unter Machine Learning?
Machine Learning ist ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz, in dem ein Software aus zahlreichen Beispielen Regeln erlernt, die es verallgemeinern kann. Machine-Learning-Algorithmen bieten neue Lösungsansätze, sowohl in der bildgestützten medizinischen Diagnostik, als auch in der Qualitätskontrolle von Medizinprodukten. Nach Auskunft von www.datarevenue.com , eine Mannschaft von Wissenschaftler, die Data Science studieren, sind diese einige der wichtigsten Bereiche, wo Machine Learning wichtig für Medizin ist:
Schnelle Diagnose
Die eindrucksvollste Sache der Machine Learning ist meiner Meinung nach die Tatsache, dass Algorithmen selbständig lernen können, bestimmte Krankheitsmuster zu erkennen. Machine Learning ist besonders hilfreich, wo die diagnostischen Informationen schon digitalisiert sind. Bilder können schneller aufgenommen und verarbeitet werden durch spezialisierten Softwares. Das kann Leben retten, in Momenten wenn jede Sekunde zählt. Die Rechner geben dadurch den Ärzten die Möglichkeit, zu einer schnelleren Diagnose zu kommen.
Studien legen nahe, dass auf künstliche Intelligenz basierte Softwares schon Radiologen oder Pathologen überlegen sein kann. Diagnosen können viel schneller gestellt werden mit Hilfe der Rechner, die sehr schnell tausende diagnostische Bilder mit einer aktuellen Aufnahme vergleichen. Eine beeindruckende Sache ist, dass nach Auskunft von www.mainpost.de , die chinesische Foscher schon ein KI-System entwickelt haben, das zur Erkennung der Krankheiten bei Kindern und Jugendlichen dient. Die Daten von 1,3 Millionen jungen Patienten waren notwendig, um die Software zu implementieren. Obwohl alles ideal klingt, existiert trotzdem ein Problem. Professor Thorsten Bley, Leiter des Instituts für Röntgendiagnostik an der Würzburger Uniklinik, wies auf eine Gefahr hin. Hacker könnten Bilddateien manipulieren und zu einer falschen Diagnose führen. Leider haben Versuche demonstriert, dass dies technisch machbar ist, da Cyberangriffe immer mehr an Komplexität gewinnen. Vielleicht ist eine mögliche Lösung, dass auch wenn der Algorithmus eine falsche Diagnose stellt, dem Arzt oder der Ärztin die letzte Entscheidungsinstanz bleiben sollte.
Behandlung personalisieren
Patienten reagieren auf Medikamente unterschiedlich und deshalb sind personalisierte Behandlungen in diesem Kontext erwünscht. Mit Hilfe der KI Softwares kann man herausfinden, welche Merkmale zeigen, dass ein Patient einer bestimmten Behandlung passt. Das System schafft das, indem es die Daten ähnlicher Patienten sammelt und ihre Behandlungen und Ergebnisse vergleicht. Die Ergebnisprognosen bieten den Ärzten eine vereinfachte Weise, um den richtigen Behandlungsplan zu entwerfen. Machine Learning hilft also indem es eine Sammlung von Daten analysieren und nach bestimmten Eigenschaften ordnen kann.
Herstellung von Medikamenten
Einer der wichtigsten Bereiche der Medizin, wo die Künstliche Intelligenz angewendet wird, ist der langfristige Prozess der Herstellung von Medikamenten. Da dieser Vorgang aus sehr vielen analytischen Einzelschritten besteht, in denen mit einer großen Datenbasis gearbeitet wird, sind Machine Learning Systeme sehr nützlich.
Zum Beispiel ist eine wichtige Etappe der Herstellung der Medikamenten die Durchführung klinischer Studien. Dieser Vorgang kann mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz deutlich beschleunigt werden. Rechner können mit Hilfe von KI-Softwares automatisch passende Testpersonen identifizieren und auf eine geeignete Zusammenstellung der Gruppen von Studienteilnehmern achten, so wie www.alexanderthamm.com zeigt.
Sind diese Ergebnisse doch nicht ein ausreichender Grund für einen hoffnungsvollen Blick in die Zukunft?
