06125 Künstliche Intelligenz zur Förderung der Patientensicherheit
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Wie Künstliche Intelligenz (KI) zur Förderung der Patientensicherheit genutzt werden kann, ist Gegenstand vieler internationaler Studien. In diesem Beitrag wird gezeigt, wie klinische Risiken durch KI-gestützte Anwendungen verringert werden können. Fallbeispiele aus dem In- und Ausland illustrieren, dass KI bereits in Krankenhäusern im Einsatz ist. Verantwortliche im Qualitäts- und Risikomanagement von Gesundheitsorganisationen werden etablierte Strukturen und Prozesse für den Umgang mit KI-gestützten Anwendungen weiterentwickeln. Ein grundlegendes Verständnis der Chancen und Risiken des Einsatzes von KI in der Gesundheitsversorgung gibt Führungskräften eine Orientierung in diesem neuen, sich rasch entwickelnden Tätigkeitsfeld. von: |
1 Einleitung
Trotz vieler Fortschritte im Qualitäts- und Risikomanagement treten in der Gesundheitsversorgung immer noch unerwünschte Ereignisse mit potenziellem Schaden für Patienten auf, von denen ein Teil vermeidbar ist. Künstliche Intelligenz (KI) kann einen signifikanten Beitrag zur Verbesserung der Patientensicherheit leisten. Angesichts der raschen Entwicklung immer neuer Einsatzmöglichkeiten für KI stehen Verantwortliche in Gesundheitsorganisationen vor der Herausforderung, einen Überblick zu gewinnen und in Folge geeignete Strukturen und Prozesse zum Umgang mit KI-gestützten Anwendungen aufzusetzen oder bestehende Regularien weiterzuentwickeln.
KI auf dem Vormarsch
Der Beitrag beginnt mit einigen Grundlagen zum Verständnis von KI und wie ihre Eigenschaften menschliche Entscheidungen unterstützen können. Da KI schon heute in vielen Bereichen zur Förderung der Patientensicherheit erforscht und eingesetzt wird, sollen im Hauptteil relevante Einsatzbereiche dargestellt werden; dies erfolgt entlang bekannter klinischer Risiken. Die Vielfalt der Anwendungsmöglichkeiten zeigt die Relevanz der Entwicklung auf: KI durchdringt immer mehr Bereiche der Gesundheitsversorgung und ermöglicht innovative Lösungen, die potenziell geeignet sind, die Patientensicherheit zu stärken und Effizienz zu steigern. Anhand von Fallbeispielen wird gezeigt, wie KI-gestützte Anwendungen an deutschen Krankenhäusern bereits für mehr Patientensicherheit eingesetzt werden. Zum Abschluss des Beitrags sollen zu den Chancen von KI auch die Herausforderungen skizziert werden. Diese geben erste Anhaltspunkte für die Weiterentwicklung bestehender Regelsysteme des Qualitätsmanagements für den Einsatz von KI-gestützten Lösungen.
Der Beitrag beginnt mit einigen Grundlagen zum Verständnis von KI und wie ihre Eigenschaften menschliche Entscheidungen unterstützen können. Da KI schon heute in vielen Bereichen zur Förderung der Patientensicherheit erforscht und eingesetzt wird, sollen im Hauptteil relevante Einsatzbereiche dargestellt werden; dies erfolgt entlang bekannter klinischer Risiken. Die Vielfalt der Anwendungsmöglichkeiten zeigt die Relevanz der Entwicklung auf: KI durchdringt immer mehr Bereiche der Gesundheitsversorgung und ermöglicht innovative Lösungen, die potenziell geeignet sind, die Patientensicherheit zu stärken und Effizienz zu steigern. Anhand von Fallbeispielen wird gezeigt, wie KI-gestützte Anwendungen an deutschen Krankenhäusern bereits für mehr Patientensicherheit eingesetzt werden. Zum Abschluss des Beitrags sollen zu den Chancen von KI auch die Herausforderungen skizziert werden. Diese geben erste Anhaltspunkte für die Weiterentwicklung bestehender Regelsysteme des Qualitätsmanagements für den Einsatz von KI-gestützten Lösungen.
2 Daten, Algorithmen, Rechenkapazitäten
Was kann KI?
Künstliche Intelligenz bezieht sich auf die Fähigkeit von Maschinen oder Computern, menschenähnliche Intelligenz zu simulieren und Aufgaben auszuführen, die normalerweise menschliches Denken erfordern. Dazu gehören Wahrnehmung, Sprachverarbeitung, Lernen, Problemlösung und Entscheidungsfindung. KI kann große Datenmengen, auch unstrukturierte Daten oder Daten aus unterschiedlichen Quellen, in kürzester Zeit auswerten und kann auf dieser Grundlage Muster und Zusammenhänge ebenso wie Abweichungen erkennen. Sie kann Prognosen erstellen, die zur Entscheidungsunterstützung oder als Grundlage für automatisierte Entscheidungen dienen [1].
Künstliche Intelligenz bezieht sich auf die Fähigkeit von Maschinen oder Computern, menschenähnliche Intelligenz zu simulieren und Aufgaben auszuführen, die normalerweise menschliches Denken erfordern. Dazu gehören Wahrnehmung, Sprachverarbeitung, Lernen, Problemlösung und Entscheidungsfindung. KI kann große Datenmengen, auch unstrukturierte Daten oder Daten aus unterschiedlichen Quellen, in kürzester Zeit auswerten und kann auf dieser Grundlage Muster und Zusammenhänge ebenso wie Abweichungen erkennen. Sie kann Prognosen erstellen, die zur Entscheidungsunterstützung oder als Grundlage für automatisierte Entscheidungen dienen [1].
Grundlegende Konzepte von KI
KI-Anwendungen verwenden verschiedene Techniken:
KI-Anwendungen verwenden verschiedene Techniken:
| • | Maschinelles Lernen beschreibt Algorithmen, die durch Wiederholung selbstständig Strukturen in Daten erkennen. Sie ermöglichen Computern, aus Daten zu lernen und Aufgaben zu lösen, ohne explizit für jede einzelne Aufgabe programmiert worden zu sein. |
| • | Neuronale Netze sind eine Methode des maschinellen Lernens, die von Nervenzellenverbindungen im menschlichen Gehirn inspiriert ist. Sie werden oft verwendet, um komplexe Aufgaben wie Bilderkennung oder Sprachverarbeitung zu bewältigen. |
| • | Deep Learning ist eine Methode des maschinellen Lernens, die neuronale Netze mit vielen Schichten (deep) verwendet und besonders leistungsstark ist, also schneller Ergebnisse generiert. |
| • | Computer Vision und Natural Language Processing sind auf Bilderkennung und Sprachverständnis ausgerichtete Anwendungen des maschinellen Lernens, sie können mit neuronalen Netzen bzw. Deep Learning arbeiten. |
Besser als der Mensch?
KI-Algorithmen ermöglichen Ergebnisse, die menschliche Fähigkeiten in einigen Aspekten übersteigen: KI kann in Sekundenbruchteilen riesige Datenmengen analysieren und durch Parallelverarbeitung komplexe Muster in Daten in Echtzeit erkennen. Dabei sind KI-Systeme in der Lage, Informationen mit extremer Genauigkeit zu verarbeiten. In der Bildverarbeitung erreicht KI teilweise eine Präzision, die über die von Menschen hinausgeht. KI-Systeme sind zudem rund um die Uhr einsatzbereit und unterliegen keiner physischen oder mentalen Erschöpfung. In der Kombination von Schnelligkeit und Präzision sowie Unermüdlichkeit können KI-Tools mächtige Werkzeuge sein.
KI-Algorithmen ermöglichen Ergebnisse, die menschliche Fähigkeiten in einigen Aspekten übersteigen: KI kann in Sekundenbruchteilen riesige Datenmengen analysieren und durch Parallelverarbeitung komplexe Muster in Daten in Echtzeit erkennen. Dabei sind KI-Systeme in der Lage, Informationen mit extremer Genauigkeit zu verarbeiten. In der Bildverarbeitung erreicht KI teilweise eine Präzision, die über die von Menschen hinausgeht. KI-Systeme sind zudem rund um die Uhr einsatzbereit und unterliegen keiner physischen oder mentalen Erschöpfung. In der Kombination von Schnelligkeit und Präzision sowie Unermüdlichkeit können KI-Tools mächtige Werkzeuge sein.
Rasante Verbreitung von KI
Die dynamische Entwicklung von KI-Anwendungen im Gesundheitswesen und in anderen Bereichen von Wirtschaft und Gesellschaft ist durch drei Faktoren begünstigt:
Die dynamische Entwicklung von KI-Anwendungen im Gesundheitswesen und in anderen Bereichen von Wirtschaft und Gesellschaft ist durch drei Faktoren begünstigt:
| • | Rechenkapazitäten: Moderne KI-Modelle erfordern immense Rechenleistungen, diese werden durch leistungsstarke Prozessoren und spezielle KI-Chips ermöglicht. |
| • | Daten: Um Muster erkennen und aussagekräftige Vorhersagen treffen zu können, brauchen KI-Systeme riesige Datenmengen. Digitalisierung erschließt immer mehr Daten aus verschiedenen Quellen und eröffnet damit neue Anwendungsmöglichkeiten. |
| • | Algorithmen: Effizientere Modelle verbessern die Genauigkeit von KI-Systemen und machen sie schneller. |
Welche Daten werden genutzt?
Im Gesundheitswesen gibt es heute eine Vielzahl von verfügbaren Daten, die für den Einsatz von KI genutzt werden können, so z. B.
Im Gesundheitswesen gibt es heute eine Vielzahl von verfügbaren Daten, die für den Einsatz von KI genutzt werden können, so z. B.
| • | medizinische Bilddaten, |
| • | elektronische Patientenakten, |
| • | Sensordaten, darunter auch Daten von Wearables, |
| • | Abrechnungsdaten, |
| • | Labordaten, |
| • | Incident Reports, |
| • | Arztberichte, |
| • | Registerdaten, |
| • | epidemiologische und Bevölkerungsdaten, |
| • | Feedbackbögen von Patienten, |
| • | pharmazeutische Daten und |
| • | selbstberichtete gesundheitsrelevante Informationen auf Social Media. |
Auf Basis der unterschiedlichen Datenquellen können KI-Algorithmen etwa zur Prognose von Epidemien, zur Betten- und Personalplanung in Krankenhäusern, in der pharmazeutischen Forschung oder zur Selbstdiagnostik per App eingesetzt werden. Im Folgenden wird beschrieben, welche Daten und KI-Anwendungen zur Stärkung der Patientensicherheit genutzt werden können.
3 Beispiele für den Einsatz von KI zur Stärkung der Patientensicherheit
Welche KI-Lösungen gibt es?
Aus der Vielzahl der KI-gestützten Anwendungen zur Stärkung der Patientensicherheit [2] [3] werden im Folgenden Beispiele zu typischen Risiken der klinischen Versorgung dargestellt. Einige dieser Lösungen werden bereits im Routinebetrieb eingesetzt – auch in Deutschland. Noch viel mehr Anwendungen befinden sich national wie international in Stadien der Forschung, Entwicklung, Erprobung und Zulassung.
Aus der Vielzahl der KI-gestützten Anwendungen zur Stärkung der Patientensicherheit [2] [3] werden im Folgenden Beispiele zu typischen Risiken der klinischen Versorgung dargestellt. Einige dieser Lösungen werden bereits im Routinebetrieb eingesetzt – auch in Deutschland. Noch viel mehr Anwendungen befinden sich national wie international in Stadien der Forschung, Entwicklung, Erprobung und Zulassung.