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Die Zukunft der Medizin: Roboter und KI im Gesundheitswesen

Group 11 8 min Lesezeit   |   03.05.2024

Bitte beachten Sie, dass sich die Aktualität der Inhalte immer auf das Veröffentlichungsdatum bezieht.

Group 20

Autor

fischimwasser
Roboter in der MEdizin | VIACTIV Krankenkasse

Die Zukunft der Medizin: Roboter und KI im Gesundheitswesen

Group 11 8 min Lesezeit   |   03.05.2024

Bitte beachten Sie, dass sich die Aktualität der Inhalte immer auf das Veröffentlichungsdatum bezieht.

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fischimwasser

Die Digitalisierung ist in allen Lebensbereichen zu beobachten. Alexa, digitales Arbeiten und Online-Shopping sind nur wenige Beispiele des technischen Fortschritts.1 Und auch die Gesundheitsversorgung wird fortlaufend durch digitale Entwicklungen vorangetrieben: Ob künstliche Intelligenz (KI) oder Roboter – was vor zehn Jahren noch unvorstellbar war, ist heutzutage zunehmend Standard im medizinischen Alltag. Mithilfe neuester Technologien kann die medizinische Versorgung kontinuierlich verbessert werden. Und folglich dem höchsten Gut des Menschen – der Gesundheit – bestmöglich begegnen.2

Roboter und KI als Helfer im Gesundheitswesen

„Die moderne Medizin ist schon heute ein Fach, das an vielen Stellen auf Technologie baut. Digitale Lösungen haben das Potenzial, das gesamte Spektrum der Medizin zu ergänzen oder sogar radikal zu verändern. Sei dies im Sinne von digitaler Medizin und digitalen Gesundheitstechnologien in Therapie, Monitoring und Diagnostik oder indem Prozesse durch Automatisierung und Digitalisierung maßgeblich verändert werden“, zeigt der Vorstandsvorsitzende der Deutschen Gesellschaft für Digitale Medizin (DGDM) Herr Dr. Masanneck auf. So sind die Einsatzbereiche von Robotern und KI vielfältig und tragen maßgeblich zur Unterstützung von Ärztinnen und Ärzten, medizinischem Personal sowie Patientinnen und Patienten bei:

  • Diagnostik: Der digitale Fortschritt unterstützt Ärztinnen und Ärzte dabei, Krankheiten frühzeitig zu erkennen und genaue Diagnosen zu stellen. So existieren zum einen immer bessere Bildgebungsverfahren (Röntgen, MRT, CT) und zum anderen können die Ergebnisse unterstützend von der KI analysiert und ausgewertet werden. Muster, die mit dem menschlichen Auge nicht erkennbar sind, können mithilfe der KI identifiziert werden. Besonders bei Krebs- oder Herzerkrankungen kann eine frühe Diagnose einen schweren Krankheitsverlauf vorbeugen und adäquate Maßnahmen können schnell eingeleitet werden.3
  • Medikamentenentwicklung: Fortschritte in der künstlichen Intelligenz, insbesondere durch Anwendungen wie AlphaFold von DeepMind, revolutionieren die Pharmaindustrie. Die herkömmlichen Methoden zur Bestimmung von Proteinstrukturen waren oft zeitaufwändig und nicht immer zuverlässig. AlphaFold ist ein Algorithmus, der von DeepMind entwickelt wurde, um die 3D-Struktur von Proteinen basierend auf ihrer Aminosäuresequenz vorherzusagen. Der Algorithmus verwendet Techniken von maschinellem Lernen und benötigt große Mengen an Trainingsdaten, um Vorhersagen über die räumliche Anordnung von Aminosäuren in einem Protein zu treffen. Die Grundidee hinter AlphaFold ist, dass die Aminosäuresequenz eines Proteins alle Informationen enthält, die notwendig sind, um seine 3D-Struktur zu bestimmen. AlphaFold nutzt diese Sequenzinformationen und vergleicht sie mit bekannten Proteinstrukturen, um Vorhersagen über die Struktur unbekannter Proteine zu treffen. DeepMind hat AlphaFold trainiert, indem es den Algorithmus mit Tausenden von bekannten Proteinstrukturen gefüttert hat. Auf diese Weise konnte der Algorithmus Muster und Beziehungen zwischen Aminosäuresequenzen und den daraus resultierenden 3D-Strukturen lernen. Eine der Stärken von AlphaFold ist seine Fähigkeit, sehr genaue Vorhersagen über die Struktur von Proteinen zu treffen, die noch nicht experimentell bestimmt wurden. Dies hat das Potenzial, die Entwicklung von Medikamenten zu revolutionieren. Mit dem Einsatz von KI können Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler nun effizientere und präzisere Vorhersagen über die Struktur von Proteinen treffen. Dies ist von entscheidender Bedeutung, da Proteine in vielen biologischen Prozessen eine zentrale Rolle spielen. Ein besseres Verständnis ihrer Struktur ermöglicht eine gezieltere Medikamentenentwicklung. Besonders bei der Bekämpfung neuer und gefährlicher Krankheitserreger kann diese Technologie zu schnelleren und effektiveren Therapieansätzen führen.4
  • Chirurgie: In der Chirurgie ist der Einsatz von Robotern weit verbreitet. Diese unterstützen die Chirurgin oder den Chirurgen insbesondere bei präzisen, komplexen und minimalinvasiven Operationen. Dadurch erfolgen bei einem Eingriff kleinere Schnitte, welche wiederum zu kürzeren Erholungszeiten für die Patientinnen und Patienten führen können. Auch mögliche Komplikationen treten durch den Einsatz von Robotern seltener auf.5,6,7
  • Rehabilitation: In der Physiotherapie oder auch Rehabilitation werden Roboter wie der Rehabilitationsroboter ROBERT® von Life Science Robotics zunehmend eingesetzt. Diese Roboter unterstützen bei verschiedenen Therapiemaßnahmen, insbesondere bei der Bewegungstherapie, indem sie Patientinnen und Patienten durch gezielte Bewegungsübungen führen und somit den Heilungsprozess beschleunigen. ROBERT® ist ein innovatives und bahnbrechendes Robotersystem, das sich auf die frühe Mobilisierung und effiziente Rehabilitation von bettlägerigen Patientinnen und Patienten durch aktive und passive Mobilisierung der unteren Extremitäten konzentriert. Seine Leistungsfähigkeit ermöglicht Hunderte von Wiederholungen verschiedenster Übungen und entlastet effektiv Fachkräfte in ihrer täglich physisch anspruchsvollen Arbeit. Nach chirurgischen Eingriffen oder einem Schlaganfall ist es aus medizinischer Sicht oft sinnvoll, Gelenke und Muskeln der Patientin oder des Patienten intensiv und langanhaltend zu bewegen, um eine bessere Heilung zu fördern und spätere Bewegungseinschränkungen zu verhindern. ROBERT® wurde entwickelt, um Patientinnen und Patienten schneller und effizienter zu mobilisieren und dabei die Pflegekräfte zu entlasten.8 Solche Roboter erleichtern auch die Arbeit der Pflegekräfte erheblich, da sie repetitive Mobilisierungsaufgaben automatisieren, was eine präzise und konstante therapeutische Bewegung gewährleistet. Dies führt zu einer schnelleren Mobilisierung der Patientinnen und Patienten und verbessert die Effizienz im Gesundheitswesen, insbesondere angesichts der demografischen Veränderungen, die eine ältere Bevölkerung und möglicherweise weniger Pflegepersonal in der Zukunft prognostizieren. Eine Studie in den geriatrischen Abteilungen des Universitätsklinikums Odense berichtete über eine Pilotstudie mit ROBERT®, bei der 13 ältere Patientinnen und Patienten durch passive Mobilisierung des Roboters behandelt wurden. Die Studie bestätigt, dass Robotersysteme wie ROBERT® die Arbeitslast effektiv reduzieren können und die Behandlungsqualität verbessern.9

Das Einsatzgebiet von Robotern und KI in der Medizin ist bereits groß. Vor dem Hintergrund weiterer technischer Entwicklungen ist in der Zukunft mit einem noch umfassenderen Einsatz zu rechnen. Doch ebenso sind die aufkommenden Herausforderungen im Zuge des technischen und digitalen Fortschritts zu berücksichtigen. So führt die DGDM beispielsweise im Kontext selbstlernender Algorithmen an, dass „bei manchen Modellen noch nicht einmal die Architektur dieser Modelle oder die für das Training verwendeten Daten offen gelegt werden.“ Dies kann das Vertrauen und den sicheren Umgang mit den entsprechenden Technologien erschweren. Weiterhin liegen laut DGDM „zu wenig überzeugende Studiendaten bzw. Real-World-Evidenz“ für den Einsatz solcher Technologien vor. Und auch das nötige Hintergrundwissen der anwendenden Personen (Ärztinnen und Ärzte, Therapeutinnen und Therapeuten etc.) fehlt oftmals. Somit ist die Integration ebendieser Technologien in die alltäglichen Prozesse erschwert. Doch um diesen Herausforderungen zu begegnen, setzt sich die DGDM dafür ein, entsprechende Rahmenbedingungen zu schaffen und Best-Practice-Beispiele von Evidenz zu generieren, um die Technologien und deren Vorteile in Zukunft besser nutzen zu können.

Vorteile von KI in der Medizin

Die Gründe für den Einsatz von Robotern und KI in der Medizin sind vielfältig und äußern sich in den jeweiligen Einsatzgebieten unterschiedlich. Übergeordnet bietet KI in der Medizin folgende Vorteile:

  • Präzision und Genauigkeit: Eine ausschlaggebende Fähigkeit der KI ist die Verarbeitung großer Datenmengen. Durch präzise Analysen ist es möglich, Muster zu erkennen, die das menschliche Auge nicht oder nur schwer identifizieren kann. Damit unterstützt die KI in der Diagnosestellung.10 Darüber hinaus können Roboter durch die exakte Programmierung sehr präzise und genau arbeiten und beispielsweise bei minimalinvasiven Operationen eine Hilfe sein.
  • Effizienz: KI kann den Arbeitsablauf in medizinischen Einrichtungen optimieren. Die automatisierte Analyse von medizinischen Bildern oder Laborergebnissen spart Zeit und ermöglicht es Ärztinnen und Ärzten, sich stärker auf die Betreuung von Patientinnen und Patienten zu konzentrieren.
  • Personalentlastung: Insbesondere Roboter können das Personal entlasten. So können monotone, gefährliche oder schwierige Aufgaben von Robotern übernommen werden. Dies geschieht vorwiegend im Bereich der Pflege. Dadurch können die Pflegekräfte sich auf komplexe und menschennahe Tätigkeiten konzentrieren.11 Außerdem bietet sich der Vorteil, dass Roboter rund um die Uhr eingesetzt werden können und im Gegensatz zum Menschen nicht müde werden. So können menschliche Fehler durch Müdigkeit vermieden und die Sicherheit der Patientinnen und Patienten erhöht werden.12
  • Fortschrittliche Forschung: KI ermöglicht es, medizinische Daten effizient zu analysieren und neue Erkenntnisse zu gewinnen. Dadurch können neue Behandlungsansätze und Medikamente schneller entwickelt werden.
  • Verbesserte Patientenergebnisse: Durch präzisere Diagnosen und Behandlungen können Patientinnen und Patienten bessere Ergebnisse erzielen und eine schnellere Genesung erleben.
  • Geringeres Fehlerpotenzial: KI-basierte Systeme sind nicht frei von Fehlern, aber sie reduzieren das Risiko menschlicher Fehler und können so die Patientensicherheit erhöhen.
  • Bessere Ressourcennutzung: Effiziente Diagnosen und Behandlungen ermöglichen eine optimale Nutzung der Ressourcen im Gesundheitssystem und können die Kosten für Patientinnen und Patienten sowie Einrichtungen senken.
  • Innovation und Fortschritt: Der Einsatz von KI fördert die medizinische Forschung und ermöglicht es, innovative Technologien zu entwickeln, die das Potenzial haben, die Gesundheitsversorgung in Zukunft noch weiter zu verbessern.

DGDM-Vorstandsvorsitzender Herr Dr. Masanneck fasst zusammen: „Die zunehmende Verfügbarkeit von erprobten digitalen Technologien birgt die Chance, bestimmte Ressourcen ‚on-demand‘, patientenzentriert und letztlich asynchron zur Verfügung zu stellen. Selbstlernende Algorithmen im Sinne von ‚KI‘ bieten darüber hinaus Möglichkeiten, Muster einfacher zu erkennen und Wissen niederschwelliger zur Verfügung zu stellen. Das Potenzial in der Medizin für neue digitale Technologien ist gewaltig.“ Folglich bietet die digitale Medizin eine vielversprechende Zukunft für Patientinnen und Patienten sowie das Gesundheitswesen insgesamt. Für einen flächendeckenden Einsatz innovativer Technologien ist jedoch das Vertrauen in ebendiese Technologien nötig. Da nicht allen innovativen Ansätzen wissenschaftliche Erkenntnisse oder eine hohe Informationstransparenz zugrunde liegen, stellt dies die wohl größte Herausforderung für die Nutzung und den Einsatz neuer Technologien in der Medizin dar. Unabhängig davon erfordert der technische und digitale Fortschritt in der Medizin eine adäquate Fortbildung aller Beteiligten für den richtigen Umgang und Einsatz neuer Technologien.

Hintergrundinformationen zu Expertinnen und Experten

Herr Dr. Lars Masanneck ist Vorstandsvorsitzender der Deutschen Gesellschaft für Digitale Medizin (DGDM). Neben seinen Tätigkeiten bei der DGDM forscht Herr Dr. Masanneck als Co-Leiter der von ihm mitgegründeten Arbeitsgruppe „Digitale Translation“ am Universitätsklinikum Düsseldorf. Die Forschungsschwerpunkte liegen dabei im Bereich digitaler Gesundheitstechnologien und künstlicher Intelligenz für die Neurologie sowie deren Integration in klinische Prozesse.

 

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