Wie könnte das Gesundheitswesen erklärbare KI nutzen?

Gesundheitswesen, Finanzwesen, Versicherungen und Fertigung sind nur einige Branchen, in denen künstliche Intelligenz (KI) große Auswirkungen hat. Es werden immer komplexere KI-Modelle entwickelt, um die Anforderungen bestimmter Anwendungsfälle zu erfüllen. Die Vorhersagen dieser KI-Modelle scheinen jedoch "Blackbox"-Outputs zu sein, ohne dass es eine Begründung oder Erklärung dafür gibt, warum sie gemacht wurden. Die Notwendigkeit für Forscher, Organisationen und Regulierungsbehörden, zu verstehen, wie KI-Modelle Vorschläge, Prognosen usw. erstellen, führte zur Entwicklung von erklärbarer KI (XAI).

Die erklärbare künstliche Intelligenz (Explainable Artificial Intelligence, XAI) ist einer der neuesten und am schnellsten wachsenden Zweige der künstlichen Intelligenz. Der XAI-Ansatz zielt darauf ab, eine für den Menschen verständliche Erklärung für das Deep-Learning-Modell anzubieten. In sicherheitskritischen Branchen wie dem Gesundheitswesen oder der Sicherheit ist dies äußerst wichtig. Die in der Literatur im Laufe der Jahre vorgestellten Ansätze behaupten häufig, dass sie die Frage, wie das Modell zu seiner Schlussfolgerung gekommen ist, auf einfache Weise beantworten.

Verstehen, wann XAI für das Gesundheitswesen notwendig ist

Fachleute im Gesundheitswesen nutzen KI, um verschiedene Funktionen zu beschleunigen und zu verbessern, darunter Risikomanagement, Entscheidungsfindung und sogar Diagnose, indem sie medizinische Bilder scannen, um für das menschliche Auge unsichtbare Anomalien und Muster zu finden. Obwohl KI für viele Fachkräfte im Gesundheitswesen zu einem wichtigen Werkzeug geworden ist, ist sie schwer zu verstehen, was die Anbieter frustriert, insbesondere wenn sie wichtige Entscheidungen treffen müssen.

Jedes der folgenden Szenarien erfordert eine XAI

  • Wenn Fairness oberste Priorität hat und wenn Kunden oder Endverbraucher Informationen benötigen, um eine fundierte Entscheidung treffen zu können
  • Wenn ein schlechtes AI-Urteil weitreichende Auswirkungen hat (z. B. eine Empfehlung für eine unnötige Operation)
  • Wenn die Folgen eines Fehlers schwerwiegend sind, z. B. wenn die falsche Klassifizierung eines bösartigen Tumors zu überhöhten finanziellen Belastungen, erhöhten Gesundheitsrisiken und persönlichen Traumata führt.
  • Wenn ein KI-System eine neue Hypothese aufstellt, die von Spezialisten auf einem bestimmten Gebiet geprüft werden muss.
  • Zur Einhaltung von Vorschriften wie der Allgemeinen Datenschutzverordnung (GDPR) der EU, die das "Recht auf eine Erklärung" garantiert, wenn automatisierte Prozesse Nutzerdaten verarbeiten

Nach Ansicht mehrerer Experten ist die relativ verzögerte Einführung von KI-Systemen im Gesundheitswesen darauf zurückzuführen, dass es nahezu unmöglich ist, die Ergebnisse von Black-Box-Systemen unabhängig zu bestätigen.

Kliniker können jedoch mithilfe von XAI die beste Behandlungsmethode für einen Patienten ermitteln, indem sie feststellen, warum dieser ein so hohes Risiko für eine Krankenhauseinweisung hat. Dadurch können Ärzte ihre Entscheidungen auf vertrauenswürdigere Informationen stützen. Außerdem wird die Nachvollziehbarkeit und Transparenz klinischer Entscheidungen verbessert. Auch der Zulassungsprozess von Arzneimitteln kann mit XAI beschleunigt werden.

Wie können Ärzte von XAI profitieren?



Der Gedanke an den Einsatz von KI im Gesundheitswesen mag vielen Menschen das Herz aufgehen lassen, aber wir sind der Meinung, dass ein vollständig erklärbarer und moralischer Ansatz der Schnuller sein wird. Das bedeutet, dass eine Fülle historischer Patienten- und klinischer Daten genutzt werden kann, um Ärzten und anderen Fachkräften im Gesundheitswesen zu helfen, von der KI zu lernen und die KI bei der Erstellung von Behandlungsplänen zu unterstützen.

Es wird einen effektiven, datengesteuerten Prozess ermöglichen, der den gesamten Algorithmus evaluiert und kalibriert, sobald eine neue Behandlungsoption verfügbar wird, und der nachvollziehbare, individualisierte Programme für jeden Patienten ermöglicht. Um die Empfehlungen für die Ärzte kontinuierlich zu verbessern, werden Daten von Tausenden von Personen mit nahezu vergleichbaren Krankheiten kombiniert.

XAI kann von Ärzten und medizinischem Fachpersonal verwendet werden, da sie


  • Lernen Sie aus den Daten, anstatt dem Algorithmus Autorität zu verleihen.
  • Patienten unparteiisch und ethisch zu behandeln und dabei eine große Menge an wissenschaftlichen und medizinischen Informationen zu nutzen.
  • Schaffen Sie dieses Wissen mit Hilfe von KI, ohne auf die menschliche Note zu verzichten.
  • Frühzeitiges Erkennen von Problemen und Ergreifen wirksamerer Maßnahmen für eine schnellere Genesung.
  • Verbessern Sie Einrichtungen, Pünktlichkeit, Budgets und Gesundheitsergebnisse und halten Sie gleichzeitig die Kosten niedrig.

Schlussfolgerung

Wenn es um eine nachhaltige digitale Transformation geht, nutzen viele Organisationen bereits die Vorteile des exponentiellen Wachstums der Technologie. Für Gesundheitsdienstleister und Unternehmen in den Bereichen Biowissenschaften und Biotechnologie gab es nie einen besseren Zeitpunkt, um dasselbe zu tun, da wir alle nach einigen turbulenten Jahren nach besseren Möglichkeiten suchen, zu arbeiten.

Lösungen für die Erklärbarkeit können Fachleuten im Gesundheitswesen helfen, ihr Vertrauen zu bewahren, während sie Innovationen erforschen. Wenn Regierungen strenge Vorschriften für die Gesundheitstechnologie erlassen, kann die Erklärbarkeit zudem ein wichtiger erster Schritt sein, um die Blackbox der KI zu öffnen und die Entscheidungsfindung für alle Beteiligten verständlich zu machen.

de_DEDeutsch