Ist es möglich, dass künstliche Intelligenz Ärzte ersetzt?

Mit der rasanten Entwicklung von Wissenschaft und Technologie verändert sich auch der Fortschritt der künstlichen Intelligenz im medizinischen Bereich täglich und hat sehr beeindruckende Ergebnisse erzielt, wie etwa in der Analyse klinischer Diagnosedaten, der Telemedizin usw. Daher haben viele Internetnutzer die Frage aufgeworfen: „Wird künstliche Intelligenz in Zukunft Ärzte ersetzen?“

Persönlich glaube ich, dass es noch zu früh ist, zu sagen, dass künstliche Intelligenz Ärzte vollständig ersetzen wird, aber sie kann den Druck auf die Ärzte verringern und ihnen ermöglichen, mehr Energie für die direkte Diagnose und Behandlung aufzuwenden. Nehmen wir zum Beispiel die medizinische Bildgebung. Dies ist ein Bereich, in dem menschliche Fehler erheblich reduziert werden können. Warum sagst du das? Lassen Sie uns weiter unten darüber sprechen.

01. Eine medizinische Revolution durch wissenschaftlichen und technologischen Fortschritt

Die medizinische Bildgebung ist ein typischer medizinischer Fortschritt, der durch die Technologie ermöglicht wurde, und man kann sogar von einer medizinischen Revolution sprechen.

Auch Erkrankungen an der Körperoberfläche, wie zum Beispiel Hautkrankheiten, können wir diagnostizieren. Viele Erkrankungen treten jedoch im Körper selbst auf, beispielsweise an Herz, Leber, Milz, Lunge, Nieren oder Gehirn. Wie verstehen wir in diesem Fall den inneren Zustand des Patienten?

Tatsächlich können wir uns die meiste Zeit nur auf Vermutungen verlassen.

Durch sehr indirekte Mittel wie Beobachtung, Auskultation, Befragung und Palpation werden Rückschlüsse auf mögliche Erkrankungen bzw. auf verschiedene mögliche Erscheinungsformen gezogen. Daher sind derartige Spekulationen in den meisten Fällen sehr erfahrungsbezogen und führen auch zu der Annahme, dass Ärzte älter und zuverlässiger seien.

Doch bei der medizinischen Bildgebung ist alles anders.

Seit der deutsche Physiker Wilhelm Röntgen im Jahr 1895 erstmals eine Röntgenaufnahme der linken Hand seiner Frau machte, haben wir eine völlig neue Lektion über die Medizin gelernt.

Zum ersten Mal können wir den Körper des Patienten außerhalb seines Körpers eingehend beobachten und beurteilen, was früher einfach undenkbar war. Nur durch die ganzheitliche Betrachtung und Berührung des Patienten können wir seinen inneren Zustand beurteilen. Wir haben keine Ahnung, was im Körper vor sich geht. Was beispielsweise im Inneren der Knochen vor sich geht, können wir mit bloßem Auge nicht beobachten, und das gilt erst recht für Verletzungen der inneren Organe. Man kann sagen, dass wir ziemlich lange wie Blinde im Dunkeln tappten.

Die Entwicklung der Bildgebung hat den Fortschritt der Medizin insgesamt direkt gefördert.

Mithilfe einiger Medien wie Röntgenstrahlen, elektromagnetischen Feldern, Ultraschall usw. können wir die inneren Gewebe und Organe des menschlichen Körpers auf nicht-traumatischer oder minimal-invasiver Basis beobachten, und dann fällt der Diagnostiker auf Grundlage der Bildinformationen eine Beurteilung.

Man kann sagen, dass die medizinische Bildgebung heute in vielen Krankenhäusern zur grundlegenden Diagnosestrategie geworden ist. Immer wenn eine Erkrankung vorliegt, die mit dem bloßen Auge nicht direkt erkennbar und beurteilbar ist, ist für den Arzt grundsätzlich die Anfertigung einer Bildaufnahme erforderlich.

02. Einschränkungen der Bildgebung - Menschen

Obwohl die Bildgebung inzwischen so weit fortgeschritten ist, dass sie zu einer medizinischen Notwendigkeit geworden ist, birgt dieser technologische Fortschritt noch immer ein großes Problem: Wie lässt sich eine Beurteilung vornehmen?

Allerdings beruht die Beurteilung medizinischer Bilder noch immer auf manueller Arbeit. Also fuhren wir zurück, was ein bisschen wie eine Pferdeeisenbahn ist.

Unabhängig von der Art des Bildes hängt das Ergebnis vom menschlichen Urteilsvermögen ab, daher wird Erfahrung zu einem wichtigen Faktor.

Allerdings brachte dies auch mehrere schwerwiegende praktische Probleme mit sich:

1. Die Beurteilung medizinischer Bilder hängt in hohem Maße von einer gründlichen Ausbildung und der eigenen Erfahrung des Arztes ab.

2. Die Beurteilung medizinischer Bilder ist sehr zeit- und arbeitsintensiv. Besonders einige winzige Läsionen fordern immer wieder die Grenzen des menschlichen Auges heraus.

3. Künstliche Instabilität.

Der Alltagszustand einer Person und gelegentliche Nachlässigkeit können zu einer Fehleinschätzung des Bildes führen und sogar zu weiteren Problemen führen.

Trotz all dieser Jahre hat sich die medizinische Bildgebung sehr gut entwickelt, verfügt über sehr strenge Standards und ist zu einer Disziplin geworden.

Man kann sagen, dass es sich bei vielen Krankheiten um den frühesten und kritischsten Schritt handelt. Erst nach der grundlegenden Bestätigung können die nächsten Schritte der Diagnose und Behandlung durchgeführt werden. Aber dieses Problem lässt sich immer noch nicht vermeiden.

Laut Statistik muss ein umfassend ausgebildeter Arzt mit umfassender klinischer Erfahrung bei der Diagnose eines Falles über 200 CT-Scan-Bilder überprüfen und die Diagnose dauert etwa mehr als 20 Minuten. Diese hochintensive Diagnosearbeit beansprucht nicht nur erheblich die Energie der Ärzte, sondern hat auch erhebliche Auswirkungen auf die Aktualität und Genauigkeit der Krankheitsdiagnose.

Wenn das Urteil einmal falsch ist, kann es viele ernsthafte Probleme verursachen.

Gibt es also wirklich keine Lösung?

03. Künstliche Intelligenz, die Verbindung von Maschinen mit Maschinen

Das Aufkommen künstlicher Intelligenz hat uns eine neue Denkweise beschert.

Die bekannteste Anwendung in der künstlichen Intelligenz ist die Bilderkennung. Insbesondere mit der Entwicklung des maschinellen Lernens wurden große Fortschritte bei der Bilderkennung durch maschinelles Lernen erzielt.

Die medizinische Bildgebung basiert grundsätzlich auf Bildern als Kerndaten und genau hier liegt die Stärke der künstlichen Intelligenz.

Da die medizinische Bildgebung in hohem Maße von einer standardisierten Ausbildung und dem Sammeln von Erfahrungen abhängt und entsprechende Standards vorhanden sind, kann maschinelles Lernen diesen Prozess vollständig ersetzen. Geben Sie der Maschine die entsprechenden Tutorials, geben Sie die entsprechenden Standards ein und trainieren Sie sie anschließend ausreichend, dann kann die KI zum Meister der Bilddiagnose werden. Dadurch lässt sich nicht nur viel Zeit sparen, sondern durch die gründliche Analyse der Maschine selbst können Fehldiagnosen, die durch unvorsichtige menschliche Beobachtung verursacht werden, auch weitgehend vermieden werden.

Tatsächlich gibt es entsprechende Untersuchungen. Indem die große Menge der im Krankenhaus gesammelten Bilder zum Zwecke des Deep Learning an den Server übergeben und anschließend mit vorhandenen Beurteilungsmethoden zum Training kombiniert wird, kann die Maschine schließlich ein Meister in der Bildbeurteilung werden. Dadurch wird die Diagnosezeit erheblich verkürzt und die Diagnosegenauigkeit verbessert. Darüber hinaus gilt gemäß den Möglichkeiten des maschinellen Lernens: Je länger die Zeit und je größer die Datenmenge, desto intelligenter wird das System.

In einigen kontrollierten Studien konnte die Genauigkeitsrate bei über 85 % stabilisiert werden. Zu beachten ist, dass die Trefferquote erfahrener Ärzte in tertiären Ultraschallabteilungen bei entsprechenden Tests lediglich bei 65–70 % liegt.

Darüber hinaus besteht einer der größten Vorteile des maschinellen Lernens darin, dass Maschinen nicht müde werden. Für normale Menschen ist es schwierig, sich längere Zeit auf die Verarbeitung bestimmter Inhalte zu konzentrieren, daher stellt das Lesen von Filmen auch für Ärzte eine große Belastung dar. Maschinen haben keine Angst vor Ermüdung und können Ergebnisse daher ganz natürlich kontinuierlich verarbeiten.

In diesem Fall könnte es sogar die medizinische Diagnose beschleunigen.

Ich glaube, dass viele Menschen schon einmal das Problem der Wartezeit erlebt haben, wenn sie zum Röntgen ins Krankenhaus gehen. Lange Wartezeit, einen halben Tag in der Schlange stehen für die Anmeldung, dann einen halben Tag in der Schlange stehen für den Arzttermin, die Diagnose dauert 3 Minuten und ein Röntgenbild wird angeordnet. Dann steht man wieder in der Schlange zum Bezahlen und noch einmal in der Schlange für die Röntgenaufnahme, und dann gibt es eine lange Wartezeit, bis die Röntgenaufnahme fertig ist und der Arzt Feierabend macht... Nach mehreren Röntgenaufnahmen nimmt dieser Zyklus im Grunde mehr als zwei Drittel der gesamten medizinischen Behandlungszeit in Anspruch.

Wenn die KI-gestützte Filmlesung gut weiterentwickelt werden kann, kann dieser Zyklus erheblich verkürzt werden.

Obwohl die KI-gestützte Bilderkennung noch nicht in der Praxis zum Einsatz kommt, haben viele Top-Institutionen im In- und Ausland bereits umfangreiche Schulungen und Lernerfahrungen gesammelt. Ich glaube, dass es nur eine Frage der Zeit ist, bis die KI-Bildanalyse in Zukunft tatsächlich im medizinischen Bereich eingesetzt wird.

Sobald dies umgesetzt ist, wird es den Druck auf die Ärzte erheblich verringern und den medizinischen Fortschritt weiter beschleunigen.