KI im Gesundheitswesen – Einblicke von Robert Wachter (UCSF) zur Neugestaltung der Zukunft

Ein Jahr nach dem öffentlichen Start von ChatGPT steht die technologische Entwicklung der KI im Gesundheitswesen vor einem bahnbrechenden Wandel. In einem Kommentar, der am 30. November 2023 in JAMA veröffentlicht wurde, beleuchten Dr. Robert Wachter, Leiter der Medizinischen Fakultät der UC San Francisco, und Dr. Erik Brynjolfsson, Direktor des Digital Economy Lab an der Stanford University, das transformative Potenzial von Werkzeugen der generativen künstlichen Intelligenz (genAI). Dieser Artikel untersucht ihre Erkenntnisse und zeigt auf, wie genAI das Gesundheitswesen revolutionieren und langjährige Herausforderungen der Branche bewältigen könnte.

Beschleunigung der digitalen Revolution im Gesundheitswesen mit GenAI

Der Gesundheitssektor ist berüchtigt für seine zögerliche Einführung transformativer Technologien. Von der zögerlichen IntegrationtronPatientenakten (EHR) bis hin zu den erfolglosen Versuchen mit IBMs Watson Health – die Branche sah sich bei der Umsetzung von Veränderungen mit zahlreichen Hürden konfrontiert. Die Autoren argumentieren jedoch, dass genAI, das in der Lage ist, qualitativ hochwertige, von seinen Trainingsdaten unabhängige Inhalte zu generieren, einzigartige Eigenschaften besitzt, die den Transformationsprozess beschleunigen könnten.

Dr. Wachter, bekannt für seine Dokumentation der Herausforderungen im Bereich der Gesundheitstechnologie, ist überzeugt, dass genAI den Teufelskreis des „Produktivitätsparadoxons“ durchbrechen kann, der die Einführung universeller Technologien in verschiedenen Branchen, darunter auch im Gesundheitswesen, bisher behindert hat. Der historische Widerstand gegen solche Veränderungen, bedingt durch Fehlanreize, Komplexität, Datenschutzbestimmungen und eine allgemeine Abneigung gegen Veränderungen, findet nun in genAI eine potenzielle Lösung.

Das von Dr. Brynjolfsson 1993 geprägte Produktivitätsparadoxon der Informationstechnologie verdeutlichte die verzögerten Produktivitätssteigerungen trotz der weitverbreiteten Einführung von Standardtechnologien. Im Gesundheitswesen gilt genAI aufgrund seiner Benutzerfreundlichkeit, der minimalen Hardwareanforderungen und der Kompatibilität mit bestehenden digitalen Arbeitsabläufen als Lösung.

Im Gegensatz zu den Herausforderungen bei der Einführung von elektronischen Patientenakten (EHR) positioniert sich genAI aufgrund seiner Benutzerfreundlichkeit vorteilhaft in einem Umfeld, in dem medizinisches Fachpersonal und Patienten bereits digitale Tools nutzen. Die gegenwärtige Bereitschaft des Gesundheitswesens, digitale Daten und Systeme zu verwenden, bietet genAI zudem optimale Voraussetzungen, um klinische und betriebliche Anforderungen effektiv zu erfüllen.

KI im Gesundheitswesen – Anwendungen und Herausforderungen bei der KI-Integration

Die historischen Misserfolge von KI-Anwendungen im Gesundheitswesen, insbesondere in den 1960er- bis 1980er-Jahren, wurden darauf zurückgeführt, dass man versucht hatte, die kognitiven Fähigkeiten von Ärzten zu ersetzen. Die ersten Anwendungen von GenAI konzentrieren sich jedoch auf die Entlastung des Verwaltungsaufwands, beispielsweise bei der Terminplanung, der Rezeptausstellung und der Beantwortung von Patientenanfragen. Von medizinischem Fachpersonal wird erwartet, dass GenAI bei der Erstellung von klinischen Dokumentationen, Genehmigungsanträgen und der Zusammenfassung komplexer Patientenakten hilft.

Obwohl genAI das Potenzial hat, bei der Diagnose zu helfen, liegt der Schwerpunkt eher auf dem Vorschlagen möglicher Diagnosen als auf dem Ersetzen der Expertise von Ärzten, in Anerkennung der hohen Tragweite und der Konsequenzen, die mit Entscheidungen im Gesundheitswesen verbunden sind.

Trotz ihres Potenzials steht genAI vor Herausforderungen, die für eine erfolgreiche Integration in Gesundheitssysteme bewältigt werden müssen. Die Technologie selbst muss kontinuierlich verbessert werden, insbesondere mit Blick auf ihren Einsatz in kritischen klinischen Bereichen. Die Integration von KI in elektronische Patientenakten (EHR-Systeme) ist zwar einfacher als zuvor, bedarf aber weiterhin Optimierung. Auch die Kostenfolgen der KI-Einführung im Gesundheitswesen müssen effektiv gemanagt werden, um einen Return on Investment zu gewährleisten.

Die Spannungen zwischen Arbeitgebern und Arbeitnehmern im Zusammenhang mit KI, wie sie sich in jüngsten Streiks in anderen Branchen gezeigt haben, könnten Herausforderungen darstellen. Der akute Fachkräftemangel und die hohe Überlastung im Gesundheitswesen könnten jedoch einige Widerstände abmildern. Da KI zunehmend in klinische Bereiche vordringt, ist ein ausgewogenes Verhältnis zwischen medizinischem Fachpersonal und Technologie entscheidend für den Erfolg.

Den Weg für den Erfolg von GenAI ebnen

Damit genAI im Gesundheitswesen erfolgreich sein kann, müssen regulatorische Rahmenbedingungen geschaffen werden, insbesondere für klinisch sensible Anwendungen. Die Komplexität der Regulierung allgemeiner Technologien stellt jedoch eine große Herausforderung dar. Die Unterscheidung zwischen der Regulierung eines spezifischen KI-Algorithmus und der Überwachung der umfassenderen Rolle von KI im gesamten Gesundheitssystem erfordert innovative Ansätze, um Patientensicherheit und Versorgungsqualität zu gewährleisten.

Da genAI das Potenzial besitzt, das Gesundheitswesen grundlegend zu verändern, muss die Branche diese Herausforderungen gemeinsam bewältigen. Wie kann das Ökosystem des Gesundheitswesens die richtige Balance finden zwischen der Nutzung des transformativen Potenzials von genAI und der Gewährleistung einer verantwortungsvollen und effektiven Integration in klinische Arbeitsabläufe?