Medizin

Künstliche Intelligenz gegen Kunstfehler

Kunstfehler könnten zukünftig vermeidbar sein. Foto: Getty Images

Fehler passieren – selbstverständlich auch in der Medizin. Doch eine falsche Diagnose oder Behandlung durch einen Arzt hat für die Betroffenen oft schwere, manchmal sogar tödliche Folgen.

Und wer ohnehin schon ein mulmiges Gefühl vor jeder ärztlichen Untersuchung hat, sollte jetzt vielleicht besser keinen Blick auf die aktuellen Statistiken werfen: So steht in einem dieser Tage veröffentlichten Bericht der Weltgesundheitsorganisation (WHO), dass weltweit alle fünf Minuten ein Mensch zu Tode kommt, weil nicht die korrekte Therapie verordnet wurde.

Kreislauferkrankung Die renommierte Johns Hopkins University spricht gar von 250.000 Toten allein in den USA, die jedes Jahr aufgrund von Fehldiagnosen, Ärztepfusch oder falsch verschriebenen Medikamenten sterben. Nach Herz- und Kreislauferkrankungen sowie Krebs wäre das die dritthäufigste Todesursache.

Erklärungen dafür gibt es viele. Vor allem die mangelnde Erfahrung jüngerer Mediziner oder die Tatsache, dass angehende Ärzte in ihrer Ausbildung oftmals 24-Stunden-Dienst ohne Schlaf leisten müssen, werden in diesem Kontext genannt. Überdurchschnittlich oft ist diese Berufsgruppe auch vom Burn-out betroffen. Einigen dieser Ursachen geht eine Studie, die jüngst im »Journal of the American Medical Informatics Association« publiziert wurde, nun näher auf den Grund. »Wie erwartet, zeigt diese, dass es immer wieder endlose Schichten und massive Arbeitsüberlastung sind, die zu häufigen Fehldiagnosen führen«, berichtet der Arzt Gidi Stein, einer der Autoren sowie Geschäftsführer von MedAware, einem israelischen Hightech-Unternehmen, das nun Abhilfe schaffen will.

Limit »Mit dem Aufkommen der Covid-19-Pandemie hat sich die Situation in vielen der ohnehin bereits überlasteten Gesundheitssysteme auf der Welt noch weiter verschärft«, so der Experte. »Die Verantwortlichen in den Krankenhäusern geraten überall an ihr Limit, weshalb neue, digitale Ansätze gefragt sind, die die Behandlung von Patienten sicherer machen.«

Genau an diesem Punkt kommen die Digitalisierung und die Künstliche Intelligenz (KI) ins Spiel. Denn das Team rund um Stein hat knapp 1,7 Millionen Rezepte, die im Sheba Medical Center in Tel HaSchomer, Israels größtem Krankenhaus, zwischen 2012 und 2017 verschrieben wurden, mithilfe ihrer Technik untersucht. Mehr als 3700 davon konnte MedAware nachträglich als falsch identifizieren.

Keine Einzelfälle, wie man glauben könnte. In anderen Ländern wie Großbritannien wurden bereits gleichfalls Fehlerraten zwischen zwei und 14 Prozent dokumentiert. All diese Zahlen ließen sich mithilfe von Algorithmen und Big Data deutlich verbessern, glaubt der Mediziner, der auch Mathematiker ist. MedAware hat daher eine Plattform entwickelt, die durch das kontinuierliche Füttern mit entsprechenden Informationen in die Lage versetzt wird, selbst Empfehlungen auszusprechen. »Die Fehlerquoten werden dadurch reduziert und die Ärzte entlastet«, bringt Stein die Idee dahinter auf den Punkt.

Nebenwirkungen Die Technik des 2012 gegründeten Unternehmens wurde bereits im Massachusetts General Hospital sowie dem Brigham and Women’s Hospital, beide in den USA, ausführlich getestet. Das System entdeckte dabei – ebenfalls retrospektiv – für die Jahre 2009 bis 2013 genau 10.668 potenzielle Fehler und unerwünschte Nebenwirkungen von Medikamenten an 373.992 Patienten.

Wäre MedAware in diesem Zeitraum zum Einsatz gekommen, hätte es in 92 Prozent dieser Fälle anhand der vorhandenen Datenbasis eine Warnung ausgesprochen. Aber nicht nur das. Die Künstliche Intelligenz made in Israel wäre ebenfalls ein geeignetes Instrument gewesen, Kosten zu senken, und zwar 1,3 Millionen Dollar allein in diesen beiden Krankenhäusern. Denn medizinische Fehler sind oft kostspielig und binden Ressourcen.

Datenberg Im Prinzip geht es darum, vorhandene Informationen besser auszuwerten und ihren Nutzern schneller sowie zielgerichteter zur Verfügung zu stellen. »Mediziner stehen heute bei jedem Patienten vor wachsenden Datenbergen, die sie alle eigens durchforsten müssen, um sich ein möglichst genaues Bild einer Erkrankung machen zu können und dann eine Entscheidung zu treffen, was zu tun ist«, so Gidi Stein.

KI kann da Empfehlungen aussprechen und einem Mediziner, der vielleicht schon zehn Stunden und mehr auf Schicht ist, mehr Sicherheit verleihen, keine Fehler zu machen. »Selbstverständlich steht man erst am Anfang dieser Entwicklungen.« Doch eines ist sicher: Gestresste Ärzte dürften sie mit Begeisterung aufnehmen.

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