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StartseiteHintergrundWenn Computer besser diagnostizieren als Ärzte12.03.2020

Algorithmen in der Medizin Wenn Computer besser diagnostizieren als Ärzte

In China soll ein Algorithmus Corona-Infektionen erkennen können. Krebs kann von Computern zum Teil treffsicherer diagnostiziert werden, als von manchem Mediziner. Riesige Sammlungen von Datenmengen machen es möglich. Doch Big Data und Künstliche Intelligenz in der Medizin bergen auch Risiken.

Von Dagmar Röhrlich

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MRT-Untersuchung, Detail, MRT-Scan des Dünndarms, nichtinvasiver medizinischer Test zur Diagnose von Erkrankungen des Darms, wie Morbus Crohn, Großbritannien, Europa *** MRI examination detail MRI scan of the small intestine noninvasive medical test for the diagnosis of diseases of the intestine such as Crohns disease United Kingdom Europe Copyright: imageBROKER/SimonxBelcher ibxdig04739480.jpg Bitte beachten Sie die gesetzlichen Bestimmungen des deutschen Urheberrechtes hinsichtlich der Namensnennung des Fotografen im direkten Umfeld der Veröffentlichung! (imago / Simon Belcher )
Im medizinischen Bereich fallen Tag für Tag gewaltige Datenmassen an, wie etwa bei MRT-Untersuchungen (imago / Simon Belcher )
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Der Artikel, der am 11. November 2019 im "Wall Street Journal" erscheint, hat es in sich. Durch ihn wird bekannt, dass der US-Krankenhausbetreiber Ascension die Patientendaten von rund 50 Millionen Amerikanern auf Cloud-Speicher des Internetgiganten Google sichert: Laborergebnisse, Arztdiagnosen, Krankenhausberichte einschließlich Namen und Geburtsdaten – und zwar ohne Ärzte und Patienten darüber zu informieren oder gar ihr Einverständnis zu erfragen. Der Codename des Projekts: "Nightingale" - Nachtigall.

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In Essen findet derzeit eine Konferenz über Künstliche Intelligenz in der Medizin (ETIM) statt. Ärzte setzen große Hoffnungen in die KI. Kritiker hingegen sehen die Gefahr einer Entmenschlichung in der Medizin. Dlf-IT-Experte Maximilian Schönherr sieht viele Vorteile – nicht nur in der Pflege.

"Wenn wir jetzt diesen Skandal zwischen Google und Ascension aufgreifen, dann ist das natürlich ein absolutes No-Go, dass Daten von eben diesem Krankenhauskonzern in Richtung Google gehen, ohne dass da irgendjemand außer dem Krankenhaus darüber informiert gewesen ist", erklärt Benjamin Westerhoff, Leiter der Abteilung Produktstrategie und Produktentwicklung bei der Barmer Versicherung.

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Die kostengünstige Speicherung von großen Datenmengen in der Cloud von Anbietern wie zum Beispiel Google wird auch für Firmen aus sensiblen Bereichen wie dem Gesundheitswesen zunehmend normal. Doch der Schutz der Daten ist oft ungeklärt, weil viele Gesetze nicht mehr zeitgemäß sind.

Denn digitale Gesundheitsdaten sind besonders sensibel: Geraten sie in die falschen Hände, kann das gravierende Folgen für den Betroffenen haben. Ascension betreibt insgesamt 2.600 Kliniken. Die Weitergabe der Daten aus tausenden Krankenhäusern an den Tech-Giganten untergräbt eine Grundvoraussetzung für die digitale Medizin: Das Vertrauen der Patienten in den Schutz ihrer Daten. "Das ist extrem schädlich für die Möglichkeiten, die ansonsten in dieser Technik stehen", sagt Westerhoff.

Algorithmen sollen Gesundheitssystem besser machen

Schließlich sind die mit Big Data und Künstlicher Intelligenz verbundenen Hoffnungen groß. Im medizinischen Bereich fallen Tag für Tag gewaltige Datenmassen an: Vom Laborbefund bis zur Diagnose, vom Röntgenbild bis zu Details aus der Pflege – etwa, wann ein Tropf gewechselt wurde. Diese riesige Datenmasse wird als Big Data bezeichnet. Sie soll mit Algorithmen der Künstlichen Intelligenz ausgewertet werden. Computer sind dann zum Beispiel in der Lage, treffsicher Hautkrebs zu erkennen.

Kurzum: Das Gesundheitssystem soll durch die Algorithmen besser und effizienter werden, der Gesundheitsmarkt revolutioniert. Benjamin Westerhoff: "Wir haben in der Medizin schon relativ viele Anwendungsbereiche. Wenn Sie sich vorstellen, beispielsweise Clinical Decision Support Systeme, also Systeme, die den Arzt bei der Entscheidungsfindung unterstützen."

Porträt von Eckart von Hirschhausen vor einer Backsteinwand. (hirschhausen.com / Camillo Wiz) (hirschhausen.com / Camillo Wiz)Digitalisierung in der Medizin - "Der Kern von Humanmedizin ist menschliche Zuwendung" 
Die Digitalisierung in der Medizin habe viele Vorteile gebracht, sagte der Arzt und Kabarettist Eckart von Hirschhausen im Dlf. Doch ein Algorithmus könne ein gutes Gespräch zwischen Arzt und Patient nicht ersetzen. Zwischenmenschliches lasse sich nicht digitalisieren.

So übertreffen Computer in einigen Bereichen schon heute das menschliche Können: Zum Beispiel, wenn es darum geht, Mammographien oder Computertomographien auszuwerten. Bei diesen Aufnahmen entstehen mehrere tausend Bilder pro Untersuchung, erklärt Sebastian Kuhn, Oberarzt an der Universitätsmedizin Mainz: "Das menschliche Gehirn ist nicht dazu geeignet, mit diesen Massen an Informationen umzugehen. Und da sind KI-Anwendungen von enormem Interesse und verändern die Art und Weise, wie wir Diagnosen stellen. Wir haben im Endeffekt ein zweites Auge, das mitschaut."

Algorithmus zur Diagnose von COVID-19

Der Computer diagnostiziert, der Arzt überprüft die Diagnose und entscheidet über die Behandlung. Das ist auch der Fall bei einem neuen Algorithmus, den der chinesische Internetgigant Alibaba jetzt vorgestellt hat. Er könnte bei der Diagnose des Coronavirus helfen. Das Versprechen: Innerhalb von 20 Sekunden erkennt die KI anhand eines Lungen-CT, ob ein Patient an COVID-19 erkrankt ist oder ob er "nur" eine normale Lungenentzündung durch einen grippalen Infekt hat.

Coronavirus (imago / Science Photo Library)Alle Beiträge zum Thema Coronavirus (imago / Science Photo Library)

Allerdings soll die die Trefferquote aktuell nur bei 96 Prozent liegen. Das hört sich nach viel an, ist für den klinischen Einsatz aber eigentlich zu niedrig. Doch weil die Ärzte hoffnungslos überlastet sind und die Lage verzweifelt ist, wird der Einsatz laut dem Online-Magazin Wired aktuell schon in Krankenhäusern getestet.

Molekularbiologie als Antrieb für digitalen Wandel

Angetrieben wird der digitale Wandel in der Medizin nicht allein durch Fortschritte bei Big Data und Künstlicher Intelligenz, sondern auch durch die Molekularbiologie, erläutert Friedrich von Bohlen. Er leitet das Heidelberger Biotechnologie-Unternehmen Molecular Health:

"Jede Krankheit hat eine molekulare Komponente. Am Bekanntesten ist natürlich Krebs. Und nur, wenn ich diese molekulare Komponente verstehe, kann ich auch richtig diagnostizieren und dann auch richtig behandeln. Ich kann diese molekulare Komponente aber nur verstehen und in Kontext setzen mit Hilfe von Rechensystemen. Und dann ist es am Ende ein Big Data Thema. Warum? Weil ich natürlich nur aus einer großen Anzahl von Daten die Muster erkennen kann, die ich aus einem einzelnen Datensatz ja gar nicht sehe."

Krebstherapie mittels molekularbiologischer Analysen

In der Krebstherapie folgten Ärzte bei einem Tumor bislang einem einheitlichen Behandlungsschema, das sich an einer Diagnose wie etwa Schilddrüsenkrebs orientierte. Inzwischen setzen sie in Fällen, in denen die Standardtherapie nicht wirkt, zunehmend molekularbiologische Analysen ein. Diese Analysen können die Schwachstelle des Krebses individuell beim Patienten finden.

"Ich kann wirklich punktgenau sagen, das ist Ihr Krankheitsbild. Daraus ableiten kann ich hochpräzise Behandlungsoptionen, nicht nach dem Motto ‚andere haben das auch schon gegeben‘, sondern für dieses Krankheitsbild wirkt tatsächlich nur das, und das wirkt eben nicht", sagt von Bohlen.

Nicht jede Entwicklung von Erfolg gekrönt

Aber: Längst nicht jede technologische Entwicklung, die Fortschritte für die Medizin verspricht, ist auch von Erfolg gekrönt. Gefloppt ist zum Beispiel das von IBM entwickelte KI-System Watson, erzählt Gerhard Schillinger, Leiter des Stabs Medizin beim AOK-Bundesverband: "Da hat man ganz viel versprochen. Der Computer, der kann alle Studien angucken, die jedes Jahr veröffentlicht werden. Der Computer kann alle Daten über einen Patienten gleichzeitig berücksichtigen. Der Computer kann die viel, viel besseren Therapieentscheidungen treffen."

Ein Hautarzt untersucht am in seiner Praxis mit einem Vergrößerungsglas die Haut einer Patientin bei einer Hautkrebs-Früherkennung. Künstliche Intelligenz konnte, einer Studie zufolge, unter bestimmten Testbedingungen Hautkrebs besser diagnostizieren als Dermatologen (dpa / Karl-Josef Hildenbrand)Künstliche Intelligenz konnte, einer Studie zufolge, unter bestimmten Testbedingungen Hautkrebs besser diagnostizieren als Dermatologen (dpa / Karl-Josef Hildenbrand)
Anders als Algorithmen, die gezielt für eine einzige Aufgabe trainiert werden - etwa Hautkrebs zu erkennen - sollte Watson sehr viel mehr können, nämlich für 13 häufige Krebsarten personalisierte Therapieoptionen vorschlagen. Ein äußerst ambitioniertes Projekt also, auf das sich das MD Anderson Cancer Center an der University of Texas 2013 einließ.

"Irgendwann hat MD Andersen die Notbremse gezogen, weil der Computer kein einziges Mal in der Lage war, eine richtige Therapieentscheidung zu treffen und unglaublich viel Geld und Mühe investiert wurde, um diese Computer zu trainieren", sagt Schillinger. 

Gesamtes medizinische Wissen digitalisieren

Trotz solcher Rückschläge setzen die Befürworter der Digitalisierung darauf, dass künftig das gesamte medizinische Wissen so aufbereitet und zur Verfügung gestellt werden kann, dass jeder Arzt es problemlos für jeden seiner Patienten nutzen wird.

"Wenn wir das Wissen der besten Experten zum Beispiel in der Leukämiediagnostik digitalisieren, dann können wir dieses diagnostische Wissen digital abbilden und dann weltweit skalieren in jeder Ecke, wo es eine Internetverbindung gibt", sagt Bart De Witte, Gründer der Hippo AI Foundation, einer Berliner Nichtregierungsorganisation, die medizinische Erkenntnisse, die durch KI-Algorithmen gewonnen werden, zu einem öffentlichen Gut machen will, das keiner Firma gehören darf. "Das heißt, dass das Wissen dann quasi demokratisiert verteilt angewendet werden kann über die ganze Welt. Und das könnte dann schon einen sehr positiven Einfluss haben auf sehr viele Menschenleben."

Einsatz von KI im Gesundheitssystem birgt Risiken

So hoch die Erwartungen sind: Googles Kooperation mit dem Krankenhausbetreiber Ascension belegt, dass es vor allem die privaten Internetkonzerne sind, die aktuell in den Markt drängen. Mit dem Einsatz von KI im Gesundheitssystem und den dafür benötigten Massen an personenbezogenen Daten geht also auch ein Risiko einher.

"Je mehr ich Big Data zulasse, desto mehr muss ich mir natürlich auch Gedanken über die Auswirkungen machen", sagt Kai Cornelius, Spezialist für Datenschutz- und Biomedizinrecht an der Universität Heidelberg. Denn aus der Auswertung genetischer Daten, die im klinischen Alltag eine immer größere Rolle spielt, lassen sich weitreichende Schlüsse ziehen: Etwa, wie hoch das Risiko eines Menschen ist, im Lauf seines Lebens eine bestimmte Krankheit zu entwickeln.

Dieses Wissen ermöglicht auf der einen Seite eine gezielte Prävention, doch es birgt auch eine große Herausforderung, so Cornelius: "Ich muss mir Gedanken machen über die Vermeidung von Diskriminierung im Arbeitsleben, bei Versicherungen, Krankenversicherung, Lebensversicherung und so weiter, dass in irgendeiner Form Verarbeitungsverbote, Verwendungsverbote bestehen."

Gigantischer neuer Markt im Gesundheitssystem

Derzeit hinke die Debatte der technologischen Realität hinterher, urteilt Michael Weller, Leiter des Politikbereichs im GKV-Spitzenverband: "Wenn ich mit neuen datengestützten Verfahren vorhersagen kann, wann eine Erkrankung bei einer einzelnen Person auftritt, in welcher Form sie auftritt, dann braucht dies noch eine stärkere gesellschaftliche Diskussion und eine Diskussion im Parlament, wie damit umgegangen wird, wann man das machen darf, wie man das machen darf. Die Möglichkeiten sind schon zum Teil da. Es wird immer schneller, immer mehr werden, und ich glaube, wir brauchen hier eine größere Diskussion und auch Regeln wann, wer, wie, unter welchen Voraussetzungen."

Denn es entsteht ein gigantischer neuer Markt im Gesundheitssystem. Eine 2019 erschienene Studie der Unternehmensberatung von Roland Berger schätzt, dass in den kommenden Jahren etwa ein Fünftel der ärztlichen Leistungen durch KI und Robotik ersetzt wird – vor allem in Diagnose, Überwachung und Prävention. Diese Studie geht EU-weit von einem Marktvolumen für digitale Produkte und Dienstleistungen bis 2025 von rund 155 Milliarden Euro aus. "Wir haben immer mehr auch große Konzerne, die streben mit digitalen Leistungen, Anwendungen in den Gesundheitsmarkt", sagt Weller. 

Internetkonzerne arbeiten an Gesundheitsdienstleistungen

Google, Amazon, Apple, Facebook und Microsoft zielen aktuell mit ihren Strategien vor allem auf den sogenannten zweiten Gesundheitsmarkt. Das ist der Bereich, der Produkte und Dienstleistungen umfasst, die Patienten selbst zahlen. Sie wollen aber auch in den ersten Bereich, der von den Krankenversicherungen finanziert wird, sagt Michael Weller vom GKV-Spitzenverband: "Wir wissen, dass die mit Hochdruck, mit viel Manpower und Ressourcen, an Gesundheitsdienstleistungen arbeiten."

Eine blaue und eine weiße Smartwatch an je einem Handgelenk (imago images / Panthermedia / Ieungchopan)Smartwatches erfassen individuelles Verhalten und persönliche Gesundheitsdaten (imago images / Panthermedia / Ieungchopan)

Ein Weg, über den die Internetkonzerne den neuen Markt für sich erschließen möchten, ist der sogenannte digitale Fußabdruck. Ihn hinterlässt jeder, der das Internet nutzt – zum Beispiel dadurch, dass die Konzerne wissen, auf welchen Websites ein Nutzer gesurft hat, für welche Produkte er sich gerade interessiert. Sebastian Kuhn von der Universitätsklinik Mainz: "Und in diesem Bereich wird ein digitaler Fußabdruck generiert, und dieser digitale Fußabdruck wird durch wenige Firmen generiert, die ein umfassendes Profil von einem Menschen erstellen. Und diese Daten - also individuelles Verhalten, was man über Smart-Sensorik oder auch Apps durch Smartwatches registrieren kann – bestimmt rund ein Drittel von einem Gesundheitsverhalten und rund 20 Prozent die sozioökonomischen Umstände."

Gefahr: Kommerzialisierung von Daten durch die Tech-Unternehmen

Was diese Daten im medizinischen Zusammenhang also interessant macht, ist, dass Untersuchungen in den vergangenen Jahren gezeigt haben: Die Gesundheit eines Menschen hängt zu einem sehr großen Teil von seinem persönlichen Verhalten ab. "Man kann das plakativ sagen: Vielleicht weiß der Hausarzt nicht, dass vielleicht der Patient depressiv ist. Aber Facebook weiß das schon. Einfach die Art und Weise, wie dann ein Facebook-Nutzungsverhalten vorhanden ist, was man schreibt, welche Posts man sich anschaut, nach was man eventuell im Internet sucht, gibt einen digitalen Fußabdruck, der enorm viele Hinweise bietet", sagt Kuhn.

Die Internetkonzerne setzen darauf, diesen digitalen Fußabdruck mit medizinischen Daten zu kombinieren, um vorherzusagen, woran ein Mensch erkranken wird und wie sich bestehende Erkrankungen entwickeln. Klar ist: Wer Zugriff auf möglichst umfassende Daten hat, kann die besseren Algorithmen entwickeln, sich am Markt besser positionieren und ihn womöglich beherrschen. Zwar steht diese Art der Kommerzialisierung von Daten durch die Tech-Unternehmen in der Gesundheitsbranche noch am Anfang, doch Risiken zeichnen sich bereits ab.

Facebook, Google, Amazon, Apple (imago / Kyodo News)Internetkonzerne wie Facebook und Google wollen mit Gesundheitsdaten Geld verdienen (imago / Kyodo News)

"Meine Befürchtung ist, dass mit diesen aktuellen Entwicklungen, die ich sehe, wir in eine Situation geraten, wo nur ein paar einzelne Unternehmen das medizinische Wissen der Welt quasi besitzen und dann auch monopolisieren und vor allem privatisieren", sagt Bart De Witte von der Hippo AI Foundation. "Mit dem Geschäftsmodell dieser Konzerne von heute kann es keine Zusammenarbeit in dieser Form mit der solidarischen gesetzlichen Krankenversicherung geben, weil Kerngegenstand dieser Konzerne ist, Daten als Ware und mit Gesundheitsdaten ein Geschäftsmodell aus- und aufzubauen", urteilt Michael Weller vom GKV-Spitzenverband.

Big Data in der Medizin: Wichtig aber hochsensibel

Doch ob sich nun ein  Internetkonzern mit der Digitalisierung der Medizin auseinandersetzt, ein Start-up, eine Universität oder eine Großforschungseinrichtung: Big Data in der Medizin steht und fällt mit dem Zugang zu großen Mengen qualitativ hochwertiger Daten, an denen die Algorithmen entwickelt, geschult und auf ihre Qualität hin kontrolliert werden können.

Der Heidelberger Biotechnologe Friedrich von Bohlen: "Das ist so ein Henne-Ei-Problem. Ich kann nur bessere Diagnostika entwickeln und bessere Therapeutika, wenn ich Zugriff auf diese Daten habe, weil: In denen steht eigentlich die Information drin, mit der ich dann eben auch bessere Muster erkennen kann. Auf der anderen Seite sind diese Daten hochsensibel und müssen, weil sie den Einzelnen betreffen, natürlich auch so gut geschützt werden. Das ist eine gesellschaftliche Herausforderung, in der wir ja auch mittendrin stehen."

Spahn plant neues Patientendaten-Schutzgesetz

Derzeit dürfen in Deutschland medizinische Daten eigentlich nur mit ausdrücklicher Genehmigung des Patienten für Forschungsvorhaben genutzt werden. Der Jurist Kai Cornelius von der Universität Heidelberg: "Die andere Möglichkeit ist die sogenannte Forschungsklausel. Deutschland hat eine solche Regelung getroffen im neuen Bundesdatenschutzgesetz und hat gesagt, wenn die Interessen der Forschung erheblich überwiegen, dann kann auch eine Datenverarbeitung erfolgen ohne Einwilligung der Betroffenen. Das erfordert schon eine gewisse Eindeutigkeit des Überwiegens der öffentlichen Interessen."

Zwar können sich auch private Unternehmen auf das Forschungsprivileg berufen, aber ob die Daten ein privates oder ein öffentliches Unternehmen nutzt, ist durchaus ein Gesichtspunkt bei der Abwägung, ob ein Forschungsinteresse nun wirklich als für die Gesellschaft bedeutsam genug eingestuft wird. Bei anonymisierten Daten, die nicht auf eine identifizierbare Person zurückverfolgt werden können, bräuchte man diese ganzen Regularien nicht. Das Problem: Bei Big-Data-Analysen geht es gerade darum, möglichst viele Informationen miteinander zu verknüpfen – und damit wird es wahrscheinlicher, dass man die Person erkennen kann.

"Das heißt also, die Einwilligung sollte da sein, gegebenenfalls noch über die Forschungsklausel", sagt Jurist Cornelius. Bundesgesundheitsminister Jens Spahn will das Dilemma mit einem neuen Patientendaten-Schutzgesetz angehen: Versicherte sollen freiwillig ihre Daten für die Forschung spenden können. Einzelheiten werden gerade mit den betroffenen Ressorts abgestimmt.

KI wird Rolle des Arztes verändern

Handlungsbedarf gibt es genug – denn vieles ist derzeit unklar, etwa, ob die Patienten beispielsweise über den Einsatz von KI bei der Diagnose oder in der Behandlung informiert werden müssen, erklärt der Arzt Sebastian Kuhn von der Uniklinik Mainz: "Das Ganze verlangt nach politischen Leitplanken, nicht nur im Sinne von einem Verhindern und Verbieten, sondern auch im Sinne von ‚klare Korridore definieren‘, wo eine sinnvolle Datennutzung für unsere Patienten möglich ist und wo aber auch Bereiche sind, wo wir das ganz bewusst unterbinden wollen." 

Digitaler Operationssaal (imago / Arnulf Hettrich)Digitalisierung der Medizin: Big Data und KI werden die Rolle des Arztes verändern (imago / Arnulf Hettrich)
Künftig dürfte sich jedenfalls kaum einer der rund 380.000 Ärzte in Deutschland dem Thema Digitalisierung entziehen können. Sebastian Kuhn hat aber keine Angst, dass er als Arzt aus dem System verschwinden könnte. Doch die Rolle des Arztes werde sich ändern – wie schon so oft in denen vergangenen Jahrtausenden.

"Ich denke, dass wir einen Wandel der ärztlichen Rolle haben. Die sinnvolle Integration von datenbasierten Entscheidungen in ein ärztliches Handeln ist eine zentrale Aufgabe. Und in dem Bereich kann man zukünftig von so einem hybriden Arbeiten sprechen, dass Mensch und Maschine sinnvoll kombiniert werden müssen. Und das ist nicht ganz trivial, das umzusetzen. Das hat viel mit Selbstverständnis zu tun. Das hat viel mit, ja, mit Weiterentwicklung und kritischer Reflexion der eigenen Rolle zu tun", sagt Kuhn.

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