KI (künstliche Intelligenz), Algorithmen, Maschinelles Lernen, Deep Learning, Neuronale Netze und Computer Vision waren vor einigen Jahren noch Begriffe, die ausnahmslos zu Science-Fiction gezählt wurden; mittlerweile sind einige im Alltag in der praxisnahen Anwendung vieler Menschen und Unternehmen fester Bestandteil. Massive repräsentative gesammelte Datensätze bilden hierbei den Nährboden einer Vielzahl KI-basierter Anwendungen. Sie sind das essentielle Fundament analytischer Prozesse, die qualitativ hochwertige Antworten, Prognosen und Diagnosen erst ermöglichen. Das Wissen, Anwendungen aber auch daraus entstehende Geschäftsmodelle verändern sich durch angewandte KI-Technologien, so dass u.a. Lebensbedingungen und bisherige Prozesse eine erhebliche Verbesserung erfahren.
Der Einfluss von KI im europäischen Gesundheitssystem hat in den vergangenen Jahren – neben Megatrends wie dem demografischen Wandel, Stärkung der Resilienz und Digitalisierung – stetig an Bedeutung gewonnen. Beginnend bei Prävention über Diagnose, Therapie, Behandlung und Genesung finden zunehmend innovative digitale Technologien ihren Einsatz in smarten medizinischen Ökosystemen, die Patienten und Mediziner im Rahmen der Gesundheitsversorgung unterstützen können.
KI gilt gerade in der Krebsbekämpfung als Hoffnungsträger, denn 18 Mio. Menschen p.a. erkranken weltweit an Krebs, davon ca. 500.000 in Deutschland, wobei 200.000 an Krebs versterben. Abbildung A 3 zeigt die vielfältigen Krebserkrankungen bei Frauen und Männern – neben Herz-Kreislauferkrankungen, die häufigste tödliche Erkrankung weltweit. Aktive Krebsprävention und Diagnose kann demnach einen hohen positiven Einfluss auf das Wohlbefinden von Menschen ausüben.
Diese Arbeitet analysiert den Einfluss von KI in der Medizin – schwerpunktmäßig der Bilddiagnostik – in den Fachdisziplinen Dermatologie und Pathologie bei der Identifizierung und Diagnose von Krebserkrankungen.
Folgende Forschungsfragen leiten die vorliegende Arbeit: Wie kann KI die Gesundheit und Gesundheitssektor beeinflussen, begleiten und unterstützen? Welche Herausforderungen und Voraussetzungen bestehen für KI-Anwendungen im Gesundheitssektor? Wie kann KI in Pathologie und Dermatologie eingesetzt werden? Wie kann KI eine Krebsdiagnose begleitend unterstützen?
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung
2 Begrifflichkeiten Gesundheitsindustrie & KI
2.1 Besonderheiten und ökonomische KPI Gesundheitsindustrie
2.2 Definition KI
2.3 Grundlagen und Bestandteile KI
3 KI in der Medizin – Diagnostik Pathologie und Dermatologie
3.1 SWOT-Analyse – KI in der Medizin
3.2 Vier Faktoren für die KI-Bereitstellung in medizinischen Bereichen
3.3 Bilddiagnostik mit KI und Computer Vision
3.4 KI in der Pathologie
3.5 KI in der Dermatologie
4 Anwendungsbeispiel: KI in der Krebsdiagnose/Therapie
5 Zusammenfassung und Ausblick
Zielsetzung & Themen
Die vorliegende Arbeit untersucht den Einfluss von Künstlicher Intelligenz (KI) in der medizinischen Diagnostik, insbesondere in den Fachdisziplinen Pathologie und Dermatologie, um deren Potenzial bei der präzisen Identifizierung von Krebserkrankungen und der Unterstützung bei Therapieentscheidungen zu bewerten.
- Grundlagen der KI und ihre Bedeutung für die Gesundheitsindustrie
- SWOT-Analyse des KI-Einsatzes im medizinischen Kontext
- Anwendung von Computer Vision in der Bilddiagnostik
- KI-gestützte Optimierung in Pathologie und Dermatologie
- Praxisnahe Schritte vom Screening bis zur Therapie
Auszug aus dem Buch
3.3 Bilddiagnostik mit KI und Computer Vision
Computer Vision (computergestütztes und -basiertes Sehen), die Klassifizierung, Lokalisierung, Identifizierung und Detektion von definierten Objekten in einem Bild durch Feature-Erkennung (Ecken und Kanten), versetzt Computer in die Lage visuelle Reize zu verarbeiten und zu analysieren, um erkannte Strukturen in der Bilddiagnostik für eine medizinische Diagnose einzusetzen. Die Genauigkeit der Klassifizierung von Objekten hat mittlerweile die menschlichen Leistungsfähigkeiten erreicht und teilweise übertroffen. Die Fähigkeiten von CV steigen, je besser die medizinischen Datensätze aufbereitet sind. Verwendete Diagnosen von Ärzten und medizinischen Abläufen, wie Screening, Überwachung und Vorhersage von Krankheitsverläufen, klinische Forschungen können die Datenqualität spürbar steigern. CV – angetrieben durch DL – für medizinische Anwendungen mit Schwerpunkt auf Bilddiagnostik und medizinischen Videos im klinischen Einsatz kann somit dazu beitragen die Qualität von Diagnosen – aber auch rechtzeitigen Präventionsmaßnahmen beispielsweise bei Krebs – zu steigern und das bei gleichzeitig höherer Umsetzungsgeschwindigkeit, als bei herkömmlichen Diagnosen von Ärzten.
Im Gesundheitssektor können folgende Teildisziplinen am Einsatz von KI in Kombination mit CV partizipieren: Pathologie, Dermatologie, Kardiologie und Augenheilkunde. Endoskopie und Chirurgie können mittels CV videobasiert unterstützt werden, indem die chirurgische robotergestützte Leistung in Echtzeit anhand von GOALS-Kriterien bewertet wird. Verbesserungspotentiale können in Echtzeit zum Patientenwohl ebenso umgesetzt werden. Bildgebende Diagnostik ist in den Fachbereichen Radiologie, Pathologie, Dermatologie und Augenheilkunde mittels CV signifikant gestiegen, da hier visuelle Muster- und Strukturerkennung für Diagnose und Therapie entscheidend sein können (Esteva et al., 2021, S. 1 ff.).
Die Lernarchitektur der Neuronalen Netze kann dahingehendgestaltet werden, dass auch im Output Bilder erzeugt werden, die mittels Superauflösung optimiert/konstruiert oder vollständig neuartig gestaltet sind. Die Umwandlung von Ultraschall- in MRT-Bilder ist ebenso möglich, siehe Prozessablauf in Abbildung A 2 (Esteva et al., 2021, S. 3 f.).
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Diese Einleitung führt in die Relevanz der Künstlichen Intelligenz in der Gesundheitsindustrie ein und stellt die zentralen Forschungsfragen zur Unterstützung der Krebsdiagnostik.
2 Begrifflichkeiten Gesundheitsindustrie & KI: Das Kapitel definiert grundlegende Begriffe zur KI und beleuchtet die wirtschaftliche Dynamik sowie die Besonderheiten des Gesundheitsmarktes.
3 KI in der Medizin – Diagnostik Pathologie und Dermatologie: Hier wird der Einsatz von KI in der medizinischen Bildgebung analysiert, inklusive einer umfassenden SWOT-Analyse und den spezifischen Anwendungsgebieten in Pathologie und Dermatologie.
4 Anwendungsbeispiel: KI in der Krebsdiagnose/Therapie: Anhand eines vierstufigen Prozesses von der Vorsorge bis zur Datenspende wird der konkrete Einsatz von KI bei Krebspatienten illustriert.
5 Zusammenfassung und Ausblick: Das Abschlusskapitel wertet die Potenziale und Herausforderungen der KI-Technologie in der Medizin aus und gibt einen Ausblick auf die zukünftige Entwicklung.
Schlüsselwörter
Künstliche Intelligenz, KI, Medizin, Gesundheitsindustrie, Krebsdiagnose, Pathologie, Dermatologie, Computer Vision, Deep Learning, Bilddiagnostik, Digitalisierung, Algorithmen, Datenqualität, Prävention, Therapieentscheidung.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit?
Die Arbeit untersucht, wie Künstliche Intelligenz (KI) in der medizinischen Bilddiagnostik eingesetzt werden kann, um Prozesse in der Pathologie und Dermatologie zu verbessern und die Krebsbekämpfung zu unterstützen.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Die zentralen Themen sind der Einsatz von KI im Gesundheitswesen, der technologische Hintergrund von Machine Learning und Computer Vision sowie die spezifische Anwendung bei der Identifizierung von Krebserkrankungen.
Was ist das primäre Ziel oder die Forschungsfrage?
Die Arbeit analysiert, wie KI den Gesundheitssektor unterstützen kann, welche Voraussetzungen für den Einsatz bestehen und wie sie konkret bei der Krebsdiagnostik und Therapie hilft.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Als methodisches Instrument wird eine SWOT-Analyse eingesetzt, um Stärken, Schwächen, Chancen und Risiken von KI-Anwendungen in der Medizin systematisch aufzuarbeiten.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Der Hauptteil befasst sich mit der Definition von KI, den Vier-Faktoren-Modellen für die Bereitstellung, dem Einsatz von Computer Vision sowie detaillierten Analysen zur Pathologie und Dermatologie.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Die Arbeit wird maßgeblich durch Begriffe wie Künstliche Intelligenz, Bilddiagnostik, Krebsdiagnose, Digitalisierung und medizinische Datensicherheit charakterisiert.
Welche Rolle spielt die Datenqualität für die KI?
Die Datenqualität ist essentiell, da KI-Modelle auf repräsentativen, verzerrungsfreien Datensätzen trainiert werden müssen, um valide Diagnosen und Therapieempfehlungen abgeben zu können.
Was besagt die SWOT-Analyse über den KI-Einsatz?
Sie zeigt Chancen wie gesteigerte Resilienz und Präzision, weist aber auch auf Risiken wie den Gender-Data-Gap, ethische Bedenken und die Problematik von KI als "Black-Box" hin.
Wie unterscheidet sich Hauttyp-Training in der Dermatologie?
Eine KI, die vorwiegend auf hellen Hauttypen trainiert wurde, kann bei dunkleren Hauttypen ungenauer diagnostizieren, weshalb technische Anpassungen wie Farbverlaufsmasken notwendig sind.
- Citation du texte
- Maik Chudziak (Auteur), 2022, Künstliche Intelligenz in der Gesundheitsindustrie – Pathologie und Dermatologie, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1239191
