Diese Arbeit analysiert, welche zukünftige Position die Künstliche Intelligenz (KI) in der Diagnostik einnehmen und wie sie zu Arbeitsentlastungen beim Personal im Gesundheitswesen beitragen kann.
Der medizinische Bereich steht in den kommenden Jahren vor großen Herausforderungen. Ein Hauptgrund hierfür ist die stetig steigende Lebenserwartung, welche sich in Deutschland seit den 1950er Jahren bis heute bei den Männern durchschnittlich von 64,6 auf 79,1 Jahre und bei den Frauen von 68,5 auf 84,1 Jahre erhöht hat. Prognostiziert wird für das Jahr 2060 eine Lebenserwartung von 84,8 Jahren beim Mann und 88,8 Jahren bei der Frau. Folglich wird die durchschnittliche Lebenserwartung innerhalb eines Jahrhunderts um circa 20 Jahre ansteigen.
Auf der anderen Seite stellt jedoch heute schon der Mangel an medizinischen Fachpersonal und die daraus resultierende schlechte Verfügbarkeit - insbesondere in ländlichen Bereichen - ein massives Problem dar.
Daher ist es unabdingbar, dass verstärkt Computer und die damit verbundene Digitalisierung Aufgaben im medizinischen Bereich übernehmen.
Inhaltsverzeichnis
1 Zukünftige Herausforderungen im Gesundheitswesen
2 Zentrale Fragestellung
3 Grundlagen der Künstlichen Intelligenz
3.1 Ursprung der Künstlichen Intelligenz
3.2 Einteilung der Künstlichen Intelligenz
3.2.1 Überwachtes Lernen
3.2.2 Unüberwachtes Lernen
4 Stand der Technik
4.1 Allgemeines
4.2 KI-Software
4.2.1 KI-Software Studie 1 – NCT Heidelberg
4.2.2 KI-Software Studie 2 – Universität Stanford
4.3 Gerätetechnik
4.3.1 Tendenzen in der Geräteentwicklung für Dermatologen
4.3.2 ABTM Master der Firma Fotofinder
5 Wirtschaftlichkeitsanalyse
5.1 Versorgungsstruktur von Hautärzten in Deutschland
5.2 Aktueller Stand der Versorgungsleistung
5.3 Wirtschaftlichkeitsberechnungen
5.3.1 Annahmen zur Wirtschaftlichkeitsberechnung
5.3.2 Kostenvergleich mit Leasingrate
5.3.3 Kostenvergleich bei Kauf
6 Vision „Bodyscreening der Zukunft“
7 Datenschutz und Datenethik im medizinischen Umfeld
8 Fazit und Ausblick
Zielsetzung & Themen
Die Projektarbeit untersucht das Potenzial Künstlicher Intelligenz bei der Diagnose von Hautkrebs, um den wachsenden Herausforderungen durch den Ärztemangel im dermatologischen Bereich zu begegnen. Es wird analysiert, ob KI als eigenständiges Diagnosewerkzeug fungieren kann, wie die wirtschaftliche Implementierung in Praxen gestaltet werden kann und wie eine digitale Vision der Zukunft unter Berücksichtigung von Big Data und Datenschutz realisierbar ist.
- Grundlagen der Künstlichen Intelligenz (ML, Deep Learning, überwachtes/unüberwachtes Lernen)
- Aktueller Stand der KI-gestützten Hautkrebsdiagnostik (Fallstudien Heidelberg und Stanford)
- Wirtschaftlichkeitsanalyse für ein hypothetisches dermatologisches Untersuchungszentrum
- Konzeption einer digitalen Vision „Bodyscreening der Zukunft“
- Datenschutzrechtliche und ethische Implikationen im medizinischen Umfeld
Auszug aus dem Buch
3.1 Ursprung der Künstlichen Intelligenz
Die 1950er Jahre gelten als Beginn der Künstlichen Intelligenz, welche durch das Werk „Computing Machinery and Intelligence“ des englischen Forschers Alan Turing kulminierte. Hierbei entwickelte er den sogenannten „Turing-Test“, um herausfinden, ob die Intelligenz eines bestimmten maschinellen Systems der eines Menschen entspricht. Damit definierte er künstliche Intelligenz derart, dass wenn man eine Maschine nicht von einem Menschen unterscheiden kann, es sich um eine „intelligente Maschine“ handelt. [7]
In Abb. 3 ist der Turing-Test graphisch dargestellt. Die Teilnehmer des Tests sind der „Evaluator“ A, eine weitere Person „B“ und ein Computer „C“. „A“ chattet nun mit „B“ oder „C“ und muss folglich sich festlegen, wobei es sich bei „C“ um den Chat-Bot handelt. Kann „A“ dies nicht mit hoher Sicherheit sagen, ist der Test als erfolgreich für den Computer zu werten und das System als intelligent anzusehen. [8]
Eine Erweiterung zum Turing-Test bildet beispielsweise der Lovelace-Test. Hier muss die KI zusätzlich zum Turing-Test auch Kreativität beweisen, um als solche angesehen zu werden. [9]
Zusammenfassung der Kapitel
1 Zukünftige Herausforderungen im Gesundheitswesen: Dieses Kapitel thematisiert die steigende Lebenserwartung und den wachsenden Fachkräftemangel als treibende Faktoren für einen notwendigen digitalen Wandel in der Medizin.
2 Zentrale Fragestellung: Hier wird der Fokus auf die Hautkrebsdiagnostik gelegt, wobei die Differenzierung zwischen gutartigen Muttermalen und malignen Melanomen als entscheidendes Diagnosekriterium für die Projektarbeit definiert wird.
3 Grundlagen der Künstlichen Intelligenz: Das Kapitel erläutert die historischen Ursprünge der KI sowie deren Einteilung in maschinelles Lernen und Deep Learning unter Verwendung von überwachten und unüberwachten Lernprinzipien.
4 Stand der Technik: Es werden aktuelle Softwarelösungen und Gerätetechniken analysiert, wobei Fallstudien aus Heidelberg und Stanford die Leistungsfähigkeit von KI im Vergleich zu Dermatologen verdeutlichen.
5 Wirtschaftlichkeitsanalyse: Dieses Kapitel stellt zwei Geschäftsmodelle für ein automatisiertes Hautkrebs-Screening vor und vergleicht mittels Break-Even-Analysen die finanziellen Auswirkungen von Leasing gegenüber einem direkten Gerätekauf.
6 Vision „Bodyscreening der Zukunft“: Hier wird ein prozessualer Ablauf für ein voll digitalisiertes Screening-Center skizziert, das von der Smartphone-Anmeldung über den robotergestützten Scan bis hin zur automatisierten Befundübermittlung reicht.
7 Datenschutz und Datenethik im medizinischen Umfeld: Der Abschnitt beleuchtet die datenschutzrechtlichen Rahmenbedingungen unter der DSGVO und diskutiert das Spannungsfeld zwischen technischem Fortschritt durch Big Data und dem Schutz sensibler Patientendaten.
8 Fazit und Ausblick: Das Fazit fasst zusammen, dass KI derzeit als wertvolles Werkzeug zur Unterstützung des Dermatologen fungiert, eine fachmännische Beurteilung jedoch noch nicht vollständig ersetzen kann.
Schlüsselwörter
Künstliche Intelligenz, Hautkrebsdiagnose, Dermatologie, Machine Learning, Deep Learning, Wirtschaftlichkeitsanalyse, Bodyscreening, Digitalisierung, Datenschutz, DSGVO, Patientenversorgung, Diagnostik, Mustererkennung, Melanom, Automatisierung
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit befasst sich mit der Integration Künstlicher Intelligenz in die dermatologische Praxis, insbesondere im Bereich der Hautkrebsvorsorge, um dem Mangel an medizinischem Fachpersonal entgegenzuwirken.
Welche zentralen Themenfelder werden bearbeitet?
Die Themenfelder umfassen die technischen Grundlagen der KI, den aktuellen Stand der bildgebenden Diagnostik, die Wirtschaftlichkeitsrechnung für Arztpraxen sowie ethische und datenschutzrechtliche Fragestellungen.
Was ist das primäre Ziel der Arbeit?
Das Ziel ist es zu untersuchen, inwieweit KI-gestützte Systeme als Diagnosewerkzeuge in der Dermatologie wirtschaftlich einsetzbar sind und ob sie das erfahrene Auge des Facharztes künftig entlasten oder ersetzen können.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Die Arbeit nutzt eine Kombination aus Literaturrecherche, Analyse technischer Studien und betriebswirtschaftlichen Kalkulationsmodellen zur Bewertung von Investitionsmöglichkeiten.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Der Hauptteil analysiert die Funktionsweise von KI-Algorithmen, stellt klinische Studien zum Vergleich von Mensch und Maschine vor und entwickelt auf dieser Basis ein Szenario für ein zukünftiges, voll automatisiertes Screening-Zentrum.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Wichtige Begriffe sind unter anderem KI, Hautkrebsvorsorge, Wirtschaftlichkeit, Digitalisierung, Datenschutz und Mustererkennung.
Wie unterscheidet sich die Stanford-Studie von der NCT-Studie?
Der wesentliche Unterschied liegt in der höheren Entscheidungskomplexität der Stanford-Studie und deren Ansatz, Deep Learning auf Basis von Big Data (über 1,28 Millionen Bilder) anzuwenden.
Warum wird beim Leasing der Einsatz eines Körperscanners anstelle eines kleineren Geräts kalkuliert?
Für die Wirtschaftlichkeitsrechnung wird ein Körperscanner bevorzugt, da dessen Bauweise eine schnellere Erfassung der Körperoberfläche ermöglicht, was für einen hohen Patientendurchsatz pro Tag essenziell ist.
Welche Herausforderung sieht der Autor beim Datenschutz durch Big Data?
Der Autor kritisiert die Gefahr einer Zweckentfremdung sensibler Gesundheitsdaten für politische oder rein steuerungstechnische Aufgaben von Krankenkassen, statt diese primär für den medizinischen Fortschritt und das Patientenwohl zu nutzen.
- Citation du texte
- Tim Beyer (Auteur), 2020, Künstliche Intelligenz in der Diagnostik. Zukünftige Herausforderungen und Chancen im Gesundheitswesen, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/991609
