Wo liegen die Grenzen der "Arbeitsteilung" in der medizinischen Behandlungseffizienz?
Die Anwendung von KI in der Medizin bedeutet nicht "Ärzte zu ersetzen". Derzeit ist KI am besten darin, "standardisierte, hochintensive Aufgaben" zu bewältigen, wie z.B. medizinische Bildverarbeitung, Arzneimittel-Screening und Automatisierung von Befragungsprozessen. Ein Beispiel für die Bildverarbeitung ist, dass das KI-Modell des Google Health-Teams bei der Brustkrebs-Screening besser abschneidet als erfahrene Radiologen. Das System hat durch das Training mit Millionen von Mammographie-Bildern kleine Krankheitsanzeichen gelernt, mit einer Genauigkeit von über 94 %, während die Rate falsch-positiver Diagnosen deutlich unter der manuellen Diagnose liegt.
Was KI jedoch nicht gut kann, sind "klinische Intuition" oder "mehrfache komplexe Urteile". Zum Beispiel wird ein menschlicher Arzt bei einem Patienten mit Kopfschmerzen, Fieber und Müdigkeit eine Diagnose auf der Grundlage der Anamnese, der körperlichen Untersuchung und klinischen Erfahrung vorschlagen; während KI-Systeme oft mehr auf "Fragebogen-Eingaben" angewiesen sind und Vorschläge abgeben, ohne tatsächlichen Kontakt oder situative Urteilsbildung, was ihre Genauigkeit beeinflussen kann. Daher ist es in der gegenwärtigen Phase realistischer zu erkennen, dass "KI einen Teil dessen tun kann, was Ärzte gut können", anstatt zu sagen, dass "KI alles tun kann, was Ärzte tun können".
Die Essenz der KI-"Befragung" ist Datenmodellierung
Der erste Eindruck vieler Menschen von KI-Ärzten stammt von einigen "intelligenten Befragungs"-Plattformen oder Apps. Nachdem die Benutzer Symptome eingegeben haben, gibt das System erste Diagnosevorschläge und empfiehlt die entsprechenden Fachabteilungen. Die zugrunde liegende Technologie basiert hauptsächlich auf der Kombination von natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) und Entscheidungsbaum-Modellierung. KI-Systeme bauen ein Netzwerk von Beziehungen zwischen Symptomen und Ursachen auf, indem sie kontinuierlich "Fälle" und medizinische Leitlinien "lesen".
Ein Beispiel ist das "Zukunftskrankenhaus", das von Alibaba Health eingeführt wurde. Das KI-Befragungssystem basiert auf Millionen von elektronischen Patientenakten und Krankenversicherungsdaten und hat eine hohe Übereinstimmungsrate bei häufigen Krankheiten. Wenn der Benutzer "Halsschmerzen, laufende Nase, Husten" eingibt, kann das System innerhalb von Sekunden feststellen, dass die Wahrscheinlichkeit einer oberen Atemwegsinfektion höher ist, und empfiehlt einen Besuch bei einem HNO-Arzt.
Allerdings sind die Probleme dieses Befragungssystems offensichtlich. Erstens ist es auf die Genauigkeit der Eingaben des Patienten angewiesen und kann körperliche Untersuchungen oder biochemische Indikatoren nicht ersetzen; zweitens ist die Fähigkeit zur Beurteilung von überlappenden Symptomen oder seltenen Krankheiten begrenzt. Am wichtigsten ist, dass die Vorschläge oft auf "Wahrscheinlichkeitslogik" und nicht auf "kausaler Logik" basieren, was einen echten klinischen Interpretations- und Urteilsprozess vermissen lässt. Daher ähnelt es in der praktischen Anwendung eher einem "medizinischen Wissenssucher" als einem echten klinischen Arzt.
Medizinische Bildgebung ist das Hauptfeld, in dem KI ihre Stärke zeigt
Wenn KI im Befragungsszenario noch "unreif" erscheint, so ist ihre Leistung in der medizinischen Bildanalyse "beachtlich". Der Durchbruch in der KI-Bildverarbeitungstechnologie ist dem breiten Einsatz von Deep Learning, insbesondere von Convolutional Neural Networks (CNN), zu verdanken. Die Regelmäßigkeit medizinischer Bilder und das hochstandardisierte Beschriftungssystem bieten ideale Szenarien für das Training von KI.
In Bereichen wie der Screening von Lungenknoten, der Erkennung von diabetischer Retinopathie und der Erkennung von Blutungen im Gehirn sind mehrere KI-Systeme bereits in klinischen Pilotanwendungen. Zum Beispiel hat Tencent's "Miying" bei der Früherkennung von Lungenkrebs durch ein KI-Modell, das verdächtige Knoten in CT-Bildern identifiziert, eine Sensitivität von über 95 % erreicht, und die Früherkennungsrate für Lungenkrebs wurde um 30 % erhöht. Ebenso wurde das von DeepMind entwickelte System zur Erkennung von Augenhintergrundbildern bereits im britischen National Health Service klinisch validiert und kann innerhalb von 10 Sekunden feststellen, ob ein Augenhintergrundbild abnormal ist, um Ärzten bei der Entscheidung zu helfen, ob eine Überweisung erforderlich ist.
Der gemeinsame Vorteil dieser Technologien liegt in ihrer Schnelligkeit, Effizienz und Genauigkeit. KI wird nicht müde, ist nicht von subjektiven Vorlieben beeinflusst und kann Ärzten helfen, große Datenmengen zu verarbeiten und die Screening-Effizienz zu steigern. Aber sie hat auch Schwächen - die Erkennungsfähigkeit neuer Krankheiten und abnormaler Darstellungen hängt weiterhin von den Trainingsmustern ab. Wenn Bildmerkmale in den Daten nicht vorhanden sind, kann KI nur schwer flexibel schlussfolgern oder "übertragen", was auch der Grund ist, warum sie immer mit menschlicher Überprüfung kombiniert werden muss.
Hat KI-gestützte Diagnostik Einzug in echte Krankenhäuser gehalten?
In China haben bereits mehrere Krankenhäuser KI-gestützte Systeme eingeführt, die für die Erstdiagnose, Rezeptprüfung, pathologische Analyse und andere Bereiche verwendet werden. Zum Beispiel kann das "Alpha-Arzt"-System, das am Zweiten Krankenhaus der Zhejiang-Universität in Betrieb genommen wurde, Patienten im Wartebereich anleiten, Befragungsinformationen auszufüllen, die Ursachen vorläufig zu beurteilen und Behandlungsvorschläge zu unterbreiten; das System kann sogar nach der Diagnose durch den Arzt automatisch einen Entwurf der elektronischen Patientenakte erstellen, was die Dokumentationslast für Ärzte erheblich verringert.
Im Zhongshan-Krankenhaus in Shanghai kann das KI-System CT-Bildanalysen für Patienten mit Verdacht auf koronare Herzkrankheit durchführen und Ärzten quantitative Referenzen zur Schwere der Verengung bieten, wodurch viel Zeit für manuelle Messungen gespart wird. Darüber hinaus wird KI auch für die Archivierung von Patientenakten, die Abrechnung von Krankenversicherungen und das Management von Patienten-Nachverfolgungen in nicht direkt diagnostischen Bereichen eingesetzt, um die Effizienz der Informationsverarbeitung in Krankenhäusern zu verbessern.
Allerdings sind diese "in die Klinik eingetretenen" KIs größtenteils immer noch in einer "unterstützenden Rolle" und nicht die "Hauptakteure" bei Entscheidungen. Ob bei Diagnosen, Behandlungen oder Medikamenten, die Vorschläge von KI müssen immer von praktizierenden Ärzten überprüft und unterzeichnet werden. Der Grund dafür ist nicht, dass die Leistung der KI unzureichend ist, sondern dass es sich um äußerst strenge medizinische Ethik, rechtliche Verantwortlichkeiten und Patientensicherheitsgarantien handelt. Im bestehenden Gesundheitssystem kann KI nur ein "Werkzeug" und nicht ein "Verantwortungsträger" sein.
Medizinische Ethik und Verantwortungszuweisung bleiben die größten Herausforderungen
Das größte Problem der medizinischen Anwendung von KI liegt nicht in der Technologie, sondern in der Ethik und dem Recht. Eine der realistischsten Fragen ist: Wer ist verantwortlich, wenn eine Fehldiagnose durch KI zu einer Verzögerung der Behandlung oder zu negativen Folgen führt? Derzeit gibt es in den meisten globalen Gesundheitssystemen noch keine ausgereifte Mechanismen zur Verantwortungszuweisung für KI. In China müssen alle medizinischen Handlungen von lizenzierten Ärzten durchgeführt werden, und wenn ein KI-System Vorschläge macht, muss der Arzt, wenn er diese nicht angemessen überprüft, die Konsequenzen tragen.
Darüber hinaus ist das "Black-Box"-Problem von KI-Systemen ebenfalls besorgniserregend. Viele Deep-Learning-Modelle haben einen Entscheidungsprozess, der nicht transparent ist und keine klaren "Diagnosegründe" liefern kann, was dem Prinzip der "Rückverfolgbarkeit" in der Medizin widerspricht. Zum Beispiel könnte eine KI eine bestimmte Behandlungsmethode empfehlen, aber wenn sie gefragt wird, "auf welcher Grundlage", kann das System möglicherweise keinen erklärbaren Weg aufzeigen. In diesem Fall ist es schwierig, Vertrauen bei den Patienten aufzubauen, und Ärzte zögern, diese Empfehlungen anzunehmen.
Darüber hinaus ist das Training von KI stark von großen medizinischen Daten abhängig, die oft mit Datenschutz-, Ethik- und Sicherheitsfragen verbunden sind. Wenn die Datenquelle nicht transparent oder die Beschriftung nicht standardisiert ist, kann dies zu systematischen Verzerrungen im Modell führen. Zum Beispiel hatte ein KI-System aufgrund eines zu niedrigen Anteils weiblicher Proben im Trainingsdatensatz große Fehler bei der Erkennung von Brustkrebs, was auf "geschlechtsspezifische Vorurteile" hinweist. Daher ist das Auftreten von KI-Ärzten nicht nur eine technische Herausforderung, sondern auch eine umfassende Herausforderung für das moralische und rechtliche System.
Der zukünftige Weg ist Integration und nicht Ersatz
Der Entwicklungsweg von KI-Ärzten sollte nicht von der "Ersatztheorie" beeinflusst werden, sondern sollte zum Wesen der Medizin zurückkehren - dem Dienst an der menschlichen Gesundheit. Derzeit ist die vielversprechendste Richtung die "Mensch-Maschine-Kollaboration", bei der KI strukturierte, sich wiederholende Aufgaben übernimmt, um die Energie der Ärzte freizusetzen, damit sie sich auf individuelle Urteile, menschliche Kommunikation und komplexe Entscheidungen konzentrieren können.
Zum Beispiel kann KI im Management chronischer Krankheiten die langfristigen Daten zu Blutzucker, Blutdruck und Gewicht der Patienten analysieren, um Trendhinweise und Warninformationen zu geben und Ärzten zu helfen, frühzeitig einzugreifen; in der Telemedizin kann KI Bilder und Berichte vorab bewerten, um Ärzten zu helfen, effizienter in abgelegenen Gebieten zu arbeiten; in der klinischen Ausbildung kann KI Ärzten helfen, neue Ärzte auszubilden, indem sie simulierte Schlussfolgerungsfälle bereitstellt und die Lehrqualität verbessert.
Ein tieferer Trend ist die Schaffung eines ethischen Rahmens für die Medizin der KI und die normative Governance. In Zukunft könnte es ein einheitliches Überprüfungssystem für den "medizinischen Zugang" von KI geben, das die Grenzen zwischen "empfehlenswert" und "nicht entscheidungsfähig" klar definiert. Gleichzeitig müssen KI-Systeme auch die "Erklärbarkeit" in ihrem Design verbessern, um das Vertrauen der Öffentlichkeit zu erhöhen.
Von "Werkzeug" zu "Partner" hat der KI-Arzt noch einen langen Weg vor sich. Er kann vielleicht niemals den "klinischen Blick" mit Wärme ersetzen, aber er kann der leistungsstärkste intelligente Assistent an der Seite des Arztes werden. Und das ist das, was die KI-Medizin am meisten erwarten lässt.