AI-Horizonte für Krankenhäuser durch Generative Künstliche Intelligenz

KI

Veröffentlicht 22.03.2024 08:20, Kim Wehrs

In der digitalen Transformation eröffnen sich für Krankenhäuser und medizinische Einrichtungen bahnbrechende Möglichkeiten durch den Einsatz von Generativer Künstlicher Intelligenz (GenAI) und Large Language Models (LLMs). Diese Technologien krempeln die Art und Weise um, wie unstrukturierte Daten genutzt werden, und stellen damit eine Vielzahl neuer Herausforderungen in Bezug auf Verantwortlichkeiten und Risiken dar. 

Durch den Einsatz von GenAI und LLMs können Krankenhäuser nun enorme Mengen unstrukturierter Daten effizient analysieren. Patientenakten, medizinische Berichte, Forschungspapiere und sogar Echtzeit-Gesundheitsdaten können von diesen Systemen durchforstet werden, um Erkenntnisse zu gewinnen, die bisher unerreicht waren. Dies führt zu schnelleren Diagnosen, personalisierten Behandlungsplänen und einer insgesamt verbesserten Patientenversorgung.

Mit diesen innovativen Technologien gehen auch neue Verantwortlichkeiten einher. Krankenhäuser müssen sicherstellen, dass die eingesetzten Algorithmen ethisch und transparent sind. Die Herkunft der Daten, auf denen diese Systeme basieren, muss sorgfältig geprüft werden, um jegliche Verzerrungen oder Diskriminierung zu vermeiden. Darüber hinaus müssen medizinische Fachkräfte in der Lage sein, die Empfehlungen und Vorhersagen dieser Systeme zu interpretieren und zu validieren.

Risiken sind ebenfalls präsent. Datenschutz und Sicherheit stehen an erster Stelle, da der Umgang mit sensiblen Gesundheitsdaten höchste Priorität hat. Ein fehlerhafter Algorithmus oder eine falsche Interpretation könnten schwerwiegende Konsequenzen für Patienten und den Ruf eines Krankenhauses haben.
 

Veränderungen, Verantwortlichkeiten und Risiken

Der Einsatz von Generative-AI-Tools und -Funktionen in Kliniken bringt bedeutende Veränderungen in den Verantwortlichkeiten und Risiken mit sich. Neue Aufgaben fallen an, darunter die Sicherstellung der Datensicherheit und des Datenschutzes. Dies erfordert eine verstärkte Überwachung der verwendeten Daten und Systeme, was IT- und Datenschutzexperten betrifft. Zudem müssen Kliniken sicherstellen, dass Generative-AI-Systeme korrekt arbeiten und den klinischen Standards entsprechen. Dafür sind Überwachungspersonen, möglicherweise Ärzte oder Techniker, verantwortlich.

Die Integration und Schulung des medizinischen Personals für den Umgang mit diesen Tools wird ebenfalls zu einer neuen Verantwortung. Es müssen klare Richtlinien festgelegt werden, wer letztendlich für die Entscheidungen verantwortlich ist, die auf den Ergebnissen der AI basieren. Ethikkomitees könnten benötigt werden, um sicherzustellen, dass der Einsatz ethisch vertretbar ist und den geltenden Gesetzen entspricht.

Auf der Risikoseite könnten falsch interpretierte Daten zu fehlerhaften Diagnosen oder Behandlungsplänen führen. Datenschutzverletzungen sind ein weiteres Risiko, besonders wenn sensible Patientendaten durch die AI gefährdet werden. Haftungsfragen könnten auftreten, wenn Fehler oder negative Ergebnisse auf den Einsatz von AI-Tools zurückzuführen sind. Eine zu starke Abhängigkeit von Technologie könnte kritisches Denken vernachlässigen und Probleme bei technischen Ausfällen könnten den Klinikbetrieb stören. GenerativeAI-Tools könnten auch bestehende Ungleichheiten verstärken, wenn sie auf ungleichen Datensätzen trainiert sind. Insgesamt erfordert der Einsatz von Generative-AI-Tools in Kliniken eine sorgfältige Planung, Schulung und Überwachung, um Verantwortlichkeiten zu klären und die Risiken zu minimieren. 

Trotz dieser Herausforderungen überwiegen die Chancen, die GenAI und LLMs im Gesundheitswesen bieten. Mit klaren Richtlinien, Schulungen für das medizinische Personal und einer kontinuierlichen Überwachung können Krankenhäuser die Vorteile dieser Technologien voll ausschöpfen. Sie markieren einen Meilenstein in der medizinischen Forschung und Behandlung, und mit der richtigen Strategie können Krankenhäuser eine sichere und effektive Integration in ihren Arbeitsablauf gewährleisten.

 

Autor: Wolf-Dietrich Lorenz                                                   Bild AdobeStock / LALAKA

 

 


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