Viele Dimensionen des modernen Lebens werden zunehmend von künstlicher Intelligenz angetrieben, einschließlich verschiedener Aspekte von Gesundheit und Wohlbefinden. Wie lange dauert es, bis ein Computer die vom Menschen gesteuerten Maßnahmen zur Gesundheitsversorgung übertreffen kann? Vielleicht noch wichtiger, wie lange dauert es noch, bis ein Mensch bereit ist, einem Nichtmenschen zu vertrauen, um ihn oder sie zu behandeln? Diese beiden Fragen könnten in der Debatte über das Potenzial der maschinellen Lerntechnologie und der Robotik im Gesundheitswesen eine zentrale Rolle spielen.
Computer können zunehmend menschenähnlich "denken". Ob wir nun bereit sind oder nicht, die jüngsten Entwicklungen im Bereich der kognitiven Computer signalisieren, dass das Zeitalter des computergestützten Coachings und der Gesundheitsversorgung angekommen ist.
Statistische Analyse von Gesundheitsinformationen
Es ist kein Geheimnis, dass wir jedes Mal, wenn wir etwas kaufen oder im Internet surfen, alle möglichen privaten und oft vertraulichen Informationen teilen. Die Fähigkeit, Gesundheitsereignisse einfach durch Aufspüren von Gelegenheitsverhalten vorherzusagen, wurde 2012 eindrucksvoll demonstriert, als der Einzelhändler Target die Welt zeigte, die sie mit unheimlicher Genauigkeit vorhersagen konnten, wenn eine Frau aufgrund ihrer Einkaufsgewohnheiten schwanger wurde – manchmal sogar die Nachricht einer Schwangerschaft schüchtern Familienmitglieder.
Viele persönliche Daten werden routinemäßig statistisch analysiert, um einen besseren Einblick in die Gewohnheiten und Eigenschaften zu geben. Einige dieser Praktiken geschehen freiwillig und mit dem vollen Bewusstsein und der Unterstützung des Benutzers, während andere von Organisationen und Unternehmen heimlich ausgeführt werden können.
Unfreiwilliges Verfolgen von Verhaltensweisen wirft bestimmte ethische und soziale Fragen auf.
Viele Menschen geben ihre persönlichen Gesundheitsinformationen jetzt auf verschiedene Arten frei, indem sie explizit über eine Gesundheitsrisikobewertung, beiläufig über Wearables und manchmal sogar unbeabsichtigt über soziale Medienbeiträge und Kaufverhalten teilen.
Die Genauigkeit, mit der diese Informationen analysiert und interpretiert werden können, nimmt zu, birgt sowohl Gefahren als auch Chancen und führt uns möglicherweise an die Grenzen einer neuen Ära, in der Technologie eine positive Rolle bei der Verbesserung unserer Gesundheit und unseres Wohlbefindens spielen könnte.
Personalisierung der Gesundheit und Lösung des Problems der Fehldiagnose
Diagnosefehler bei Ärzten sind ein großes Problemfeld. Aufgrund von Nachlässigkeit oder fehlender Abwägung der Fülle an Optionen können diese Fehler für den Patienten und seine Familie verheerend sein. Professor Eta Berner von der Universität von Alabama in Birmingham und Dr. Mark L. Graber vom Northport VA Medical Center fanden heraus, dass schätzungsweise 10 bis 20 Prozent der medizinischen Fälle fehldiagnostiziert wurden. Berner und Graber weisen darauf hin, dass effiziente kognitive Prozesse meist die richtige Diagnose sicherstellen. Es gibt jedoch Zeiten, in denen diese kognitiven Prozesse versagen. Die Analyse von Berner und Graber hat gezeigt, dass die Selbstüberschätzung des Arztes oft ein Grund für medizinische Fehler ist. Darüber hinaus fand ein von der Agency for Healthcare Research and Quality finanzierter Bericht 28 Prozent aller diagnostischen Fehler als schwerwiegend, was auf ein lebensbedrohliches Ereignis hindeutet.
Fehldiagnosen können von der Verschreibung eines falschen Medikaments bis zum chirurgischen Entfernen des falschen Körperteils reichen.
Diese alarmierende Statistik könnte dazu führen, dass man argumentiert, dass das bestehende Problem einfach dadurch gelöst werden könnte, dass der menschliche Faktor aus der Gleichung entfernt wird. Technologie wie IBMs Watson bietet nun Hoffnung, dass Informationen auf eine humanistischere Art und Weise synthetisiert und betrachtet werden können. Watsons Kognitive Technologie ist in der Lage, unstrukturierte Daten zu analysieren, komplexe Fragen zu verstehen und Endnutzern evidenzbasierte Lösungen zu präsentieren.
Watson zielt darauf ab, Vorhersagealgorithmen zu verbessern, die sich in realen Situationen nicht immer als erfolgreich erwiesen haben.
Was jedoch provokativer sein könnte als Watsons Vorhersagepotenzial ist die Möglichkeit, dass seine Technologie die Gesundheit von Menschen übertrifft, wenn es um Gesundheits- und Fitness-Interventionen geht.
Im Jahr 2015 bildete IBM Watson eine strategische Partnerschaft mit CVS Health, die die Einführung von Cognitive Computing in der kommerziellen Gesundheitsbranche ankündigte. Es deutete darauf hin, dass Ärzte und Apotheker bald Zugang zu einer Technologie hätten, die beispielsweise automatisch einen Rückgang der Gesundheit eines Patienten erkennen könnte.
Ein Vertrag zwischen Under Armour und IBM, der 2016 unterzeichnet wurde, gab Watson die Möglichkeit, seine Gesundheitsplattform weiter zu entwickeln. Auch Apple hat eine bedeutende Investition in die Watson-Plattform getätigt, um die Entwicklungsplattformen HealthKIT und ResearchKIT zu verbessern. Laut einem Bericht von Grand View Research Inc. wird der globale Markt für kognitive Computing im Gesundheitswesen voraussichtlich bis 2020 über 5 Milliarden US-Dollar erreichen.
Wissenschaftliche Studien unterstützen auch den Einsatz von Technologie, um das Risiko von Fehlern und Schäden in der Medizin zu minimieren. Dr. Mark L. Graber schlägt die Verwendung so genannter "Trigger-Tools" vor, die durch Diagnose von elektronischen Patientenakten diagnostizierte Fälle identifizieren und auf Diskrepanzen hin untersuchen könnten. In amerikanischen Krankenhäusern werden heute verschiedene Arten von Auslöserwerkzeugen verwendet, die jedoch nicht immer in der Lage sind, Diagnosefehler zu erkennen. Daher werden Anstrengungen unternommen, auch bessere präventive Maßnahmen zu entwickeln.
Ein vielversprechender Ansatz wurde von Dr. Hardeep Singh und seinen Kollegen vorgestellt. Sie entwickelten einen elektronischen Auslöser, mit dem Patienten identifiziert werden können, die innerhalb von zwei Wochen nach dem Besuch ihrer Primärversorgung außerplanmäßige Krankenhaustermine haben, was darauf hindeutet, dass bei der Erstuntersuchung möglicherweise etwas übersehen wurde. Viele Experten sagen voraus, dass eine solche Technologie dazu beitragen wird, Fehler zu vermeiden oder zumindest auf sie aufmerksam zu machen, um sie zu reduzieren.
Umfassende künstliche Intelligenz
Im Jahr 2015 äußerte der Vorsitzende von NHS England, Sir Malcolm Grant, seine Meinung, dass künstliche Intelligenz in das Gesundheitswesen aufgenommen werden sollte, da dies die Qualität der Pflege verbessern und die personalisierte Medizin voranbringen könnte. Viele Gesundheitsexperten haben seitdem diese Stimmung wiederholt. Eine Technologie, die Diagnosefehler durch Data Mining zuverlässig diagnostizieren und / oder identifizieren kann, ist wahrscheinlich nicht weit entfernt.
Kognitives Computing im Gesundheitswesen wird derzeit eher in beratender Funktion eingesetzt und nicht um endgültige Entscheidungen zu treffen oder Menschen per se zu ersetzen. Watson zum Beispiel hilft Einzelpersonen und Organisationen bei fortgeschritteneren und anspruchsvolleren klinischen Entscheidungen und wird bald Einzelpersonen helfen, ihre Fitness durch die Partnerschaft mit Under Armour zu verbessern. Aber erst vor kurzem überholten Computer den Menschen als dominierende Kraft in einem intellektuellen Sport wie Schach, und die Rechenleistung nimmt nur zu. Darüber hinaus wird das menschliche Element zu den Verarbeitungseigenschaften der Computer hinzugefügt, so dass die Vorstellung von Computer und Robotern nicht so weit hergeholt ist, wie es einst schien.
