Wo KI-Systeme unseren Ärzten in Zukunft Arbeit abnehmen – und wo nicht

Wer von den Errungenschaften moderner KI-Algorithmen in der Medizin hört, kommt schnell ins Staunen – so kann KI beispielsweise Lungen-Metastasen heutzutage bereits besser als Menschen erkennen. Darüber hinaus können die Algorithmen Referenzbilder für Ärzte erstellen, wie bestimmte Krebsarten auf Röntgenbildern aussehen würden. Diese Lösungen seien bislang allerdings auf spezifische Krankheiten oder Anwendungsfelder beschränkt, berichtet Joshua Gawlitza, Radiologe an der Universitätsklinik rechts der Isar von der Technischen Universität München. KI-Lösungen könnten deshalb insbesondere Ärzte unterstützen, die mit sehr vielen Untersuchungen konfrontiert seien. Aber „die kritischen Sachen sehen die Ärzte in der Regel noch besser. Nicht alle Untersuchungen sind perfekt – die Patienten atmen manchmal, wenn sie es nicht sollen, oder bewegen sich – da können Algorithmen schon sehr anfällig dafür sein“. Zukünftig sieht Gawlitza deshalb ein Zentaur-Modell als Lösung, wobei Ärzte die Entscheidungen treffen und durch die Performance von KI-Algorithmen unterstützt werden –beispielsweise in Form einer Zweitmeinung. Wie gut die Algorithmen funktionieren, hängt maßgeblich von Qualität und Quantität der verwendeten Trainingsdaten ab. Die Erstellung dieser Datensätze sieht Gawlitza zurzeit als große Herausforderung. Ärzte haben in der Regel wenig Zeit und nur Ärzte können beurteilen, ob das Bild einen Lebertumor oder nur eine Zyste zeigt, sagt Gawlitza. „Für die Aufgabe kann ich schlecht Studenten hinsetzen“. Den Datenschutz beim Aufbau einer Datenbasis zum Training der KI sieht Gawlitza als relativ unproblematisch: „Wir können die wichtigen Daten so gut anonymisiert darstellen, dass eigentlich ein Austausch unter zertifizierten Gesundheitszentren problemlos möglich sein sollte.“ Gawlitza hat keine Sorgen, dass KI in naher Zukunft die Jobs von Ärzten übernehmen wird. „Selbst wenn in ein paar Dekaden die Algorithmen besser sind als wir, wird der Arzt noch lange im Stuhl sitzen, denn Siemens, Phillips und die ganzen Start-ups werden nicht die Haftung dafür übernehmen.“ Dafür sei es aber zukünftig enorm wichtig, dass Ärzte die Funktionsweise der KI-Algorithmen verstehen, um deren Entscheidungen am Ende besser verstehen zu können. Die Folge ist Teil unseres Podcasts „Künstliche Intelligenz“. Er geht den Fragen nach, was KI kann, wo sie angewendet wird, was sie bereits verändert hat und welchen Beitrag sie in der Zukunft leisten kann. Für den Podcast hat die F.A.Z. mit Peter Buxmann und Holger Schmidt zwei ausgewiesene KI-Experten an Bord geholt: Beide erforschen und lehren die Potenziale der KI und deren Auswirkungen auf Wirtschaft und Arbeit an der Technischen Universität Darmstadt. Peter Buxmann ist Inhaber des Lehrstuhls für Wirtschaftsinformatik und beschäftigt sich seit vielen Jahren mit den Anwendungen von KI, der digitalen Transformation sowie datenbasierten Geschäftsmodellen. Sein Podcast-Partner Holger Schmidt ist Digital Economist, Speaker und Autor. Seine Kernthemen sind KI, Plattform-Ökonomie und digitale Geschäftsmodelle. Die beiden Hosts greifen in jeder Folge einen neuen Aspekt der Künstlichen Intelligenz auf, erklären Zusammenhänge und geben präzise Einordnungen. Die Folgen haben eine Länge von rund dreißig Minuten und erscheinen monatlich jeweils am ersten Montag.

Om Podcasten

Im Podcast "Künstliche Intelligenz" sprechen Peter Buxmann und Holger Schmidt mit Gästen über Einsatzfelder der künstlichen Intelligenz in Unternehmen und die Entwicklung neuer datengetriebener Geschäftsmodelle. Peter Buxmann und Holger Schmidt erforschen am Fachgebiet Wirtschaftsinformatik der Technischen Universität Darmstadt die Potenziale der künstlichen Intelligenz und deren Auswirkungen auf Wirtschaft und Arbeit.