Prof. Forsting auf der aitomation conference

Machine Learning und Deep Learning in der Humanmedizin

02.04.2019
Von 
Susanne Köppler ist nach einigen Jahren als Praktikantin und freie Mitarbeiterin in den Redaktionen des IDG Medienhauses nun als Content Managerin Events für die inhaltliche Ausgestaltung der Channel- und C-Level-Events bei IDG verantwortlich.
Im Gespräch anlässlich seiner Keynote auf der aitomation conference am 09. Mai in Hamburg spricht Prof. Forsting über den Stand der Künstlichen Intelligenz am Uniklinikum Essen und darüber, wie KI die Rolle des Arztes verändern wird.
  • aitomation conference am 9. Und 10. Mai in Hamburg
  • Die Konferenz für KI- und Automation-Macher
  • Mit Keynote-Sprecher Prof. Dr. med. Michael Forsting

Automation und Künstliche Intelligenz haben Einfluss auf jede Branche. In der Medizin wird bereits seit langer Zeit auf technologische Unterstützung gesetzt. Roboter-Instrumente und Mini-Kameras unterstützen Chirurgen bei diffizilen Eingriffen, automatisierte Bildanalyse hilft Radiologen beim Auswerten von Bildern.

Künstliche Intelligenz in der Medizin

Viele Fehler, die vor ein paar Dekaden noch regelmäßig gemacht wurden, können heute durch die Hilfe von Automationslösungen und den Einsatz moderner Technologien vermieden werden. Doch den größten Nutzen in der Humanmedizin, den neue Technologien wie Künstliche Intelligenz in Zukunft noch entfalten kann, sieht Prof. Dr. med. Michael Forsting, Professor für Radiologie und Neuroradiologie und Medizinischer Leiter Zentrale Informationstechnologie am Universitätsklinikum Essen, in der sprechenden Medizin, also in allen ärztlichen Interventionen, die die Kommunikation zwischen Arzt und Patient als Wirkfaktor nutzen.

Herr Prof. Forsting, was hat Sie dazu bewogen, sich dem Thema KI in der Humanmedizin zu widmen?

Prof. Dr. med. Michael Forsting wird am 9. Mai die aitomation conference mit einer Keynote eröffnen.
Prof. Dr. med. Michael Forsting wird am 9. Mai die aitomation conference mit einer Keynote eröffnen.
Foto: Universitätsklinikum Essen

Forsting: In der Medizin gibt es aktuell zwei große Trends. Das ist auf der einen Seite die Digitalisierung. Diese ist für uns Radiologen mittlerweile fast ein wenig langweilig. In anderen medizinischen Bereichen bzw. Fächern kommt sie aktuell jedoch erst an, zum Beispiel mit der elektronischen Patientenakte. Und der zweite Trend ist die personalisierte Medizin (Anm. der Redaktion: In der personalisierten Medizin soll jeder Patient unter weitgehender Einbeziehung individueller Gegebenheiten, über die funktionale Krankheitsdiagnose hinaus, behandelt werden). Diese ist allerdings aktuell oft noch Wunschdenken, wenngleich es in der Onkologie schon Forstschritte gibt.

Große Datenmengen können mit KI analysiert werden

Vor etwa 50 Jahren war Krebs noch gleich Krebs. Das ist schon lange nicht mehr so. Die bösartigen Erkrankungen unterscheiden sich dramatisch. Der Brustkrebs der einen Frau kann ganz anders sein, als der Brustkrebs der anderen Frau. Genetische Muster können zur Risikoratifizierung beitragen und damit zur effektiven Steuerung der Therapie. Diese Art der Herangehensweise bezeichnet man außerhalb der Medizin mit dem Buzzwort KI. Personalisierte Medizin ist nur mit KI wirklich möglich, da die verwendeten Datenmengen so groß sind. Um Problematiken wie multiresistente Keime auszuschalten, muss Künstliche Intelligenz eingesetzt werden, da die zu erkennenden und auszuwertenden Muster sehr komplex sind.

Welche konkreten KI-Technologien kommen bei Ihnen zum Einsatz und wo liegen die technologischen Schwerpunkte?

Forsting: Wir machen bei uns im Krankenhaus nicht Big Data, sondern Machine Learning bzw. Deep Learning. Wir trainieren Maschinen mit Daten. Zum Beispiel haben wir einen Algorithmus trainiert, um das Knochenalter bei Kindern zu erkennen. Wir füttern also Maschinen mit hochvaliden Daten und trainieren so den Algorithmus. Im Endeffekt kann der Algorithmus dann nicht nur das Alter, sondern auch das Geschlecht des Kindes erkennen, obwohl wir ihm das nicht beigebracht hatten.

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Das ist die eigentliche Chance der KI - denn diesen Zusammenhang hatte noch kein Mediziner gesehen. Die Vorteile der KI liegen also darin, dass der Algorithmus hypothesenfrei sucht. Wir denken, dass die sprechende Medizin und die hypothesengetriebene Wissenschaft der Goldstandard sind. Beides ist vielleicht falsch. Künstliche Intelligenz nutzt keine Hypothesen. Und das birgt die große Chance, dass ganz andere Zusammenhänge von Erkrankungen erkannt werden.

Prof. Forsting auf der aitomation conference

Sie halten auf der aitomation conference die Eröffnungskeynote. Was bringen Sie mit?

Forsting: Ich werde etwas über konkrete Applikationen erzählen, die es heute bereits gibt. Das wird jedoch nicht der Kern des Vortrags sein. Wenn man über KI in der Medizin spricht, spricht man häufig über den Einsatz in der Radiologie. Wenn man sich allerdings in der Realität umschaut, stelle ich die Frage, wo in der Medizin durch den Einsatz von KI der größte Nutzen erzielt werden kann. Die Antwort ist einfach: Dort, wo die meisten Fehler gemacht werden. Und das ist nicht die Radiologie. Die technischen Disziplinen, also Labor und Radiologie, erreichen schon eine sehr hohe Genauigkeit. Heute ersetzt das CT das Ertasten der Leber zum Beispiel - und dabei kann man sich nicht mehr im gleichen Maße irren wie früher. Im Prinzip ist die Zahl der Fehler sehr gering.

Die größte Fehlerquelle liegt in der sprechenden Medizin. Betrachten wir einmal die Krankheit Depression. Ein Mensch geht zum Orthopäden, weil er Rückenschmerzen hat. Nach der Behandlung durch eine Operation hat er noch immer Rückenschmerzen. Dann dauert es im Durchschnitt etwa 2,5 Jahre, bis jemand eine Depression diagnostiziert - auf diesem Weg und in dieser Zeit können sehr viele Fehler gemacht werden. Lässt man eine Künstliche Intelligenz die Fotos auf einem Instagram-Profil analysieren, kann diese eine Diagnose hinsichtlich einer möglichen Depression genauso gut stellen wie ein Hausarzt. Inkludiert man noch die Facebook-Fotos, ist die Qualität der Diagnose vergleichbar mit einem Psychiater; und wenn dann noch bestimmte Aussagen mit analysiert werden, stellt die Künstliche Intelligenz bessere Diagnosen als der Psychiater.

Das scheint mir eine provokante Aussage zu sein.

Die Rolle des Arztes wird revolutioniert

Forsting: Ja, mit so einer Aussage macht man sich weder bei den Patienten noch bei den Ärzten beliebt. Die Fehler in der sprechenden Medizin werden gerne ignoriert. Jedoch: Was wollen Sie lieber? Einen empathischen Arzt, der die falsche Diagnose stellt, oder einen Computer, der nach 30 Sekunden die richtige Diagnose stellt? Häufig wird ein empathischer Arzt gleichgesetzt mit einem guten Arzt. Empathie zu lernen ist allerdings deutlich leichter, als Medizin zu beherrschen. Künstliche Intelligenz wird die Medizin also meiner Ansicht nach revolutionieren, wenn auch nicht unbedingt technologisch, sondern im Hinblick auf die Rolle des Arztes. Das Ziel ist eine bessere Medizin. Hierfür muss zunächst einmal die Diagnosestellung verbessert werden. Und wenn das mit KI gelingt, wird kein Arzt etwas dagegen haben.

Der Einsatz von Automatisierung und Künstlicher Intelligenz hat in der Medizin - in der Diagnose und auch Forschung - eine hohe Bedeutung. Trotzdem ziehen laut einer aktuellen VMware-Umfrage über 60 % der Deutschen einen menschlichen Chirurgen einem Roboter vor, selbst wenn es den anschließenden Heilungsprozess beschleunigen würde. Was glauben Sie, weshalb ist das so?

Forsting: Das ist meiner Ansicht nach eine hypothetische Frage. Wenn Sie das gesunde Menschen Fragen, ist die Antwort klar. Jedoch, wenn Sie ernsthaft krank sind, werden Sie keine Fehler akzeptieren. Sie werden dort hingehen, wo die beste Auswertung der zur Verfügung stehenden Daten die besten Heilungschancen verspricht. Wenn es wirklich um Leben und Tod geht, will kein Mensch eine falsche Diagnose oder Behandlung von einem netten Arzt erhalten. Das ist ja auch nicht nötig. Beim Einsatz von KI in der Medizin geht es nicht um den Ersatz der Ärzte. Es geht darum, die Medizin, die Diagnosen, die Behandlungen und damit die Ärzte besser zu machen und nicht eine Konkurrenz zwischen Arzt und Maschine zu generieren. Es soll eine Symbiose zwischen KI und Arzt entstehen.

Effiziente Symbiose zwischen Arzt und Maschine

Die Realität zeigt, dass es noch lange nicht möglich sein wird, dass Sie zuhause Ihre Diagnose selbst am Computer erstellen. Und diese von uns forcierte Symbiose zwischen Arzt und Maschine ist ja bereits da. In der Labormedizin zum Beispiel, und jeder ist froh darüber. Eine faire Frage zu diesem Thema an die Menschen wäre: Wollen Sie möglichst schnell die richtige Diagnose erhalten? Die Antwort wird wohl ja sein. Und: Wollen Sie eine Fehldiagnose durch den Arzt riskieren? Die Antwort auf diese Frage wird wohl nein sein.

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Was ist das Wichtigste, was Sie bei der Umsetzung Ihrer bisherigen KI-Projekte gelernt haben?

Forsting: Ich habe gelernt, dass meine Erwartungen übertroffen wurden. Ich dachte, dass die Muster, die für bestimmte Erkrankungen stehen, für mich erkennbar sind. Ich habe gelernt, dass es viel intensivere Muster gibt, bei denen uns der Einsatz von KI zum Beispiel Biopsien ersparen kann. Die wichtigste Erkenntnis für mich ist jedoch, dass KI viel mehr kann, als wir am Anfang dachten. Die wird natürlich auch irgendwann an ihre Grenzen stoßen, zum Beispiel immer dann, wenn wir keine validen Daten haben. Mit validen und belastbaren Daten allerdings kennt die Effizient und der Nutzen der KI allerdings keine Grenzen.

Künstliche Intelligenz wird die Rolle des modernen Arztes in Zukunft verändern.
Künstliche Intelligenz wird die Rolle des modernen Arztes in Zukunft verändern.
Foto: Elnur - shutterstock.com

Auf welche Unternehmensbereiche werden KI-Lösungen Ihrer Ansicht nach die größten Auswirkungen haben?

Forsting: Ich denke, dass jetzt akademische Berufsgruppen von diesen technologischen Entwicklungen profitieren und Vorteile erhalten können. Zum Beispiel Juristen. Diese Berufsgruppe hält sich häufig für unersetzbar. Die Bewertung und Aufarbeitung banaler Verkehrsdelikte kann eine KI jedoch innerhalb weniger Monate lernen. In großen Kanzleien wird in der Bearbeitung digital in Büchern geblättert, um Präzedenzfälle zu finden - das kann die KI zum Beispiel deutlich schneller. Wahrscheinlich kann sie sogar hochautomatisiert selbst entscheiden. Zunächst muss man hier natürlich bei einfachen Fällen anfangen. Komplexere Sachverhalte sind aber mit Sicherheit auch möglich.

Außerdem wird KI einen großen Einfluss auf die hypothesengetriebene Wissenschaft haben. Alle Bereiche, in denen Forschung betrieben wird, werden von KI profitieren. Hypothesenfrei können beispielsweise Wirkstoffe gesucht werden oder Forschung in der Landwirtschaft betrieben werden. So kann ganz anders analysiert werden. Heute ist vieles noch hypothesengetrieben, aber überall dort, wo Forschung betrieben wird, wird Künstliche Intelligenz zum Einsatz kommen und die Forschung verbessern.

Vielen Dank für das Gespräch und bis zum 9. Mai auf der aitomation conference!

aitomation conference am 9. Und 10. Mai 2019 in Hamburg

aitomation verbindet fachlich anspruchsvollen Erfahrungsaustausch und nutzwertige Use-Cases mit hochklassigem Networking und der Möglichkeit für die Teilnehmer, durch neue Impulse einen frischen Blick auf die Themen KI und Automation werfen zu können. Kommen Sie am 9. und 10. Mai 2019 nach Hamburg zur aitomation conference! Sichern Sie sich noch heute Ihr Ticket unter www.aitomation.de/anmeldung/.