Aachen, 09.04.2021. Durch Künstliche Intelligenz (KI) und lernende Systeme werden in der Medizin gänzlich neue Behandlungsmethoden geschaffen. Sei es bei der Auswertung von Daten, dem Erkennen von Mustern oder dem Abgleich von Symptomen. Die zunehmende Entwicklung geht mit enormen Erwartungen an den Fortschritt der medizinischen Versorgung einher. Zu den Anforderungen und Erwartungen von Ärztinnen und Ärzten an den Einsatz zukünftiger medizinischer Anwendungen in der Krankenversorgung hat die Uniklinik RWTH Aachen, Konsortialpartner des SMITH-Konsortiums der Medizininformatik-Initiative, eine webbasierte Umfrage durchgeführt. Die Ergebnisse wurden nun im Journal of Medical Internet Research veröffentlicht.
Für die Studie wurden Ärztinnen und Ärzte aller medizinischen Disziplinen an acht Universitätsklinika des SMITH-Konsortiums befragt. Insgesamt nahmen 303 Personen an der Online-Umfrage teil. Erhoben wurde auch ein Meinungsbild zur sekundären Verwendung von Patientendaten für die biomedizinische und medizinische Forschung, z. B. zur Entwicklung von Algorithmen für maschinelles Lernen.
Das medizinische Personal in der stationären Patientenversorgung zeigte grundsätzlich eine positive Einstellung zur Verwendung der meisten KI-Anwendungen in der Medizin. Über 90 Prozent der teilnehmenden Ärztinnen und Ärzte gehen davon aus, dass die Zukunft der Medizin von einer Mischung aus menschlicher und künstlicher Intelligenz geprägt sein wird, forderten aber gleichzeitig eine wissenschaftliche Bewertung von KI-basierten Systemen vor der Implementierung in den Klinikalltag.
Die Verfügbarkeit und ein vereinfachter Zugang zu großen, klinischen Forschungsdatenbanken ist eine elementare Voraussetzung für die KI-Entwicklung in der Medizin. Die befragten Medizinerinnen und Mediziner befürworten zu 80 Prozent die Vernetzung der Routineversorgung mit der medizinischen Forschung, um die Patientenversorgung sowie die biomedizinische und medizinische Forschung langfristig zu optimieren. Initiativen wie die deutsche Medizininformatik-Initiative, der EOSC (European Open Science Cloud) und die FAIR-Datenprinzipien (auffindbar, zugänglich, interoperabel und wiederverwendbar) schaffen die Voraussetzungen dafür, dass Forschung und Versorgung näher zusammenrücken. Dies wird langfristig zu einer verbesserten Analyse klinischer Daten und zu passgenaueren Diagnose- und Behandlungsentscheidungen für Patientinnen und Patienten führen.
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Quelle: SMITH