Multimodale KI im Gesundheitswesen als Grundlage für fundierte Entscheidungen

Bei der sich rasant entwickelnden künstlichen Intelligenz (KI) dominieren vor allem Single-Input-Systeme den Markt.

Fachkräfte im Gesundheitswesen sind aber auf ein breites Spektrum an Informationen angewiesen – von Patientenakten bis hin zu direkten Untersuchungen – um wichtige Entscheidungen zu treffen.

Multimodale KI könnte der Paradigmenwechsel sein, der die Lücke in der Gesundheitsversorgung schließen wird. Das Potenzial ist immens, Entscheidungsprozesse zu verbessern, indem man Zugang zu Daten aus verschiedenen Silos erhält.

KI im Gesundheitswesen

Künstliche Intelligenz (KI) ist zu einem integralen Bestandteil des Gesundheitswesens geworden und hat die Fähigkeit, verschiedene Aspekte der medizinischen Praxis und Forschung zu verändern.

KI-gestützte Algorithmen können komplexe medizinische Daten, wie z. B. bildgebende Scans und genetische Informationen, mit bemerkenswerter Geschwindigkeit und Genauigkeit analysieren und so bei der Krankheitsdiagnose und Behandlungsplanung helfen.

Darüber hinaus verbessern KI-gesteuerte Prognosemodelle die Patientenversorgung durch Vorhersage von Krankheitstrends und Behandlungsergebnissen.

Zusätzlich werden Verwaltungsaufgaben durch Automatisierung rationalisiert, so dass das medizinische Fachpersonal mehr Zeit für die Interaktion mit Patienten aufwenden kann, wobei KI möglicherweise dem weltweiten Mangel an Radiologen entgegenwirkt.

KI wird effektiv in verschiedenen medizinischen Bereichen eingesetzt, um Unregelmäßigkeiten in radiologischen Scans schnell zu erkennen, komplexe biomedizinische Signale für die Früherkennung von Krankheiten zu entschlüsseln sowie maßgeschneiderte Behandlungsansätze durch die Analyse von genetischen Daten zu entwickeln.

Darüber hinaus trägt KI zur Verbesserung der klinischen Entscheidungsfindung und der Prognoseergebnisse bei, z. B. durch die Integration von generativer KI in elektronische Gesundheitsakten.

Während KI bisher vor allem für die Analyse einzelner Datenkategorien verwendet wurde, stößt dieser unimodale KI-Ansatz im Gesundheitswesen jedoch an seine Grenzen:

• Unvollständiger Überblick: Unimodalen KI-Systemen fehlt die Fähigkeit, den Zustand eines Patienten ganzheitlich zu betrachten. So könnte ein KI-System, das sich ausschließlich auf medizinische Bilder konzentriert, wichtige Informationen in klinischen Aufzeichnungen oder genetischen Daten übersehen.
• Leistungseinschränkungen: Die Abhängigkeit von einer einzigen Datenquelle kann zu einer begrenzten diagnostischen Genauigkeit führen, insbesondere bei komplizierten Fällen, die einen multidimensionalen Ansatz erfordern.
• Datensilos und mangelnde Integration: Unimodale KI-Systeme können für jede Datenquelle unabhängig entwickelt werden, was zu Datensilos und Schwierigkeiten bei der Integration von Erkenntnissen aus verschiedenen Quellen führt.
• Eingeschränkte Anpassungsfähigkeit: Unimodale KI-Systeme sind oft für bestimmte Aufgaben und Datentypen ausgelegt. Ihre Anpassung an neue Aufgaben oder Datentypen kann eine Herausforderung darstellen.

Was ist multimodale KI?

Multimodale KI bezieht sich auf KI-Systeme, die darauf ausgelegt sind, Informationen aus mehreren Datenquellen oder -typen gleichzeitig zu verarbeiten und zu verstehen.

Diese Datenquellen, die als Modalitäten bezeichnet werden, können verschiedene Formen von Eingaben wie Text, Bilder, Audio, Video, Sensordaten und mehr umfassen.

Multimodale KI zielt darauf ab, Maschinen in die Lage zu versetzen, die kombinierten Erkenntnisse und den Kontext dieser verschiedenen Datenmodalitäten zu nutzen, um genauere und ganzheitlichere Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen.

Im Gegensatz zu herkömmlichen KI-Systemen, die sich oft auf eine einzige Art von Dateneingabe konzentrieren, nutzt die multimodale KI die Leistungsfähigkeit verschiedener Modalitäten, um ein umfassendes Verständnis einer Situation oder eines Problems zu gewinnen.

Dieser Ansatz spiegelt die natürliche Informationsverarbeitung eines Menschen wider, der bei seinen Entscheidungen verschiedene Sinneseindrücke und kontextbezogene Hinweise berücksichtigt.

Multimodale KI im Gesundheitswesen

Das Gesundheitswesen ist grundsätzlich multimodal, da die Informationen und Daten im medizinischen Bereich vielfältig und miteinander verknüpft sind.

Bei der medizinischen Versorgung entschlüsseln Mediziner routinemäßig Informationen aus einer Vielzahl von Quellen, darunter medizinische Bilder, klinische Aufzeichnungen, Labortests, elektronische Gesundheitsakten, Genomik und mehr.

Sie setzten Informationen aus diversen Modalitäten zusammen, um sich ein umfassendes Bild vom Zustand eines Patienten zu machen, das ihnen eine korrekte Diagnose und eine wirksame Behandlung ermöglicht.

Zu den verschiedenen Modalitäten, die Fachkräfte im Gesundheitswesen in der Regel in Betracht ziehen, gehören:

• Medizinische Bilder: Dazu zählen Röntgenbilder, MRT-Scans, CT-Scans, Ultraschallaufnahmen und vieles mehr. Jede Art von Bild bietet einzigartige Einblicke in verschiedene Aspekte der Anatomie und des Zustands eines Patienten.
• Arztberichte: Dies sind schriftliche Aufzeichnungen über die Krankengeschichte, die Symptome und den Krankheitsverlauf eines Patienten. Diese Daten werden häufig im Laufe der Zeit von verschiedenen Fachärzten erfasst und müssen miteinander verknüpft werden, um ein ganzheitliches Bild zu liefern.
• Labortests: Dazu gehören zahlreiche Untersuchungen wie Blut- und Urintests sowie genetische Analysen. Jeder Test liefert spezifische Daten, die zur Diagnose und Überwachung von Gesundheitszuständen beitragen.
• Elektronische Gesundheitsakten (Electronic Health Records, EHR): Diese digitalen Aufzeichnungen enthalten die Krankengeschichte eines Patienten, Diagnosen, Medikamente, Behandlungspläne und Ähnliches. EHRs zentralisieren Patienteninformationen für einen einfachen Zugriff, erfordern aber eine sorgfältige Interpretation, um relevante Erkenntnisse zu gewinnen.
• Genomdaten: Mit den Fortschritten in der Genetik umfasst die Gesundheitsversorgung heute die Analyse der genetischen Struktur eines Patienten, um seine Anfälligkeit für bestimmte Krankheiten zu verstehen und die Behandlungspläne entsprechend anzupassen.
• Geräte zur Patientenüberwachung: Geräte wie Herzfrequenzmesser, Blutdruckmonitor und tragbare Fitness-Tracker liefern Echtzeitdaten über den Gesundheitszustand eines Patienten und erleichtern den gesamten Diagnoseprozess.
• Medizinische Literatur: Die sich ständig weiterentwickelnde medizinische Forschung und Literatur bieten zusätzliche Informationen, die Fachkräfte im Gesundheitswesen bei ihren Entscheidungen berücksichtigen müssen.

Wie multimodale KI die Herausforderungen der traditionellen KI überwindet

Multimodale KI im Gesundheitswesen kann die Herausforderungen der unimodalen KI auf folgende Weise überwinden:

• Ganzheitliche Sichtweise: Multimodale KI kombiniert Informationen aus verschiedenen Quellen und bietet so eine umfassende Sicht auf den Gesundheitszustand eines Patienten. Die Integration von Daten aus medizinischen Bildern, Arztbriefen, Laborergebnissen, Genomanalysen und Ähnlichem kann ein genaueres und besseresVerständnis des Patientenzustands vermitteln.
• Bessere Prognosen: Durch die Nutzung von Daten aus mehreren Quellen kann multimodale KI die Diagnosegenauigkeit erhöhen. Sie kann Muster und Korrelationen erkennen, die bei einer unabhängigen Analyse der einzelnen Modalitäten übersehen werden könnten, was zu genaueren und zeitnahen Diagnosen führt.
• Integrierte Einblicke: Multimodale KI fördert die Datenintegration durch die Kombination von Erkenntnissen aus verschiedenen Modalitäten. Dies erleichtert dem medizinischen Fachpersonal den Zugriff auf eine einheitliche Ansicht der Patienteninformationen und fördert die Zusammenarbeit und eine fundierte Entscheidungsfindung.
• Anpassungsfähigkeit und Flexibilität: Dank der Fähigkeit der multimodalen KI, aus verschiedenen Datentypen zu lernen, kann sie sich an neue Herausforderungen, Datenquellen und medizinische Fortschritte anpassen. Sie kann in verschiedenen Kontexten trainiert werden und sich mit wechselnden Paradigmen im Gesundheitswesen weiterentwickeln.

Einsatzmöglichkeiten von multimodaler KI im Gesundheitswesen

Abgesehen von der Beseitigung der Probleme der traditionellen unimodalen KI bietet die multimodale KI zahlreiche zusätzliche Vorteile für das Gesundheitswesen. Einige davon sind im Folgenden aufgeführt.

• Personalisierte Präzisionsmedizin: Durch die Integration verschiedener Daten, einschließlich „omik“-Daten wie Genomik, Proteomik und Metabolomik, zusammen mit elektronischen Gesundheitsakten und Bildaufnahmen, können maßgeschneiderte Ansätze zur effektiven Prävention, Diagnose und Behandlung von Gesundheitsproblemen gefunden werden.
• Digitale Studien: Die Verschmelzung von Sensordaten aus tragbaren Geräten mit klinischen Informationen kann die medizinische Forschung verändern, indem sie das Engagement und die prädiktiven Erkenntnisse verbessert, wie dies während der COVID-19-Pandemie gezeigt wurde.
• Fernüberwachung von Patienten: Fortschritte bei Biosensoren, kontinuierlicher Verfolgung und Analyse ermöglichen die Einrichtung von Krankenhäusern zu Hause, wodurch die Kosten gesenkt, der Bedarf an Gesundheitspersonal verringert und eine bessere psychologische Betreuung ermöglicht wird.
• Pandemie-Überwachung und Erkennung von Ausbrüchen: COVID-19 hat die Notwendigkeit einer robusten Überwachung von Infektionskrankheiten deutlich gemacht. Die Länder haben verschiedene Daten wie Migrationsmuster, Mobilfunknutzung und Daten zur Gesundheitsversorgung genutzt, um Krankheitsfälle vorherzusagen und zu erkennen.
• Digitale Zwillinge: Die digitalen Zwillinge stammen aus dem Ingenieurwesen und haben das Potenzial, herkömmliche klinische Studien zu ersetzen, indem sie die Auswirkungen von Therapien auf Patienten vorhersagen. Diese Modelle beruhen auf komplexen Systemen und ermöglichen schnelle Strategieprüfungen. Digital Twins bringen die Arzneimittelentdeckung im Gesundheitswesen voran, insbesondere in der Onkologie und der Herzgesundheit. Kooperationen wie das schwedische Digital Twins Consortium zeigen sektorübergreifende Partnerschaften auf. KI-Modelle, die aus verschiedenen Daten lernen, ermöglichen Echtzeit-Prognosen im Gesundheitswesen.

Herausforderungen der multimodalen KI im Gesundheitswesen

Trotz der zahlreichen Vorteile und Möglichkeiten ist die Implementierung multimodaler KI im Gesundheitswesen nicht ohne Schwierigkeiten. Zu den zentralen Herausforderungen zählen:

• Datenverfügbarkeit: Multimodale KI-Modelle erfordern umfangreiche und vielfältige Datensätze für das Training und die Validierung. Die begrenzte Zugänglichkeit solcher Datensätze stellt ein erhebliches Hindernis für multimodale KI im Gesundheitswesen dar.
• Datenintegration und -qualität: Die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen unter Wahrung einer hohen Qualität kann komplex sein. Ungenauigkeiten oder Inkonsistenzen in den Daten verschiedener Modalitäten können die Leistung von KI-Modellen beeinträchtigen.
• Datenschutz und Sicherheit: Die Kombination von Daten aus verschiedenen Quellen wirft Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes und der -sicherheit auf. Die Einhaltung von Vorschriften wie HIPAA bei der gemeinsamen Nutzung und Analyse von Daten ist von entscheidender Bedeutung.
• Modellkomplexität und Interpretierbarkeit: Multimodale KI-Modelle können sehr komplex sein, so dass es schwierig ist, ihre Entscheidungsprozesse zu interpretieren. Transparente und erklärbare Modelle sind unerlässlich, um das Vertrauen der medizinischen Fachkräfte zu gewinnen.
• Fachwissen: Die Entwicklung effektiver multimodaler KI-Systeme setzt ein tiefes Verständnis von KI-Techniken und medizinischem Fachwissen voraus. Die Zusammenarbeit zwischen KI-Experten und medizinischem Fachpersonal ist von entscheidender Bedeutung.
• Ethikfragen: Die Berücksichtigung ethischer Aspekte der KI im Gesundheitswesen, einschließlich Fairness, Verantwortlichkeit und Voreingenommenheit, wird komplexer, wenn man mit mehreren Datenquellen arbeitet.

Fazit

Die Einbeziehung verschiedener Informationsquellen spielt bei der Entscheidungsfindung im Gesundheitswesen eine große Rolle. Aktuelle KI-Systeme konzentrieren sich jedoch häufig auf einzelne Datentypen.

Multimodale KI, die verschiedene Datenmodalitäten wie Bilder, Text und Zahlen integriert, hat das Potenzial, das Gesundheitswesen zu revolutionieren. Sie verbessert die Diagnosegenauigkeit, fördert die Zusammenarbeit und passt sich an neue Herausforderungen an.

Zwar bieten sich Chancen wie personalisierte Präzisionsmedizin, digitale Studien und Pandemieüberwachung, aber es gibt auch Herausforderungen wie Datenverfügbarkeit, Integration, Datenschutz, Modellkomplexität und die Notwendigkeit von Fachwissen.

Multimodale KI-Integration könnte die Patientenversorgung, die Forschung und die Prognosefunktionen optimieren und das Gesundheitswesen neu gestalten.