von Aleksander Witkowski, FKlasse 8b, Franz-Haniel-Gymnasium, Duisburg
In den letzten Jahren haben sich Fortschritte in der künstlichen Intelligenz (KI) als bahnbrechend für die medizinische Diagnostik herausgestellt. KI-Systeme können heute in der Lage sein, Krankheiten mit einer höheren Genauigkeit als menschliche Expertinnen und Experten zu erkennen und somit dazu beitragen, die Diagnose und Behandlung zu verbessern.
Ein Beispiel dafür ist das Unternehmen „AI Medical Diagnosis“, das eine KI-Plattform entwickelt hat, die CT-Scans und Röntgenbilder analysieren und Erkrankungen wie Lungenkrebs, Herz-Kreislauf-Erkrankungen und Schlaganfälle identifizieren kann. Die Genauigkeit der Plattform wurde in klinischen Studien nachgewiesen und hat gezeigt, dass sie in der Lage ist, Krankheiten früher und genauer zu erkennen als menschliche Radiologinnen und Radiologen.
Auch bei der Diagnose von Hautkrebs hat KI bereits ihre Wirksamkeit gezeigt. Ein Forschungsteam der Stanford University entwickelte einen Algorithmus, der Hautläsionen anhand von Bildern automatisch erkennen kann. In einer Studie erkannte der Algorithmus bösartige Hautläsionen mit einer Genauigkeit von 91 Prozent, während Dermatologinnen und Dermatologen nur eine Genauigkeit von 86 Prozent erreichten.
KI wird auch zur Identifizierung von genetischen Risikofaktoren eingesetzt, die mit bestimmten Erkrankungen wie Diabetes, Herz-Kreislauf-Erkrankungen und Krebs verbunden sind. Eine Studie von Forschenden der Universität Stanford und des Biotech-Unternehmens „23andMe“ zeigte, dass KI-Systeme in der Lage sind, das Risiko für diese Krankheiten anhand von genetischen Daten präziser vorherzusagen als herkömmliche Methoden.
Die Anwendung von KI in der medizinischen Diagnostik hat das Potenzial, die Art und Weise, wie Krankheiten diagnostiziert und behandelt werden, grundlegend zu verändern. Expertinnen und Experten betonen jedoch, dass KI-Systeme immer noch von menschlicher Intelligenz und Wissen überwacht werden sollten und dass Ethik und Datenschutz bei der Entwicklung und Anwendung dieser Technologien berücksichtigt werden müssen.