Wissenschaft

Künstliche Intelligenz nicht nur Fluch, sondern auch Segen

Experten auf der Innovationskonferenz „Digital Life Design“ (DLD) in München warben für Vertrauen in Künstliche Intelligenz (KI) und in die Digitalisierung des Gesundheitswesens, damit vor allem das Erkennen von Mustern und das Verknüpfen von Daten in der Diagnostik von Krankheiten und die Auswertung großer Datenmengen möglich ist. Es sei trotz Big Data keine Konkurrenz auf dem Arbeitsmarkt durch KI zu erwarten, so einzelne Experten. Gerade Pflegekräfte fürchten sich vor der Konkurrenz durch digitale Technologien, doch auch KI wird menschliche Arbeitskraft nicht ersetzen können. Ärzte, die eine größere Affinität zur Digitalisierung haben als beispielsweise Krankenschwestern oder Altenpfleger, die dem Ganzen eher skeptisch gegenüberstehen, können auch in Zukunft nicht ersetzt werden, weil digitale Technologien in zwischenmenschlichen Beziehungen keine Rolle spielen. Deshalb bewerten Experten KI, Big Data & Co. eher als Chance, um große Datenmengen auszuwerten, Muster zu erkennen und so Vorteile bei der Versorgung von Kranken herauszuarbeiten. Gerade seltene Krankheiten sind im Fokus von KI, weil mit Hilfe der künstlichen Intelligenz bestimmte Such-Algorithmen besser genutzt werden können. An zahlreichen Unikliniken gäbe es bereits interdisziplinär besetzte Boards, um mit seltenen Krankheiten besser umgehen zu können. An der Medizinischen Fakultät der Uni Augsburg wurde ein neuer Studiengang eingeführt, die Medizininformatik, um die Versorgung von Patienten in Bezug auf Diagnostik und Therapie zu verbessern und um bestehende Prozesse zu optimieren, so Professor Frank Kramer, der dort Professor für IT-Infrastrukturen für medizinische translationale Forschung ist. Vorteile der digitalen Technologien sieht Kramer vor allem in computergestützten Abläufen, die organisatorisch optimiert werden könnten, aber auch in bildgebenden Verfahren, in der Telemedizin, Apps und Wearables. Alle Akteure des Gesundheitswesens sind aufgerufen, entsprechendes Wissen zu erlernen, damit die Möglichkeiten der Künstlichen Intelligenz besser eingeschätzt und angewendet werden können.

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