Patientenvertreterin auf HPI-Veranstaltung: "Wo sind die Daten? Wo ist die KI?"

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This article is also available in English. It was translated with technical assistance and editorially reviewed before publication.

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Künstliche Intelligenz könnte das Gesundheitswesen grundlegend verändern, zwischen technologischer Vision und Versorgungsrealität klafft jedoch weiterhin eine große Lücke. Das bemängelten Experten auf dem Digital Health Innovation Forum am Hasso-Plattner-Institut (HPI) in Potsdam.

Eröffnet wurde die Konferenz von Ariel Dora Stern, Professorin für Digital Health, Economics & Policy am HPI, und Lothar Wieler, Professor für Digital Global Public Health, die beide die Rolle des Instituts als Schnittstelle zwischen Forschung, Politik und Praxis betonten.

Wie groß die Diskrepanz zwischen den Visionen der meisten Teilnehmer und der Realität ist, zeigte Jennifer Goldsack, CEO der Digital Medicine Society, einer Non-Profit-Organisation aus den USA. Die gebürtige Britin, die seit mehr als zehn Jahren in Florida lebt, schilderte ihre eigene Krebserkrankung. Jahrelang habe sie keinen Zugang zur medizinischen Versorgung gehabt, monatelang wiederholt medizinische Hilfe gesucht, aber erst als es bereits zum Notfall kam, sei die Diagnose gestellt worden.

„Wo sind die Daten?“

Trotz Zugang zu modernster Forschung erlebte Goldsack im Klinikalltag veraltete Prozesse und kaum sichtbaren KI-Einsatz. Besonders deutlich wurde ihre wiederholte Kritik an der mangelnden Nutzung vorhandener Daten. „Wo sind die Daten, wo ist KI? Warum führen wir diese Daten nicht zusammen und nutzen sie?“ Im Krankenhaus seien die IT-Systeme zudem veraltet gewesen und teilweise mit einfachen Tabellen gearbeitet worden, um den Überblick über verabreichte Medikamente und Schmerzmittel zu behalten.

Marek Rydzewski, stellvertretender Vorstandsvorsitzender der AOK Nordost, und Investor Alexandre Momeni diskutierten über Investitionen in KI. Deutschland sei weiterhin „eine große Baustelle mit einzelnen Erfolgsgeschichten“, so Rydzewski. Zwar gebe es Fortschritte wie die elektronische Patientenakte, doch fehlende Anreize und hohe regulatorische Hürden bremsten Innovationen aus.

Viel Schatten-KI im Einsatz

Ein zentrales Problem sei die fehlende Risikobereitschaft im System. Innovation werde selten belohnt, mögliche Fehler dagegen stark sanktioniert. Rydzewski verwies auf Erfahrungen aus seiner Zeit bei der Barmer-Krankenkasse. Dort habe man beim Einsatz eines Chatbots intensiv darüber diskutiert, ob man sich Fehlantworten leisten könne. Stattdessen müsse es darum gehen, das Risiko falscher Antworten zu minimieren. Gleichzeitig nutzten viele Beschäftigte und Patienten KI bereits informell. Rydzewski sprach in diesem Zusammenhang von einer „Schatten-KI“, die sich an den bestehenden Strukturen vorbei etabliere.

Momeni sieht in KI dennoch einen möglichen Wendepunkt. Die Technologie könne Versorgung skalierbarer und günstiger machen. Bislang werde sie jedoch häufig in administrativen Bereichen eingesetzt, ohne dass Patientinnen und Patienten direkt profitieren. „Wir müssen mit den Daten viel aggressiver experimentieren“, sagte Monemi.

Von globaler KI bis zu realen Systemgrenzen

Catherine Pollard, Director of Impact bei Google DeepMind, stellte KI als Infrastruktur für ein globales Gesundheitssystem dar. Dazu gehören unter anderem Modelle zur Vorhersage klimabedingter Gesundheitsrisiken sowie personalisierte Anwendungen für chronisch Kranke. Guy Tsafnat, Gründer und Chief Scientific Officer von Evidentli, warnte vor neuen Risiken. Ähnlich wie bei Medikamenten könnten sich verschiedene KI-Systeme gegenseitig beeinflussen. Solche Wechselwirkungen seien bislang kaum erforscht, könnten aber erhebliche Auswirkungen auf Versorgung und Kosten haben.

Im Panel „How Research Scientists Build Health AI“ wurde deutlich, dass die größten Hürden nicht technischer Natur sind. Björn Eskofier, Direktor des Institute for AI in Medicine an der Ludwig-Maximilians-Universität München, betonte, dass nicht Algorithmen das Problem seien, sondern fehlende interdisziplinäre Zusammenarbeit. Er schilderte eine frühe Zusammenarbeit mit einem Neurologen, der Parkinson mithilfe von Sensorsystemen in Sportschuhen messen wollte. Die Idee fand er zunächst absurd, später entstanden daraus jedoch Forschung, Start-ups und klinische Anwendungen. Innovation entstehe nur, wenn Technik, Klinik, Regulierung und Versorgung von Anfang an zusammengedacht werden.

Jessilyn Dunn, Associate Professor of Biomedical Engineering an der Duke University in Durham, North Carolina, verwies darauf, dass durch Wearables und digitale Sensoren längst Gesundheitsdaten entstehen, die präventive Medizin ermöglichen könnten. Dennoch bleibe das System reaktiv. Man warte weiterhin darauf, dass Menschen krank werden, obwohl viele Entwicklungen vorhersagbar seien. Dabei griff Dunn auch den Fall von Goldsack als „ein perfektes Beispiel“ dafür auf, dass viele Erkrankungen sich früh ankündigen.

Jonathan Kolstad, Professor an der Haas School of Business der University of California, Berkeley, sagte, dass das Gesundheitssystem selbst als komplexes System verstanden werden müsse. Viel Wissen stecke nicht in Datenbanken, sondern in der praktischen Erfahrung von Ärztinnen und Ärzten. KI müsse lernen, sich in diesem System zu bewegen, statt es zu ersetzen.

(mack)