Wie verändert KI den Gesundheitsbereich?

• Welche Einsatzmöglichkeiten gibt es, welche Auswirkungen auf die Gesundheitsversorgung hat der Einsatz von KI in der Diagnostik, der Therapie und der Prävention, und wie wirkt er sich auf das Arzt-Patienten-Verhältnis aus?
• Wie werden Transformationsprozesse im Gesundheitssystem durch die Nutzung von KI beeinflusst, und welche Anforderungen stellen sich an ein zukünftiges, KI nutzendes Gesundheitssystem?
• Wie können durch KI neue pharmazeutische Wirkstoffe identifiziert werden, und was bedeuten die Erfolge in der Medizin für andere Bereiche?
   

KI in der stationären Rehabilitation

KI-Anwendungen in der Gesundheitsversorgung haben unter anderem das Potenzial, die Qualität der Versorgung zu verbessern, die Effizienz zu steigern, dem Fachkräftemangel entgegenzuwirken und zu einer stärkeren Personalisierung der Versorgung beizutragen.

Trotz dieser Erwartungen bestehen Unsicherheiten und auch Risiken in Bezug auf den Einsatz von KI, die beispielsweise die Datenqualität, den Datenschutz, eine mögliche Diskriminierung von unterrepräsentierten Gruppen, die Arbeitszufriedenheit oder auch das Vertrauensverhältnis zwischen Ärzt:innen und Patient:innen betreffen. Daher gilt es, insbesondere im klinischen Setting und wenn zwischenmenschliche Interaktionen betroffen sind, Einsatzgebiete und Tools mit Bedacht auszuwählen, klare Regeln für die Anwendung der KI und die Qualitätssicherung zu definieren und Prozesse so zu gestalten, dass menschliche und technische Fähigkeiten optimal kombiniert werden.

Im Projekt mit der REHASAN-Unternehmensgruppe wurden Einsatzmöglichkeiten und Anwendungsgebiete von KI innerhalb des Verbunds von Reha-Kliniken geprüft und die Einführung vorbereitet und begleitet.

Im Projekt unterstützte das Fraunhofer ISI REHASAN bei der Auswahl und Vorbereitung des Roll-outs ausgewählter KI-gestützten Technologien. Dabei wurde zunächst ein systematisches Screening möglicher KI-Anwendungen und Tools durchgeführt und analysiert, welche Bedarfe und Anforderungen die Mitarbeitenden und Patient:innen haben. Ebenso ging es um Kosten, technische Voraussetzungen und weitere Rahmenbedingungen. Für die ausgewählten Anwendungsszenarien wurden schließlich Umsetzungsschritte für den Wirtschaftsplan der Unternehmensgruppe definiert.

DESIREE – Entscheidungsunterstützung in der Routine- und Notfallversorgung

KI-basierte Entscheidungsunterstützende Systeme tragen wesentlich zur digitalen Transformation der Gesundheitsversorgung bei. Sie führen jedoch zu wichtigen normativen Herausforderungen in Bezug auf Verantwortung, Privatsphäre, Sicherheit und Autonomie sowie sozialen Herausforderungen hinsichtlich der Mensch-Maschine-Interaktion, der Arbeitsabläufe, dem professionellen Selbstbild und dem Verhältnis zwischen Ärzt:innen und Patient:innen.

Diese ethischen und sozialen Auswirkungen ihrer Nutzung standen im Mittelpunkt der Beiträge des Fraunhofer ISI zu diesem Verbundprojekt. Ein Ergebnis dieser Arbeiten waren Handlungsempfehlungen für den Umgang mit KI in Klinik und Pflege, welche 2024 im Bundesgesundheitsblatt veröffentlicht wurden (Unterstützung ärztlicher und pflegerischer Tätigkeit durch KI: Handlungsempfehlungen für eine verantwortbare Gestaltung und Nutzung).   

Deepen Genomics – Chancen und Herausforderungen der Konvergenz von künstlicher Intelligenz, moderner Humangenomik und Genom-Editierung

Ziel des Projektes ist es, die Konvergenz von KI – insbesondere in Form von »Deep-Learning«-Systemen – mit rasch fortschreitenden Entwicklungen der modernen Genomanalyse und der Genom-Editierung auf ihre Chancen und Herausforderungen zu untersuchen sowie damit verbundene gesellschaftliche und politische Implikationen zu identifizieren.

Sano – Centre for Computational Personalised Medicine

The objective of the EU project Sano is to establish a centre for the advancement of computational medicine and to develop sophisticated methods including AI approaches for the prevention, diagnosis and treatment of disease. The center is located in Kraków, Poland and is being supported by a consortium of renowned research institutions.