Künstliche intelligenz in der medizin. Künstliche Intelligenz: Nutzen und Gefahren sind abzuwägen

Künstliche Intelligenz: Stärken und Schwächen in der Medizin

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Beispielsweise bei Untersuchungen, für die Blut, Plasma oder ähnlich höchst persönliche Informationsträger gebraucht werden. Tausende Ehen scheitern an dieser Frage, die letztlich auf Rechthaberei hinausläuft. Diese Daten sind zugleich ein ungehobener Schatz; es sind Daten, die unverknüpft in Papierakten schlummern, von denen aber Millionen Patienten profitieren könnten. Zudem liegen die Ergebnisse deutlich schneller vor als dies bei einer Biopsie und der anschließenden Laboruntersuchung des entnommenen Gewebes der Fall wäre. Die Fernsteuerung ermöglicht höhere Präzision im mikroskopischen Bereich und kann sogar die zittrige Hand eines Chirurgen ausgleichen. Aber sie ist gleichzeitig ein Prozess der Beziehung mit dem Patienten, der beunruhigt ist, dem ich in irgendeiner Weise ständig auch Signale setze, der selbst auch immer seine Fantasien hat: Warum stellt der Arzt jetzt diese Frage? Nach der Promotion forschte ich dort einige Jahre lang weiter über den genetischen Code und die komplementäre Kodierung auf beiden Strängen der Nukleinsäuren: Stichworte zu meinen wissenschaftlichen Arbeiten: Molekulare Evolution, theoretische Molekularbiologie, Bioinformatik, Informationstheorie, genetische Codierung.

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Künstliche Intelligenz in der Medizin: Die Zukunft

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Wenn ich mich nicht irre, hing das auch von den Daten ab, mit denen man die Maschine trainierte. Es geht also gar nicht darum Dinge zu erkennen, sondern darum die Bedeutung der Dinge für das Fahren zu verstehen. Es ist daher dringend geboten, dass der Staat Geld in Forschung steckt, Universitätskliniken zu Orten der Zukunft macht, die so gut sind, dass sich Silicon-Valley-Programmierer nicht wie bisher über sie kaputtlachen, sondern dort arbeiten wollen. Seit Jahren moderiere ich den Science Slam auf Münchner Wissenschaftstagen - für die Deutsche Akademie der Technikwissenschaften acatech und die Bayerische Akademie der Wissenschaften - und bin der Gründer und Gastgeber des in der Seidlvilla zu München: Weiter bin ich Schriftsteller und Poetry Slammer, u. Auch hier können Machine Learning-Algorithmen helfen: Sie können lernen, die Eignung eines Moleküls anhand von strukturellen Fingerabdrücken und molekularen Deskriptoren vorherzusagen.

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Künstliche Intelligenz in der Medizin

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Falk Schwendicke 2009 Promotion: Thema: Peptidische Inhibitoren einer Filarienchitinase — Auffindung und Charakterisierung, Institut für Biochemie, Charité — Universitätsmedizin Berlin Prof. Effizienzsteigerung bedeutet nicht Turbo-Kapitalismus, sondern unterstützt eine fehlerarme und menschliche Krankenversorgung. Wenn sie mit richtigen Daten trainieren werden. Maté: Im Grunde genommen natürlich genau diesen Prozess der Diagnostik. Experten warnen allerdings vor überspitzten Erwartungen.

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Was KI für die Medizin bedeutet

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Diese logischen Verknüpfungen Gatter McCulloch ermöglichen auf allen Ebenen eine Bildung hoch komplexer Strukturen. Den einen lässt der Engpass in den Herzkranzgefäßen kaum zwei Treppen erklimmen; ein Stent droht. Allein Gesundheitsdaten betragen heute weltweit ca. Die dritte Klasse wären dann die, die sich noch menschliche Ärzte leisten können. Aber Watson war gut vorbereitet.

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Künstliche Intelligenz in der Medizin: Der große Bluff

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Ein Mensch ist nun mal nicht in der Lage, solche komplexen Probleme zu erfassen. Jedes Mal, wenn sie etwas dazulernt, fertigt sie ein Software-Update an. Denn die Unterscheidungs­merkmale sind oft nur schwer mit dem menschlichen Auge zu erkennen. Zudem werden sie, anders als Radiologen, nie müde oder frustriert. Die Frage sei dabei stets, wie das technisch sicher unter den Anforderungen des Datenschutzes und der Datensicherheit umgesetzt werde. Es gehe stets um die Frage: Welches Risiko bin ich bereit zu tragen, wenn ich auch bestimmte Chancen nutzen will? Aber beim Arzt der Zukunft werden andere Fähigkeiten wichtig sein als heute. Mit dem Einsatz von Methoden der künstlichen Intelligenz kann die Patientenversorgung verbessert und das medizinische Personal entlastet werden.

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Künstliche Intelligenz in der Medizin: Die Zukunft

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Ich finde es immer faszinierend, wenn man bei einer Visite mitgeht und einfach mal nur zuhört, wie oft Patienten und Ärzte aneinander vorbeireden. Großes Lob gibt es dafür von Wissenschaftssenatorin Katharina Fegebank Grüne. Unter anderem könnten so Ressourcen geschont und den Ärzten mehr Zeit für Patientengespräche verschafft werden. Langfristig soll die medizinische Versorgung tatsächlich personalisiert, also für jeden Patienten diejenige Therapie mit der höchsten Erfolgswahrscheinlichkeit identifiziert werden. Liest man: Autofahren erfordert viele komplexe soziale Interaktionen — die für Roboter immer noch schwierig sind. Täuschungsversuche waren auch bereits im Einsatz befindlichen Produkten wie Tesla-Atos erfolgreich.

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Künstliche Intelligenz: Stärken und Schwächen in der Medizin

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Es ist daher überhaupt nicht mehr die Frage, ob die Welt und damit auch die Medizin weiter verändern wird - sondern nur wann und wie. Angesichts dieser Datenmenge und der Arbeitsbelastung von Ärzten im Dienst, bleibt den Medizinern eigentlich kaum Zeit, dieses neue Wissen zu überblicken geschweige denn, es sich anzueignen. Wer hat aber am Anfang Februar geahnt, in was sich die ganze Welt ab Mitte März wandeln würde? Machine Learning-Algorithmen haben weniger Mühe, alle verfügbaren Daten zu analysieren, und sie können sogar lernen, gute Zielproteine automatisch zu identifizieren. Können Sie das noch genauer erklären: Was ist für Patienten und Patientinnen gut? Komplikationen nach Knochenmarkstransplantationen vorhersagen Wenn eine Strahlen- oder chemotherapeutische Behandlung von Leukämien oder Lymphomen keinen ausreichenden Erfolg bringt, besteht meist nur eine einzige Chance auf Heilung: die Transplantation von Knochenmark- oder Blutstammzellen. Die Entscheidung aber, wie der Patient behandelt wird, trifft weiterhin ein Mensch. Denn erstens können die Systeme relevante Muster erkennen, nach denen der Mensch womöglich überhaupt nie gesucht hätte. Katalogisieren, Sortieren und Auswerten ist nur mit Hilfe extrem leistungsfähiger Superrechner möglich.

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Künstliche Intelligenz

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Wenn man sich mit Technologie beschäftigt, dann sieht man natürlich die Möglichkeiten, eindeutig, unglaubliche Möglichkeiten. Wer dafür nicht infrage kam, sollte in die Obhut einer Palliativstation kommen, wo die Beschwerden gelindert würden, aber keine kurative Behandlung mehr geplant war. Aber wenn ich mich nur damit beschäftige, was braucht der, wenn ich jetzt alle Informationen aus ihm rausziehe, die ich brauche, um ihn in mein Modell hineinzusetzen, dann entgeht mir was ganz Entscheidendes. Mittels künstlicher Intelligenz können Produkte und Dienstleistungen verbessert werden. Noch mehr Daten, noch höhere Geschwindigkeit in der Verarbeitung, noch größere Vielfalt der Datenquellen, so das Mantra. Er steuert Skalpell und Elektrokauter über Fernkontrolle und beobachtet das Geschehen am Bildschirm.

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