Berlin (pag) – In einem Thesenpapier fasst die Bundesärztekammer (BÄK) zusammen, mit welchen Entwicklungen und Herausforderungen für Patientinnen und Patienten sowie Ärztinnen und Ärzte in den kommenden drei bis fünf Jahren durch die Einführung von KI-Systemen zu rechnen ist. Es geht um maßgeschneiderte Behandlungspläne und passgenauere Therapien.
„Die Ärzteschaft muss dafür Sorge tragen, dass die Implementierung von KI in die Medizin zum Wohle der Menschen erfolgt“, betont PD Dr. Peter Bobbert, Co-Vorsitzender des BÄK-Ausschusses „Digitalisierung in der Gesundheitsversorgung”. Auch müsste die Forschung zu medizinischen KI-Anwendungen, etwa durch den Auf- und Ausbau einer Forschungsinfrastruktur, gestärkt werden. Bobbert mahnt Strukturen dafür an, dass evidenzbasierte KI-Anwendungen zügig in der Gesundheitsversorgung zum Einsatz kommen können.
BÄK-Präsident Dr. Klaus Reinhardt ist überzeugt, dass KI-Systeme die auf genetischen und anderen individuellen Gesundheitsdaten basierenden, maßgeschneiderten Therapiepläne weiter präzisieren und noch passgenauere Therapien ermöglichen werden. „KI kann Ärztinnen und Ärzte zudem bei Routineaufgaben wie der Dokumentation, der Abrechnung und der Terminplanung unterstützen.“ Nach Auffassung der Kammer kann gut in den ärztlichen Alltag eingebundene KI mehr Zeit für die medizinische Behandlung der Patienten verschaffen.
KI unterstützt Pathologen
Unterdessen hat der Ausschuss für Humanarzneimittel (CHMP) der Europäischen Arzneimittelagentur die erste Qualifizierungsmeinung zu einer innovativen Entwicklungsmethodik auf KI-Basis herausgegeben. Das Tool namens AIM-NASH unterstützt Pathologen bei der Analyse von Leberbiopsien, um den Schweregrad von MASH (Metabolische Dysfunktion assoziierte Steatohepatitis; früher bekannt als nichtalkoholische Steatohepatitis NASH) in klinischen Studien zu bestimmen. MASH ist eine Erkrankung, bei der sich Fett in der Leber ansammelt und im Laufe der Zeit Entzündungen, Reizungen und Vernarbungen verursacht, ohne dass signifikanter Alkoholkonsum oder andere Gründe für eine Leberschädigung vorliegen.
Schneller wirksame Behandlungen
Das Tool soll die Zuverlässigkeit und Effizienz klinischer Studien für neue MASH-Therapien verbessern, indem es die Variabilität bei der Krankheitsmessung reduziert. Nach einer öffentlichen Konsultation hat der CHMP eine Stellungnahme zur Qualifizierung dieser Methode abgegeben. Dies bedeutet, dass der Ausschuss die mit dem Werkzeug generierten Erkenntnisse in zukünftigen Anwendungen als wissenschaftlich valide akzeptieren kann. CHMP zufolge kann AIM-NASH die Reproduzierbarkeit und Wiederholbarkeit bei der Bewertung neuer Behandlungen verbessern. Es unterstütze Forscher, in klinischen Studien mit weniger Patienten klarere Belege für den Nutzen neuer Behandlungen zu erhalten. Dies könne letztendlich dazu führen, dass Patienten schneller wirksame Behandlungen erhalten.
AIM-NASH ist ein KI-basiertes System, das ein maschinelles Lernmodell verwendet, das mit über 100.000 Annotationen von 59 Pathologen trainiert wurde, die in neun großen klinischen Studien über 5.000 Leberbiopsien ausgewertet haben.