(Mai 2020) Schnelle, präzise Diagnosen und passende Therapien sind nicht nur in der Corona-Pandemie wichtig. Welche Chancen und Risiken Lernende Systeme in Medizin und Medizintechnik für Patient*innen haben, untersucht eine Publikation. Die Akademie acatech bewertet darin heutige und künftige Anwendungen Lernender Systeme in der Medizin unter ethischen, rechtlichen und regulatorischen Aspekten – und schlägt ein Zentrum für digitale Gesundheitsdaten vor.

Die Analysen und Handlungsempfehlungen sind vor Covid-19 entstanden und verstehen ihren Geltungsbereich auch jenseits der Corona-Krise.

Werde ich in Zukunft von einem Computer behandelt? Wie fehleranfällig sind Lernende Systeme, die in der Medizin eingesetzt werden? Sind meine Gesundheitsdaten vor dem Zugriff durch Unbefugte wirklich geschützt? Diese Fragen beantwortet die Publikation „Machine Learning in der Medizintechnik“. Projektleiter Olaf Dössel vom Karlsruher Institut für Technologie erläutert: „Machine Learning Systeme können Ärztinnen und Ärzte in vielen Bereichen unterstützen. So sind sie etwa gut darin, Zusammenhänge in großen Datenmengen zu finden. Damit können sie die Entscheidungen von Medizinerinnen und Medizinern über Diagnose und Therapie verbessern. Und genau dazu können wir sie einsetzen und von ihnen profitieren.“

Menschliches Denken solle durch Machine Learning nicht imitiert oder ersetzt, sondern ergänzt werden. Dazu bedürfe es jedoch Lösungen, um große medizinische Datenbanken für die Forschung und Entwicklung zu generieren. Olaf Dössel: „Wir befürworten die Einrichtung eines Zentrums für digitale Gesundheitsdaten.“ Darunter verstehe er eine neutrale und staatlich überwachte Einrichtung, über die der Zugang zu Patientendaten ermöglicht wird – natürlich unter der Voraussetzung, dass die Patientin oder der Patient dieser Option zugestimmt habe. Das Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik könnte diese Einrichtung überwachen.

Das Arzt-Patienten-Verhältnis aufrechterhalten

Die Akademie fragt in ihrer Publikation auch, ob sich durch den Einsatz Lernender Systeme etwas am Arzt-Patienten-Verhältnis ändern wird. Mediziner Otmar Schober erläutert: „Machine Learning wird uns in der Medizin wesentlich unterstützen. Der Mensch sollte die Diagnose stellen und die Therapieentscheidung fällen. Beides sollten Ärztinnen und Ärzte ihren Patientinnen und Patienten auch künftig noch in einem persönlichen Gespräch mitteilen und erklären.“

In wenigen Ausnahmefällen, zum Beispiel in Notfällen, ist jedoch ein sofortiges Handeln durch das Machine-Learning-System erforderlich. So kann beispielsweise ein Defibrillator das Leben eines Patienten bei einem Anfall von Herzflimmern retten. Mit Machine Learning kann zuverlässig erkannt werden, ob ein Defibrillator-Schock abgegeben werden muss, auch ohne dass ein Arzt oder eine Ärztin dabei ist. Auch seien Systeme denkbar, die sich laufend immer stärker an die Patientin beziehungsweise den Patienten anpassen. Dann wären – unter Berücksichtigung besonderer Sicherheitsvorkehrungen – autonome und kontinuierlich weiterlernende medizintechnische Systeme möglich.

Rechtssicherheit beim Einsatz Lernender Systeme herstellen

Vom Datenschutz bis hin zu Haftungsfragen: Rechtssicherheit ist für den Einsatz Lernender Systeme eine notwendige Voraussetzung. Dazu fordern die Autorinnen und Autoren der Studie, dass der Schutz der persönlichen Daten garantiert werden muss und dass Machine-Learning-Systeme, wo immer möglich, Auskunft darüber geben sollten, warum sie zu einer bestimmten Aussage gekommen sind und wie hoch die „Treffsicherheit“ dabei ist. Die Prinzipien der Arzt- und Produkthaftung bei der Anwendung von Machine Learning in der Medizin sollten noch genauer untersucht werden.

Wenn rechtliche, regulatorische und ethische Prinzipien berücksichtigt würden, so die Autorinnen und Autoren der acatech Publikation, könne der Einsatz Lernender Systeme in der Medizin und der Medizintechnik einen großen Nutzen für die Gesundheit der Menschen haben. Zudem könnten auch Unternehmen der Medizintechnik profitieren, indem sie bessere Produkte auf dem Weltmarkt anbieten und so ihre herausragende Position halten oder sogar ausbauen.

Quelle Text: Acatech

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