Max Ehret: Digitalisierung & künstliche Intelligenz in der Medizin

0:00 Willkommen zu unserer neuen Folge des ERZM Podcasts. Wir haben heute einen sehr interessanten Gast wieder. Herd Max Errett, ereret ist Digitalisierung und KI-Experte. Wir möchten heute die Möglichkeiten der künstlichen Intelligenz und Digitalisierung in der Medizin gemeinsam diskutieren. Max, wir leben aktuell in sehr interessanten Zeiten.

0:53 Wir bewegen uns im Prinzip mitten in der vierten Revolution, in der vierten Industrie-Revolution mit KI Digitalisierung. Erklär uns doch bitte, was ist eigentlich künstliche Intelligenz? Künstliche Intelligenz ist erst mal ein Teilbereich von dem Thema Digitalisierung. Und da geht es darum, man kann eigentlich sagen, Maschinen menschliche Intelligenz anzutringen.

1:19 Also, wenn es darum geht, zum Beispiel in der Computer Vision zum Beispiel, also gewisse optische Muster zu erkennen, so wie das Gehirn. Und daraus dann eben Schlüsse zu ziehen, oder wenn es darum geht, semantische Zusammenhänge aus einem Text zu erkennen, das ist künstliche Intelligenz das Menschen, das Maschinen so lernen, so handeln können wie Menschen.

1:49 Es geht ja letztlich darum, dass der Mensch die Maschine und das Produkt ineinander verknüpft sind und miteinander kommunizieren. Das ist ja eine ganz neue Art und Weise des Denkens. Wie bist du auf dieses Thema ursprünglich bekommen? Warum ist das für dich so eine Mission jetzt und in der Zukunft? Wie bin ich auf dieses Thema gekommen?

2:15 Also grundsätzlich künstliche Intelligenz. Auf einem niedrigeren Level gibt es eigentlich schon recht lang. Also ich meine es war 1997, wo z.B. der IBM Deep-Mind, ein Schach-Computer, das erste Mal gegen einen Menschen angetreten ist und wirklich also respektable Ergebnisse erzeugt hat. Und so richtig wieder aufgegriffen habe ich das Thema in meiner Arbeit.

2:44 Also ich hatte jetzt nicht im medizinischen Bereich, aber in anderen Bereichen immer sehr viel mit dem Thema Klassifikation Sortierung, Extraktionen von Daten zu tun. Und da gab es dann so, wir hatten das ungefähr vor fünf Jahren 18-19, um den Dreh, hatte ich dann immer wieder das Gefühl, das Thema Machine Learning.

3:10 Also das ist auch wiederum eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz-Maschine des Lernen, da habe ich die Möglichkeit einer Maschine, ein Datensatz zu geben und dann einfach zu sagen, finde die Zusammenhänge selbst. Und das hat mich auf jeden Fall fasziniert und ich habe in meiner Arbeit auch auch viele Anwendungsfälle gefunden und vor allem im Zusammenhang mit der Geburt meine Sohnes.

3:43 Also ich bin 2019, bin ich Vater geworden und zeitleich habe ich mich mit diesen KI-Themen beschäftigt und dann habe ich zunehmend gemerkt, dass die Mechanismen wie ein menschliches Kind lernt und wie ein Computer lernt tatsächlich sehr ähnlich sind. Also es geht letztlich immer darum, Muster zu erkennen.

4:08 Auch ein Kind, das erkennt Muster. Der Sprache sei es in dem, was es sieht, in den Beobachtung, es erkennt Muster und dann trifft es Annahmen. Und diese Annahmen, die kann man dann halt eben positiv bestätigen und negativ bestätigen. Und so, er zieht man ein Kind und so trainiert man eine KI. Und das hat es für mich nur noch spannender gemacht.

4:33 Also Stichwort quasi neuronale Netze. Allein der begriffen neuronale Netze kommt ja offensichtlich aus der Medizin oder aus dem Menschen oder aus der Biologie, der Computer oder die Computer versuchen letztendlicher damit das menschliche Gehirn nachzueifangen. Kann man das so sagen? Richtig. Also auch tatsächlich, vielleicht kommen wir gleich schon mal so ein bisschen zu dem Punkt große Sprachmodelle in dem Kontext.

5:04 Weil da ist es tatsächlich so ein große Sprachmodelle. Das ist zum Beispiel so was wie ChatGPT. Was letztes Jahr so den großen Durchbruch. In aller Munde aktuell. Genau. Vor allem jeder hat davon gehört. Aber keiner oder wenige wissen vielleicht genau, was ist dieses ChatGPT eigentlich? Was unterscheidet denn das ChatGPT zum Beispiel von einer Google-Suchmaschine?

5:32 Also eine Google-Suchmaschine, die basiert jetzt erst mal auf Algorithmen. Ein ChatGPT, da schätze ich mit einem großen Sprachmodell. Also das ist die Art von KI mit der ich da interagiere. Und ich tue das tatsächlich sehr menschlich und auch diese KI die reagiert auch sehr menschlich. Also wenn ich zum Beispiel nicht das Ergebnis bekomme, dass ich mir gewünscht habe, dann kann ich eben auch durch die entsprechenden Instruktion.

6:10 Ja, tatsächlich in geschriebenen Wort, so wie auch die Menschen untereinander kommunizieren mit diesem Sprachmodell kommunizieren. Also mit dem Sprachmodell kann ich reden und das gibt mir auch Antworten. Richtig. Das gibt ja auch Antworten. Und zum Zeitpunkt der Veröffentlichung von ChatGPT war es eben so, die Daten mit denen so ein Modell trainiert werden, da sind ungeheure Datenmengen.

6:39 Und dieser Trainingsprozess, um diese Daten zu analysieren, der erfordert unglaublich viel Rechenleistung und unglaublich viel Zeit. Und letztlich ist es auch ein begrenzter Datensatz. Also das steckt nicht das ganze Wissen der Welt drin, sondern es geht eben auch den Ansatz, dass man sagt, wenn schwarz ist denn eigentlich wichtig an Daten um einen Modell zu trainieren.

7:05 Und mit diesen begrenzten Datensatz trainiere ich dann ein Sprachmodell. Und zum Zeitpunkt der Veröffentlichung war es eben so, dass die die Antworten, die ich bekomme, dass die eben begrenzt waren auf das Wissen, dass in diesem Sprachmodell steckt. Und jetzt gibt es noch weitere Entwicklung, dass sich dieses dieses große Sprachmodell entweder noch mal mit spezifischem Wissen feint june zum Beispiel medizinischem Wissen oder ich verknüpfe wiederum die KI mit gewissen Algorithmen und biete der KI so mit Schnittstellen, um zum Beispiel selbst Recherchen anzustellen.

7:52 Es gibt die Vermutung in der Fachwelt das Morgen am 9. Mai, Chatgitbitier, also die Firma dahinter, in OpenAI, die dahinter steckt, weil du auch sagtest, die die Google-Suche, eine erste KI-Suchmaschine vorstellt, die dann eben nicht einfach nur stumpfbasierend auf den Suchbegriffen eben Ergebnisse zurückliefert, sondern direkt schon die Suche, die schlagworte nachdem ich eben Suche da schon antworten liefert.

8:29 Und das entsteht eben aus der Kommunikation, dass ich so quasi dieses KI-Modell, dass ich dem eine Möglichkeit gebe, mit dem Rest der digitalen Welt zu interagieren. Und das ist auch noch mal ein ganz, ganz großer Durchbruch. Nun hört man ja, dass diese Sprachmodelle sich rasant entwickeln und von der Geschwindigkeit immer schneller werden.

8:56 Das Sprachmodell von Chatgitbitier vor einem Jahr ist mit dem von heute schon nicht mehr zu vergleichen. Hommen denn da die Menschen überhaupt noch mit bei dieser Entwicklung oder wie schafft man das denn da dran zu bleiben und das überhaupt alles zu überreißen, was da um uns und mit uns passiert? Also ich muss sagen, tatsächlich passiert da wirklich, wirklich unheimlich viel.

9:25 Ich behaupt jetzt mal, ich habe immer einen ganz guten Überblick und auch ein ganz gutes Gefühl, was so die nächsten Schritte sind. Ich bin nur selbst immer wieder völlig überrascht von der Geschwindigkeit, mit der das Ganze passiert. Und da ist ein Beispiel zum Beispiel. Also ein Beispiel ist letztes Jahr im Sommer ist zum ersten Mal ein offenes Sprachmodell veröffentlicht worden, dass das jeder nehmen kann und damit experimentieren kann.

9:55 Vom Meta-Konzern zu dem auch WhatsApp, Instagram, Facebook usw. gehören, mit dem jeder arbeiten kann, dass jeder auf seinen eigenen System betreiben kann mit eigenen Daten noch mal feintjungen kann. Und da war für mich auch so ein bisschen klar, jetzt ist das Thema große Sprachmodelle auch interessant.

10:17 Und dann bin ich da auch direkt eingestehen. Warum? Weil ich sag mal, der größte Schmerz bei der Arbeit mit den Vorgängertechnologien war immer das Thema Training. Ich muss erst mal mühsam Daten aufbereiten, die so vorkauen und umstrukturieren, dass sich die KI so trainieren kann, dass sie sinnvoll arbeitet.

10:47 Der große Unterschied zu diesem großen Sprachmodellen ist, ich kann hier oft das Training schenken, weil grundsätzliche Fähigkeiten sind auf Basiste des trainierten Wissens schon vorhanden. Das bedeutet, ich kann der KI, ich kann der ein PDF-Dokument vorlegen, wo gewisse Informationen drin sind und dann kann ich einfach ganz normal in menschlicher Sprache dieses große Sprachmodell anweisen und sagen, mir wäre es der Verfasser dieses Dokuments, erstelle eine Tabelle mit den Informationen zu diesem Dokument, wenn da drin irgendwelche Zahlen, Zeit-Axen enthalten sind, erzeugen mir daraus ein Diagramm.

11:38 Das ist alles schon im Basiswissen eine solchen großen Sprachmodells enthalten. Und deswegen ist das so spannend. Und noch mal zur Geschwindigkeit. Die Fachwelt war sich dann recht einig, dass es recht lange dauern wird, bis die nächste Version dieses Modells rauskommen wird. Und jetzt war es gerade mal ein Dreiviertel ja später, das eben Lama 3, also dieses neue Modell, was ist der Lama 3?

12:11 Large Language Modell. Ich bin mir jetzt nicht mehr sicher, was die Abkürzung genau bedeutet, aber so die Meta-Entwickler denken sich immer lustige Namen dazu aus und verleihen den ganzen dann auch immer noch ein bisschen lustiges Eiken mit so einem Lama, wenn sie das Ganze promoten. Also diese Modelle werden immer schneller, immer besser.

12:37 Jetzt interessiert uns hier natürlich besonders der Einsatz in der Medizin. Es hat wenige Tage gedauert, als dieses Lama 3 Modell veröffentlicht wurde, bis es davon eine Abwandlung gab, die gewisseermaßen mit medizinischen Daten gefeintiund wurde, oben bei OLLM, heißt das Ganze, mit dem habe ich dann auch erste Experimente gemacht und ich fand es wirklich beeindruckend, wie ich bin jetzt kein Mediziner, du bist der Mediziner Alex, aber ich bin mir sicher, wenn wir uns das mal zusammen anschauen, ich war wirklich beeindruckt, wie viel medizinisches Wissen da drinsteckt und wie umfangreich dieses Modell einsetzen kann.

13:25 Also wenn es um Datenextraktionen aus Laboren geht, wenn es darum geht, wir wollen ein PSA-Wert aus dem Laborblatt extra hier. Wenn es aber auch darum geht, wissen über bestimmte Medikamente, wechselwirkungen zwischen Medikamenten. Also alles, was so mein begrenztes medizinisches Wissen hergegeben hat, habe ich da einfach mal so ein bisschen ausprobiert und das hat schon erstaunlich nie performt.

13:54 In Vorbereitung auf dem Podcast heute habe ich auch ein bisschen recherchiert und wenn man da tiefer einsteigt, ist es frappierend und auch beängstigend, wie schnell sich das Wissen in der Medizin entwickelt. Es gibt da aktuelle Analysen oder Abschätzungen, dass sich das gesamte medizinische Wissen, die gesamte medizinische Information, alle 73 Tage verdoppelt.

14:27 Das ist natürlich was man kaum glauben kann. Aber wenn man die Flut an Publikationen täglich sieht, es ist ja für einen Wissenschaftler und erst recht für einen klinisch tätigen Arzt. Wie für uns hier fast schon nicht mehr möglich, diese ganze Flut von Informationen aufzunehmen, zu verdauen und auch weiterzugeben.

14:55 Insofern ist es eigentlich logisch, dass die Künstlerin Gänz hier als Hilfe absolut erforderlich ist, weil die Künstlerin Intelligenz, die Computer, können natürlich unbegrenzt Daten sammeln und im Zweifel danach ausspucken, dass überschreitet ja die Möglichkeiten des menschlichen Gehirns. Also wir werden uns ja darauf einstellen müssen, dass der Computer unser, wir sehen es jetzt mal positiv, unser positiver Partner ist.

15:28 Wie ist das denn, da einer Meinung nach einzuschätzen und wie wird er auch die zukünftige Entwicklung in die Richtung sein? Also wenn ich mir jetzt, gucke, wo kann denn KI da wirklich den, also der Menschheit den größten Nutzen erweisen, dann ist das wahrscheinlich schon der medizinische Bereich, weil wenn wir jetzt mal gucken, allein mit dem, wie du sagst, dieses zunehmende Wissen, man muss einfach nur mal gucken, allein die Anzahl an unterschiedlichen Facharztausbildung.

16:00 Also früher gab es einfach nur den Arzt und der Arzt. Der hatte das, was man wusste über die Medizin, das hatte der in seinem Kopf. Und heute gibt es den Neurologen, das gibt den Neurologen, es gibt immer mehr Facharztausbildungen. Und dann gibt er dann auch innerhalb der Facharztausbildungen wieder die Subdisziplin.

16:20 Also das gibt den Schädelbasis Neurologen, es gibt den Gefäß Neurochirurgen, es gibt den Spinalen, wir besollen Neurochirurgen. Wie du richtig sagst, die Gebiete werden immer feiner aufgelöst und damit auch immer größer. Richtig und das, was ja dann in der Folge daraus auch so ein bisschen fehlt, ist der gesamtsystemische Überblick überall diese Disziplin, was sein, was eben alles mit den menschlichen Körper, was es für Wechselwirkungen dort geben kann.

16:56 Und da glaube ich eben auch, dass die KI den einzelnen Mediziner eben befähigt, wenn er eben gewisse Gesundheitsparameter, des Patienten, der KI zur Verfügung stellt, dann einfach besser auf dieses Wissen zu greifen kann. Weil ins eigene Gehirn passt dieses ganze Wissen unmöglich rein. Wahrscheinlich zu greifen.

17:22 Wahrscheinlich zu greifen muss. Zu greifen muss. Ja, ich habe jetzt gerade auch eine sehr interessante Statistik geläht, dass heute die Mädchen, die heutzutage geboren werden, haben zu 50% eine Wahrscheinlichkeit 100 Jahre alt zu werden. Das ist ja auch was, was jetzt vor 10, 15 Jahren noch fast und denkbar war.

17:45 Aber wir werden natürlich immer älter. Wir haben auch immer mehr medizinischen Bedarf. Aber es wird immer schwieriger, diesen medizinischen Bedarf zu decken. Das sehen wir insbesondere heute auch schon im ländlichen Bereich. Es gibt da kaum noch allgemein Ärzte. Es gibt keine praktischen Ärzte. Die Leute sind ja verzweifelt.

18:06 Es wird also wahrscheinlich so was wie ein KI-Azt im ländlichen Bereich geben. Das ist natürlich irgendwo Schade und auch frustrierend, weil ein Landarzt oder einen allgemeinen Mediziner auf dem Dorf ist ja mehr als ein Arzt. Das ist ja ein Gesprächspartner. Das ist ja jemand, wo ich hingeh, dem ich auch mal mein Herz ausschüttel.

18:30 Aber ich fürchte, man muss fast davon ausgehen, dass das ausschweren wird. Und ich gehe dann besser zu einem KI-Azt, bevor ich überhaupt keine medizinische Informationen bekommen. Das ist völlig richtig. Ich könnte mir aber auch noch eine Mischform vorstellen. Also wenn es vielleicht, dass den Arzt nicht auf dem Land gibt, dann gibt es aber vielleicht den Apotheker oder eine Heilkraft, die nicht unbedingt jetzt ein Arzt ist.

19:04 Die KI aber so befähigen kann, dass dann quasi diese Person, die KI bedient und so ein bisschen als Mensch-Menschmaschine-Schnittstelle fungiert. Und dann hätte ich eben auch wieder so ein bisschen von diesen persönlichen Touch erhalten und hätte ja einfach unter der Überschrift komplexes Wissen zugänglich machen, wieder etwas gewonnen.

19:31 Ich denke, wir müssen uns aber trotzdem damit abfinden, dass es gewisse Berufe in der Zukunft, in einer Zukunft nicht mehr geben wird. Da gibt es ja Horrorszenarien, wo man sagt, in 30 Jahren gibt es 50% von den Berufen, die es jetzt gibt, gar nicht mehr. Das wäre jetzt vielleicht ein bisschen weit gedacht.

19:49 Aber es gibt ja diese relativ bekannte Oxford-Studie, die sich damit beschäftigt, welche Berufe werden 2022 automatisiert sein. Und da ist eine ganze Reihe aufgezählt am Berufen, die für uns heutzutage noch selbstverständlich sind, wie zum Beispiel Steuerberater, aber auch Radiologe, aber auch allgemein Arzt.

20:15 Es gab ja lange Zeit auch in der Geschichte Berufe, die für die Leute schon vor 100 Jahren selbstverständlich waren, wo man gar nicht mehr verstehen kann, dass die gar nicht mehr gibt. Gibt es das interessante Beispiel mit diesen Eisschneidern, die im 19. Jahrhundert quasi für die König und Fürstenhäuser irgendwo Eis aus den Bergen geschnitten haben und das dann an die Häuser gebracht haben.

20:37 Das ging bis 1960. Und dann kam halt der Kühlschrank, da hat man das plötzlich nicht mehr gebraucht. Dem Berufs gab es nicht mehr. Jetzt will ich ein bisschen extremes Beispiel. Aber so wird es auch in der Medizin in vielen Bereichen sein. Und da ist zum Beispiel der Bereich der Radiologie ganz an erster Stelle zu nennen, weil natürlich kann vieles der Computer heutzutage schon besser entdecken, als der Radiologe in der Dermatologie, in der melanomdiagnostik.

21:06 Kann man sich ja vorstellen, wenn so ein Computer mit 100.000 von melanomenbildern gespeist ist und so ein Arzt sieht vielleicht, weil sich nicht tausend in seiner beruflichen Tätigkeit, aber der Computer 100.000 drückt, dann kann man sich vorstellen, dass der das wahrscheinlich jetzt schon oder eine Art Zukunft besser machen wird.

21:28 Was wird uns denn da speziell jetzt in der Medizin noch erwarten in eine Art Zukunft? Also gerade, wenn es um dieses Thema Bildgebung geht, also da bin ich mir auch absolut sicher. Wir hatten ja schon schon darüber gesprochen, KI, es geht darum, muss da zu erkennen. Und was macht ein Radiologe, muss da erkennen?

21:50 Der guckt sich Bilder an und versucht da drin eben, muss da zu erkennen. Und wenn man sich so ein bisschen anguckt, da passiert da wirklich extrem viel in den Bereich. Da kommt auch so ein bisschen hervor, nicht jeder Radiologe erkennt die gleichen, muss da also nicht jeder sieht das gleiche auf diesen Bildern.

22:08 Und die KI, die ist fair. Also die sieht immer alles genau gleich und im Zweifelsfall sicher auch besser. Jetzt ist es natürlich auch so. Es gibt ja einen Zwischenschritt. Also grundsätzlich soll diese Technologie erst mal den Radiologe unterstützen bei seiner Arbeit. Und das kann sie auch sicher gut und das wird sich sicher auch noch deutlich verbessern.

22:37 Also mit dem Verschwinden von den Berufsfeldern vielleicht verschwinden sie nicht komplett. Aber es kann sein, dass eben einfach durch die Unterstützung von KI ein Radiologe einfach 10, 20 mal mehr Workload schafft. Und dann brauche ich eben nicht mehr so viele. Es ist natürlich dann auch letztlich eine haftungsrechtliche Frage, nennt ein Computer, kann man ja schwer zur Haftung heranziehen.

23:06 Da muss ja immer ein Mensch dahinterstehen. Aber wahrscheinlich wird der Maß geben, ein Part der Computer sein. Und der Mensch ist vielleicht dann in der Zukunft schon mehr der Assistent von Computer, also der Computer der Assistent von Mensch. Es ist jetzt vielleicht ein bisschen weit gesponnen. Aber das ist ja vielleicht nicht ganz unrealistisch.

23:28 Ich halte es auch für nicht ganz unrealistisch. Also wenn wir in andere Bereiche gucken, wenn es zum Beispiel KI so im Kunden-Service geht. Also wenn ich zum Beispiel jetzt habe irgendwie bin bei einem Energieversorger und ich möchte irgendwie den Abschlag für meine Stromrechnung anpassen, dann ist das heute schon so, wenn ich da jetzt irgendwie eine E-Mail hinschreibe.

23:52 Und ich da steht dann einfach ganz einfach drin. Mein Name ist so und so. Ich möchte Bedanstadt ohne 10 Euro Stromabschlag im Monat zahlen. Das lässt sich super einfach klassifizieren und auslesen und als Agent. Wenn ich in den Bereich arbeite, ich kann mir dann einfach nur diese Vorschläge an gucken, die die KI macht, muss dann einfach nur nochmal bestätigen.

24:15 Ja, stimmt, stimmt, stimmt. Oder wenn dann doch mal was falsch erkannt wurde, das Ganze korrigieren. In der Medizin fragt man sicher trotzdem, es gibt ja diese ganzen interessanten Berichte und die interessanten Sachen, die wir besprechen. Aber so richtig fassbar ist es ja heute aktuell noch nicht so alle reden.

24:33 Auch über die Digitalisierung. Wir haben Digitalisierung gesetzt. In zwei Jahren soll jetzt in Deutschland die Patientenakte kommen. Endlich, darum war es alles ganz wichtig. Und wird dann aber immer wieder natürlich vom Datenschutz, wo wir unheimlich große Probleme haben, etwas negativ flankiert. Aber wenn man jetzt heutzutage ins Krankenhaus geht oder in eine Arztpraxis.

25:01 Ich selber war, hatte vor einem Jahr einen Schiunfall, musste operiert werden, am Sprunggelenk. Oder bin ich in der Münchner Klinik gekommen. Und in den ersten zwei Stunden musste ich viermal das selbe Dokument schriftlich ausfüllen. Beim vierten Mal wollte ich dann streiken. Aber wenn ich das nicht gemacht hätte, dann wäre die Operation nicht gelaufen.

25:24 Also muss man dann machen. Aber das ist natürlich eine Prozedur, wie sie seit 20, 30 Jahren durchgeführt wird. Wo ist denn da jetzt wirklich die Digitalisierung oder die KI angekommen? Und was muss denn da passieren, dass das jetzt endlich bei uns mal umgesetzt wird? Warum ist das denn bei uns hier so schwierig?

25:50 Also in den genannten Beispielen ist die Digitalisierung mehr oder weniger gar nicht angekommen. Und ich muss auch sagen, wenn es um das Thema Digitalisierung im öffentlichen Bereich geht, dann wird einfach zu sehr Digitalisierung gedacht, als wir hatten einen Formular auf einem Klembrett und das sehe ich jetzt auf einem Bildschirm.

26:12 Die Pläne, was so diese elektronische Patientakte angeht, ist zum Beispiel auch so. Ich kann da unstrukturiert, gescente Informationen ablegen. Die sind aber nicht strukturiert. Also ich muss mich dann wieder durchklicken, durch durch Arztbriefe von Kollegen und durch irgendwelche Laborblätter anstatt, dass es eben ein strukturiertes Datenmodell gibt, mit dem ich dann eben auch arbeiten kann und wo dann eben auch eine KI mitarbeiten kann.

26:44 Und man hängt da immer so ein bisschen hinterher und das ist eigentlich schade. Also wenn wir schon so spät anfangen, dann könnte man die Dinge eben auch gleich besser machen und weiter durchdenken. Trotzdem sind wir ja im Forschungsbereich in Deutschland eigentlich ziemlich gut. Welche Best Cases gibt es denn jetzt bei uns um auch mal noch mal ein paar positive Aspekte oder Projekte anzusprechen?

27:14 Ja, positive Projekte. Ich würde sagen grundsätzlich hier in unserer Nachbarschaft, hier in München gibt es auf jeden Fall viele Projekte dazu. Und du sprichst das Helmholzzentrum. Das Helmholzzentrum. Das Helmholzzentrum hat ja eine KI entwickelt für die Detektion von Krankheiten aufgrund von Netzhauteappellungen.

27:40 Und das ist natürlich schon revolutionär, weil dort kann man mit einem einzigen Bild der Netzhaute quasi Krankheiten schon voraussagen. Also ich kann erkennen ob es eine diabetische Retinopathie gibt, die man sagt, also in Gefäßveränderungen am Auge oder irgendwelche Ablösungserscheinungen am Auge. Und das ist ja schon frappierend gut.

28:09 Das muss nur dann auch jetzt irgendwann mal in die Realität umgesetzt werden. Das ist schon richtig. Und was da auch ein bisschen auffällt, was so den Forschungsbereich angeht. Also sind wir hier eigentlich gar nicht schlecht. Aber das Ganze in Produkte zu verwandeln, das passiert dann in der Regel nicht bei uns.

28:30 Und das wäre auch so was, was man sich wünschen könnte. Es gibt ja dieses europäische Forschungsprojekt, die ich auch gelesen habe. Das ist jetzt so ziemlich das größte Forschungsprojekt überhaupt zu diesem Thema. Was sind denn da die Pläne? Also sind da insgesamt geplant, da 200 Millionen Patienten datensätze zur Verfügung zu stellen.

28:51 Und die eben das erste Mal eben auch in einem so strukturierten Format in der Breite, das man die dann halt auch wirklich massenhaft analysieren kann. Ich will noch mal ganz kurz auf dieses Thema Datenbodell, was ich immer mal wieder angesprochen habe, zurückgehen. Wo die KI eben auch sehr, sehr gut hilft ist, wenn eben Daten unstrukturiert vorliegen, in einem geschriebenen Text und irgendwelche Informationen über einen Patienten.

29:23 Dann kann KI eben helfen, diese Information aus dem Text zu extrahieren und eben in eine Forschungsdatenbank einzutragen, sage ich jetzt mal so lob, so sehr lob. Und das hilft dann wiederum an den anderen Enden. Mich würde jetzt aber noch mal trotzdem interessieren, warum tun wir uns in Deutschland so schwer mit diesen modernen Themen und warum haben die Leute gefühlt zumindest eigentlich eher Sorge und Angst, als dass sie es irgendwo positiv sehen?

29:59 Das scheint ein bisschen ein deutsches Phänomen zu sein. Das ist ganz sicher auch ein bisschen deutsches Phänomen, den Dingen erst mal sehr, sehr skeptisch gegenüberzustehen. Also wenn es z.B. nur um das Thema Datenschutz geht, der Herr Dr. Mariano Witsch hat ja in einer anderen Podcast folge, hat ja auch so diesen Satzer.

30:21 Datenschutz kann leben Kosten genannt und ich stimme ihm da absolut zu. Ich bin mir da absolut sicher, dass das wirklich so ist, weil zu restriktiver Datenschutz verhindert eben, dass die entsprechende Daten für die Forschung zur Verfügung stehen und dann ist total klar, dann kann ich eben nicht so gut und so effizient mit den Daten arbeiten.

30:45 Und bei der KI ist es genauso. Es wird immer erst mal skeptisch gesehen. Ich kann es bei der KI fast ein bisschen mehr nachvollziehen als bei dem Thema Datenschutz, weil wenn ich mit KI interagiere, das ist so menschlich. Und trotzdem interagiere ich da mit einer Maschine. Und auch es gibt da so viel Horror-Szenarien von was den Arbeitsmarkt betrifft und alles Mögliche.

31:16 Und wenn KI die Kontrolle über die kritische Infrastruktur übernimmt, also ich glaube da nicht dran, dass das so weit kommt. Also ich bin mehr dafür, dass man sich einfach überlegt, Mensch, wo kann es denn helfen und sich darauf dann auch entsprechend einzulassen. Genau, also was sind denn jetzt nochmal wirklich die potenziellen Möglichkeiten?

31:42 Der KI, wir bewegen uns ja in einem relativ großen Paradigment-Shift, wo wir sagen, wir kommen eigentlich von der reaktiven Medizin und wir gehen über in die präventive, prädiktive Medizin. Was heißt das? Also man wartet, bis man eine Krankheit hat, dann hat man Symptome, dann geht man zum Arzt und der versucht dann, die Symptome und die Krankheit zu halten.

32:10 Aber mit den neuesten KI-Tools will man ja eigentlich die Krankheit erst gar nicht entstehen lassen. Das heißt durch eine gute Prävention, durch eine gute präventive Diagnostik und durch eine gesunde Lebensführung kann ich sehr, sehr viel machen, damit die Krankheit erst gar nicht mehr entsteht. Und da reden wir auch gleich wieder über das Thema Datenschutz-Daten.

32:39 Ich will nur als ein kleines Beispiel mal das Thema Smartwatch, zum Beispiel einmal hervorheben. Wenn ich eine Smartwatch am Handgelenk trage, die hat verschiedene Sensoren, ein Herzfrequenz-Sensor, die kann den Blutsauerstoff gehalten messen, die hat aber auch ein eingebautes Gyroscope, wo sie feststellen kann, Mensch, was für Bewegungen übt der Träger denn so aus.

33:09 Und das ist Wahnsinn, was ich dann, wenn ich dann KI-Ansätze aus diesen Daten, was ich dafür Schlussfolgerungen draus ziehen kann. Also zum Beispiel ein asymmetrischer Gang, der kann auf so vieles hinweisen. Und das Spannende ist eigentlich, dass wenn ich mit der KI arbeite, dann muss mich gar nicht so genau interessieren, wie diese Zusammenhänge überhaupt entstehen.

33:40 Aber die KI zeigt mir, sie sind da. Und das ist eben auch ein ganz, ganz spannendes Feld zu gucken, wenn ich, wenn ich eine Maschine habe und die einfach mal Tonnen von Daten gebe, und sage, findet die Zusammenhänge in die zwischen diesen Daten dann einfach selbst, wenn ich die dann entsprechend klastere.

34:03 Da gibt es natürlich unglaublich interessante und gute Projekte. Das gibt es für die Cardiologie quasi über die Herzfrequenz-Messung oder ein Dauer EKG, was man über eine Uhr ableiten kann. Es gibt aber auch im neurologischen Bereich, wo ich anhand von unterschiedlichen Gangmustern sehen kann. Da stimmt jetzt irgendwas nicht.

34:23 Der läuft schleppend. Da ist möglicherweise eine neurologische Erkrankung wie Parkinson oder sogar Demenz im Hintergrund. Das sind natürlich Sachen, die werden ganz stark kommen. Vielleicht wird es sogar befordert werden, vielleicht werden auch Krankenkassen sagen. Du musst dich quasi trecken lassen.

34:43 Da wird natürlich wieder ein Aufschrei durch die Nation gehen und Gottes Willen. Was passiert damit mir? Aber ich glaube, das ist unvermeidbar und man muss da offen sein, weil es an sich ein Jahr nur zugutekommt. Fällig richtig. Das sehe ich ganz genau. Noch dazu ist es ja auch im oncologischen Bereich wahrscheinlich ein gigantisches Potenzial, wenn man überlegt, bei den zum Beispiel beim Mama-Karcinom.

35:10 Systemische Therapie, Homontherapie, Chemotherapie, beim Mama-Karcinom. Wenn ich heutzutage, gebe ich oft eine Chemotherapie und ich muss erst mal schauen, wie schlägt die denn an? Wie reagiert der Patient oder die Patientin darauf? Wie sind die Nebenwirkungen? Wie schlägt es bei den Tumoren an? Und wenn das mit dem einen Medikament nicht geht, dann probiere ich ein zweites Medikament.

35:32 Wenn es ein zweites Medikament nicht geht, dann ruhig das dritte. Also dann, first line, second line, third line, wie man so schön sagt, ist ein bisschen trial and error. Ist natürlich auch unbefriedigend und mit ganz großen Datensätzen, wenn die Puma-Muster erkannt werden, dann kann ich voraussichtlich mit der KI nahezukunft.

35:54 Viel genauer definieren, welche Art von Chemotherapie wird denn jetzt hier mit aller größter Voraussicht helfen und mit sehr geringen Nebenwirkungen anschlagen. Und das sind Sachen, die muss man an sich nur positiv sehen. Und da sollte man nicht so viel Sorge haben. Ich habe das Gefühl aber, dass auch allein in unserem Ausbildungssystem auch im Schulsystem schon begonnen werden sollte, die Angst daraus zu ziehen und eher die Option zu sehen.

36:33 Wie ist es denn in Deutschland bei uns mit der Bildung in diesem Bereich? Also grundsätzlich, wie es gibt da auch eine OECD-Studie, wo wir, glaube ich, nicht besonders gute abschneiden. Wo stehen wir da? Ich meine, wie drittletzter Platz. Rittletzter, irgendwie Thema digitale Bildung geht um diese Themen.

36:56 Klar sollte da massiv dran gearbeitet werden und ich denke auch nicht, dass es damit getan ist, dass jetzt jeder Schüler ein iPad mit sich umträgt und seine Hausaufgaben statt auf sie in ein Hausaufgaben heft reinzuschreiben. Jetzt ins iPad-Eintipp damit ist es sicher nicht getan. Aber auch die Lehrer müssen sich einfach öffnen und mit diesen Themen auseinandersetzen.

37:28 Und das kann man ja durchaus auch auf eine spielerische Art tun. Also wenn man einfach nur sagt ich jetzt, ich öffne jetzt einfach mal JetGPT in der Basisversion kostet das ja auch gar nicht und probier einfach mal so ein bisschen aus. Was kann dieses Werkzeug denn so für mich tun? Und dann kommt eins zum nächsten und dann...

37:51 Also ich denke wir brauchen da deutlich mehr Aufklärung und wir brauchen auch ein bisschen mehr Vorstellungskraft für die Zukunft und wir sollten nicht so die Ängste schüren. Ich denke nicht, dass das, das soll man jetzt nicht als unkritisch verstehen. Natürlich braucht es gewisse Regeln und sonst läuft alles aus dem Ufer.

38:18 Aber das sind Entwicklungen, die sind auch nicht mehr aufzuhalten. Ja, finde ich richtig. Hier muss man sich ganz bewusst sein. Also diese Digitalisierungskie-Lawine ist längst losgetreten und jetzt können wir uns überlegen, damit zu machen oder es zu ignorieren. Aber wenn man es ignoriert, wird man auch in kürzester Zeit abgehängt sein und im Prinzip an vielen Dingen des täglichen Lebens wahrscheinlich gar nicht mehr teilnehmen können.

38:49 Oder wie siehst du das? Natürlich richtig. Also auch da ist es wiederum Fluch und Segen zugleich. Weil KI kann auch wiederum helfen, die Zugänglichkeit zu digitalen Systemen zu verbessern. Zum Beispiel durch die Immitation natürlicher Sprache. Also wenn ich jetzt zum Beispiel durch Sprache ein Gerät steuern kann und diese Sprache ist natürlich so flexibel, dass sie mich immer versteht.

39:20 Dann hat vielleicht jetzt jemand, der sonst überhaupt kein Bezug zu der Technik hat, wiederum einen besseren Zugang. Das ist nur ein Beispiel. Also da gibt es natürlich unendlich viele Beispiele. Ich würde sagen gerade in der Medizin, die wir es vorhin angesprochen haben, ist die KI schon heutzutage unerlässlich.

39:43 Man braucht dafür Regeln. Es geht auf keinen Fall ohne Arzt. Es geht auf keinen Fall ohne Krankenschwester. Es geht auf keinen Fall ohne MTRA. Das sind Sachen, die werden nicht komplett aussterben. Aber alle diese Bereiche werden massiv von Computersystemen unterstützt werden müssen. Weil sonst kann ich auch keine gute Medizin mehr machen.

40:10 Abschließend ist es natürlich auch immer so, dass ja Ärzte auch das diagnostizieren, was sie vielleicht besonders gut können und besonders gut wissen. Es gibt aber viele, viele selten Erkrankungen, wenn ich die nie sehe, komme ich da vielleicht auch gar nicht so drauf. Und das ist doch auch was, wo der Computer gut unterstützen kann.

40:31 Das ist völlig richtig. Also wir hatten sie auch bei den Radiologen angesprochen, sodass nicht jeder Radiologe das gleiche sieht. Und so ist es natürlich auch bei jedem Arzt, der achtet natürlich am ehesten immer auf die Dinge, die erkennt. Und jetzt gibt es nun mal so, in dem Bereich Rare Diseases, gibt es so viele seltene Diagnosen, wenn ich mit denen einfach noch nicht zu tun hatte als Arzt, dann ist die Wahrscheinlichkeit, dass ich die eben erkennen, auch relativ gering.

41:03 Und da kann die KI dann eben auch den Arzt in der Form unterstützen, dass wenn ich der KI einfach die klinischen Parameter des Patienten zur Verfügung stelle und weiter umschreibe, dass ich dann einfach als Arzt gespiegelt bekommen, okay, auch seltene Diagnosen, was ist denn am Wahrscheinlichsten, was dahinter stecken könnte?

41:30 Und dann kann ich das eben weiter abprüfen, auch, wenn ich den Fall noch nicht hatte in meiner Praxis. Vielleicht kann der Arzt einfach dann auch in der nahen Zukunft wieder mehr Arzt sein, sich wieder mehr Zeit für die Menschen nehmen und mehr emotional sich austauschen, weil vieles von der Routine, wir sind ja auch gerade in den Krankenhäusern immer dabei, dass man immer schimpft über die ganze Bürokratie, wenn die Bürokratie dann quasi von der Digitalisierung im Idealfall übernommen werden kann, dann wäre das ja nur positiv perspektivisch.

42:07 Jetzt hast du ja einen kleinen Sohn, der ist fünf Jahre alt. Wenn wir jetzt mal so in die Perspektive gucken, in der nächsten 20, 30 Jahren, was wünschtst du dir denn für deinen Sohn in der Zukunft bezüglich KI und Digitalisierung? Also am ersten einfach, dass die Chancen genutzt werden. Meine größte Angst ist so ein bisschen überall auf der Welt, entwickelt sich das Thema weiter und wir sind da dann eben so weit hinten dran, dass eben Deutschland da einfach abgeschlagen ist und sich in allen Bereichen dann nicht so entwickeln kann, wie andere Länder das tun können.

42:53 Also es hat auch wirklich was damit zu tun, dass das Land ja auch ein lebenswertes Land bleibt. Es ist bezogen auf die Medizin, dass es diese Werkzeuge gibt, dass die genutzt werden, dass wir dann auch einfach die entsprechende medizinische Versorgung davon profitiert. Aber natürlich geht es darum, dass alle Branchen diese Chancen nutzen und einsetzen und das einfach zum Wohle der Gesellschaft einsetzen.

43:22 Gut, es gibt in der Tat ja positive Ansätze. Das kommt das Digitalisierungskonzept. Es kommt die elektronische Patientenakte. Also wir gehen schon langsam in die richtige Richtung. Wollen wir hoffen, dass das noch ein bisschen schneller kommt und dass die Sorgen auch etwas nachlassen. Und dann wird sicherlich auch hier bei uns was mit der Digitalisierung und wir sehen so eine Sache offen und interessiert entgegen.

43:49 Und ich bedanke mich heute für deinen Beitrag. Ich glaube, wir hatten einen guten Austausch und ich freue mich auf die weitere Diskussion. Alex, vielen Dank. Wir hoffen, wir konnten Ihnen interessante Einblicke in die künstliche Intelligenz und Digitalisierung der Medizin anbieten. Bitte abonnieren Sie uns auf den verschiedenen Kanälen wie Spotify, Apple Podcast oder YouTube.

44:13 Damit würden Sie diesen Podcast sehr helfen und das würde uns auch wieder weiter motivieren mit dieser Serie vorzufahren. Vielen Dank.