••• Von Yu-Chuan Jack Li
Ich habe mich der Entwicklung der nächsten Generation von KI im Bereich der Patientensicherheit und Prävention („Earlier Medicine”) verschrieben und bin derzeit Präsident der International Medical Informatics Association (IMIA). KI könnte uns helfen, all das Wissen zu verwalten, das wir uns mit unserer begrenzten Gehirnkapazität zu merken versuchen. Die KI ist in der Lage, die Komplexität von Krankheiten zu erfassen und Ärzten geeignete Behandlungsmethoden aufzuzeigen.
Riesige Datenmengen müssen eingeben werden, um KI und neuronale Netze zu trainieren. Wenn wir Daten mit Bias eingeben, werden die Ergebnisse verzerrt. Einer der Nachteile ist also die Frage, wie man an hochwertige und multidimensionale Big Data kommt. Mit anderen Worten, wie kann das Datenformat zwischen Krankenhäusern, Instituten und sogar auf weltweiter Ebene standardisiert werden. Der zweite Punkt ist die Frage des Datenschutzes. Obwohl wir medizinische Daten entidentifizieren können, stellen Ihre persönlichen Genomdaten auch Ihre Familie dar. Was ist, wenn Verwandte diese Daten nicht preisgeben wollen?
Vorteile: Erstens kann die KI die Frühdiagnose verbessern und zu einer Präventivmedizin beitragen. Ich habe einige Kl-Module mit lokalen und hochqualitativen Datensätzen durchgeführt und überprüft, dass sie funktionieren und für die Patienten wertvoll sind. Zweitens kann die KI die Entwicklung neuer Medikamente beschleunigen. So könnten beispielsweise aus Tausenden von Verbindungen die infrage kommenden Arzneimittel und Strukturen ermittelt werden, was den Prozess möglicherweise von zehn Jahren auf ein Jahr verkürzt.
Als Dermatologe habe ich eine KI-basierte Software namens MoleMe entwickelt, um das Risiko von Muttermalen am menschlichen Körper zu ermitteln. Die Arbeit wurde im renommierten Fachmagazin Journal of Immunology publiziert.
Die Ärzte hoffen, dass die Patienten rechtzeitig in die Klinik kommen.
MoleMe hilft beim Screening von Muttermalen und erspart Ärzten und Patienten Zeit.
Wir können das Format medizinischer Datensätze voraussichtlich innerhalb von zehn Jahren standardisieren, um die Nutzung hochwertiger, multidimensionaler Big Data für das Training von KI zu erleichtern und wertvolle Ergebnisse zu erzielen. Ich denke, dass wir im Jahr 2050 eine „Earlier Medicine” erreichen können, die Früherkennung, Frühdiagnose und gegebenenfalls Therapien in frühen Stadien der Krankheitsentstehung umfasst. In einer „KI-optimierten und präventiven Welt” werden die Menschen ein gesünderes Leben führen, da Krankheiten früh erkannt werden und somit zu geringen Kosten heilbar sind, zumindest im Vergleich zu den hohen Investitionen, die für teure Therapien bei Krankheiten im Spätstadium erforderlich sind. Die Kosten der KI sind vergleichsweise niedrig und garantieren Effizienz bei der Früherkennung und Diagnose von Krankheiten, sodass die Patienten ein längeres und gesünderes Leben führen können.
Yu-Chuan Jack Li MD. PhD. ist Distinguished Professor am Graduate Institute of Biomedical Informatics, Taipei Medical University.
