Künstliche Intelligenz kombiniert mit medizinischem Fachwissen sollen Analysen ergeben, die die wahrscheinlichsten Gründe für Beschwerden aufzeigen.
Ada Health wurde 2011 gegründet, und von Beginn an war die ärztliche Perspektive für die Entwicklung prägend. Knapp ein Drittel der Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter sind Ärzte und medizinisches Fachpersonal. Sie haben die medizinische Wissensbasis von Ada aufgebaut und entwickeln diese ständig weiter.
In den Analysen kombiniert Ada dieses medizinische Fachwissen und künstliche Intelligenz, um so die wahrscheinlichsten Gründe für die Beschwerden herauszufinden. Dabei werden Milliarden von Symptomkonstellationen berücksichtigt. Dem Launch der App im Jahr 2017 gingen knapp sieben Jahre Entwicklung voraus.
Es ist unser Anliegen, die Perspektive der wissenschaftlichen Fachgesellschaften und der ärztlichen Berufsverbände in die Weiterentwicklung von Ada zu integrieren, denn die Implementation von künstlicher Intelligenz in den Versorgungsalltag der Menschen kann nur gemeinsam und nie gegen die Ärztinnen und Ärzte funktionieren. Auch deswegen freue ich mich, dass die DGIM sich so intensiv mit diesen Themen auseinandersetzt.
Dass Menschen, die Beschwerden haben, heute in aller Regel erst einmal googlen, ist schon lange Realität. Laut einer bitkom-Studie geben 64 Prozent der Menschen an, dass sie sich regelmäßig im Internet über Gesundheitsthemen informieren.1
Dieser Prozess ist bisher unstrukturiert und für Ärzte faktisch nicht verwertbar. Häufig verunsichert die Onlinerecherche mehr als sie hilft. Mit Ada ändern wir das. Ada bietet bereits heute Millionen Patientinnen und Patienten eine personalisierte Symptomanalyse auf Basis von fundiertem medizinischen Wissen. Bis heute wurden über 9 Millionen Symptomananalysen mit Ada durchgeführt. Wir werden uns in diesem Jahr unter anderem noch stärker darauf fokussieren, die Ärzte noch umfassender als bisher in diesem Prozess einzubinden. Der Ansatz ist dabei selbstverständlich nicht – um das hier noch einmal ganz klar zu sagen –, Ärzte zu ersetzen, sondern sie zu unterstützen.
Die Wahrheit ist, dass das medizinische Wissen derart schnell wächst, dass es für das menschliche Gehirn faktisch nicht mehr in seiner Gänze erfassbar ist. Auch die Einteilung der Medizin in verschiedene Fachgebiete – im Grunde nichts anderes als der Versuch, die Komplexität irgendwie handhabbar zu machen –, reicht heute nicht mehr aus. Es muss daher darum gehen, Tools und Systeme zu entwickeln und einzusetzen, die helfen, dieses Wissen zu strukturieren und nutzbar zu machen. Künstliche Intelligenz bietet hier eine Chance, die wir auf keinen Fall verpassen dürfen und die bereits heute dazu beiträgt, die Versorgung für die Menschen zu verbessern.
Neben der Tatsache, dass wir die Menschen mit Ada in die Lage versetzen, ihre Gesundheit besser zu verstehen, muss es natürlich auch darum gehen, wie es uns gelingen kann, Ada noch stärker in die Strukturen unseres Gesundheitssystems zu integrieren und zu vernetzen. Künstliche Intelligenz sollte in absehbarer Zeit Teil der Regelversorgung werden, sodass alle Patienten und Ärzte, nicht nur die Digital Natives, die Möglichkeit haben, Ada flächendeckend dort einzusetzen, wo es ihnen helfen kann. Von Anfang an haben wir die Technologie hinter Ada so gestaltet, dass wir auch eine Version zur Verfügung stellen können, die sich speziell an Ärzte richtet und sie in ihrer täglichen Arbeit mit den Patientinnen und Patienten unterstützt. Daran arbeiten wir aktuell mit Hochdruck.
Ein Anwendungsbereich, in welchem wir und viele unserer Partner im Gesundheitswesen ein sehr großes Potenzial sehen, sind die Notaufnahmen. Diese sind häufig überfüllt, viele Patientinnen und Patienten wären eigentlich beispielsweise bei einem niedergelassenen Arzt besser aufgehoben. Eine neue gesetzliche Initiative von Gesundheitsminister Spahn sieht vor, diese Patienten im Rahmen einer sogenannten one-desk-Lösung zu triagieren. Ada wird in diesem Prozess extrem hilfreich sein, indem sie die Symptome der Patienten im Wartebereich aufnimmt und dem Arzt einen Vorschlag macht, wo der Grund für die Beschwerden liegt.
Ein zweiter Bereich, der mir persönlich sehr wichtig ist und der ja auch Thema des diesjährigen Kongresses der DGIM sein wird, ist das Thema seltene Erkrankungen. Dabei wird aus meiner Sicht besonders deutlich, dass der flächendeckende Einsatz von künstlicher Intelligenz zwingend notwendig ist.
Aktuell dauert es nicht selten sechs Jahre oder mehr, bis Patienten, die von seltenen Erkrankungen betroffen sind, die richtige Diagnose bekommen – nicht weil die Ärztinnen und Ärzte schlecht arbeiten, sondern weil die Zahl der Möglichkeiten schlichtweg für den Einzelnen nicht überblickbar sind. Aktuell evaluieren wir wissenschaftlich, ob und wie Ada einen Beitrag dazu leisten kann, dass die Betroffenen früher als bisher die richtige Diagnose erhalten. Diese retrospektiven Studien, die wir gemeinsam mit Frau Professorin Dr. Wagner von der Medizinischen Hochschule Hannover durchführen, laufen noch. Die ersten Ergebnisse legen nahe, dass Ada die Zeit bis zur richtigen Diagnose verkürzen kann.2
Aus diesem Grund werden wir in den kommenden Monaten einen Fokus darauf legen, die Rolle der künstlichen Intelligenz bei der Diagnose seltener Erkrankungen zu erforschen und auszubauen. Wir werden uns mit Partnern zusammenschließen, um diesen Prozess gemeinsam zu forcieren. Wir wären dankbar und froh, wenn Ärztinnen und Ärzte sich hierbei mit ihren Kompetenzen und ihrer Sichtweise einbringen.
Literatur:
1 https://www.bitkom.org/sites/default/files/file/import/Bitkom-Pressekonferenz-Digital-Health-15-09-2016-Praesentation-final.pdf
2 Ronicke S, Hirsch MC, Türk E, Larionov K, Tientcheu D, Wagner AD. The Accuracy and Potential Impact of a Diagnostic Decision Support System in Rare Disease Cases [abstract]. Arthritis Rheumatol. 2018; 70 (suppl 10)
Quelle: Statement » Künstliche Intelligenz und Ärztliche Expertise: Chancen und Grenzen der digitalen Anamnese « – Dr. Martin Hirsch, Gründer und Chief Scientific Officer, ADA Health GmbH, Berlin. PK der Deutschen Gesellschaft für Innere Medizin e. V. (DGIM), Februar 2019, Berlin
