Coronavirus beschleunigt das Engagement der AI in der Medizin

Einige glauben, dass künstliche Intelligenz den Ärzten in diesen Krisenzeiten eine große Hilfe sein kann, aber viele sind besorgt, dass es nicht genügend Studien und Tests gegeben hat, um den Einsatz der Technologie zu validieren.

Dr. Albert Hsiao und seine Kollegen an der Universität von Kalifornien, San Diego, hatten 18 Monate lang an einem Programm für künstliche Intelligenz gearbeitet, das Ärzten helfen sollte, eine Lungenentzündung auf einem Brust-Röntgenbild zu erkennen. Als das Coronavirus in den Vereinigten Staaten auftauchte, beschlossen sie zu prüfen, was es bewirken könnte.

Die Forscher setzten ihr Programm schnell ein, das Röntgenbilder mit Farbflecken versieht, auf denen möglicherweise Lungenschäden oder andere Anzeichen einer Lungenentzündung zu erkennen sind. Es wurde inzwischen auf mehr als 6.000 Brust-Röntgenaufnahmen angewandt und bietet einen gewissen Wert für die Diagnose, sagte Hsiao, der Direktor des UCSD-Labors für erweiterte Bildgebung und Datenanalyse mit künstlicher Intelligenz.

Sein Team ist eines von mehreren Teams im ganzen Land, das die KI-Programme in die COVID-19-Krise gedrängt hat, um Aufgaben zu erfüllen, wie die Entscheidung, welche Patienten das größte Komplikationsrisiko haben und welche sicher in eine Behandlung mit geringerer Intensität geleitet werden können.

Die maschinellen Lernprogramme scrollen durch Millionen von Daten, um Muster zu erkennen, die für Kliniker möglicherweise schwer zu erkennen sind. Doch nur wenige der Algorithmen wurden anhand von Standardverfahren rigoros getestet. Obwohl sie oft hilfreich erscheinen, könnte die Einführung der Programme inmitten einer Pandemie für Ärzte verwirrend und für Patienten gefährlich sein, warnen einige KI-Experten.

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“Die KI wird derzeit für Dinge eingesetzt, die fragwürdig sind”, sagt Dr. Eric Topol, Direktor des Scripps Research Translational Institute und Autor mehrerer Bücher über Gesundheits-IT.

Topol hob ein von Epic, einem großen Anbieter von Software für elektronische Gesundheitsakten, entwickeltes System hervor, das vorhersagt, welche Coronavirus-Patienten kritisch erkranken können. Die Verwendung des Tools, bevor es validiert wurde, sei “pandemischer Ausnahmezustand”, sagte er.

Epic sagte, das Modell des Unternehmens sei mit Daten von mehr als 16.000 hospitalisierten COVID-19-Patienten in 21 Gesundheitsorganisationen validiert worden. Es wurden keine Forschungsarbeiten über das Werkzeug veröffentlicht, die von unabhängigen Forschern bewertet werden könnten, aber in jedem Fall wurde es “entwickelt, um Klinikern bei der Entscheidung über die Behandlung zu helfen und ist kein Ersatz für ihr Urteilsvermögen”, sagte James Hickman, ein Software-Entwickler aus dem Cognitive-Computing-Team von Epic.

Andere sehen die COVID-19-Krise als eine Gelegenheit, den Wert von KI-Tools kennen zu lernen.

“Meine Intuition ist, dass es ein wenig von dem Guten, Schlechten und Hässlichen ist”, sagte Eric Perakslis, ein Fellow für Datenwissenschaften an der Duke University und ehemaliger Chief Information Officer bei der Food and Drug Administration. “Forschung in diesem Umfeld ist wichtig.”

Nahezu 2 Milliarden Dollar flossen 2019 in Unternehmen, um Fortschritte bei der KI im Gesundheitswesen zu fördern. Die Investitionen im ersten Quartal 2020 beliefen sich auf insgesamt 635 Millionen Dollar, verglichen mit 155 Millionen Dollar im ersten Quartal 2019, so der Geldgeber für digitale Gesundheitstechnologie Rock Health.

Laut Rock Health haben mindestens drei Unternehmen für KI-Technologie im Gesundheitswesen Finanzierungsvereinbarungen getroffen, die speziell auf die COVID-19-Krise zugeschnitten sind, darunter Vida Diagnostics, ein Unternehmen für Lungenbild-Analysen, das sich auf KI spezialisiert hat.

Insgesamt ist die Implementierung der KI im klinischen Alltag weniger verbreitet, als der Hype um die Technologie vermuten lässt. Dennoch hat das Coronavirus einige Krankenhaussysteme dazu inspiriert, vielversprechende Anwendungen zu beschleunigen.

Die UCSD beschleunigte ihr KI-Bildgebungsprojekt und führte es in nur zwei Wochen ein.

Hsiaos Projekt, das von Amazon Web Services, der Universität von Kalifornien und der National Science Foundation finanziert wird, lässt jedes Brust-Röntgenbild, das in seinem Krankenhaus aufgenommen wird, durch einen KI-Algorithmus laufen. Obwohl noch keine Daten über die Implementierung veröffentlicht wurden, berichten die Ärzte, dass das Tool ihre klinischen Entscheidungen in etwa einem Drittel der Fälle beeinflusst, sagte Dr. Christopher Longhurst, Chief Information Officer von UCSD Health.

“Die bisherigen Ergebnisse sind sehr ermutigend, und wir sehen keine unbeabsichtigten Konsequenzen”, sagte er. “Anekdotenhaft haben wir das Gefühl, dass es hilfreich und nicht verletzend ist.

Die KI ist in der Bildgebung weiter fortgeschritten als in anderen Bereichen der klinischen Medizin, weil radiologische Bilder tonnenweise Daten enthalten, die von den Algorithmen verarbeitet werden müssen, und mehr Daten machen die Programme effektiver, sagte Longhurst.

Aber während die Spezialisten für künstliche Intelligenz versucht haben, die KI dazu zu bringen, Dinge wie die Vorhersage von Sepsis und akuter Atemnot zu tun – Forscher der Johns Hopkins University haben kürzlich einen Zuschuss der National Science Foundation erhalten, um damit Herzschäden bei COVID-19-Patienten vorherzusagen – war es einfacher, sie in weniger risikoreiche Bereiche wie die Krankenhauslogistik zu integrieren.

In New York City verwenden zwei große Krankenhaussysteme KI-fähige Algorithmen, um zu entscheiden, wann und wie Patienten in eine andere Phase der Versorgung übergehen oder nach Hause geschickt werden sollen.

Im Gesundheitssystem des Mount Sinai zeigt ein Algorithmus künstlicher Intelligenz auf, welche Patienten innerhalb von 72 Stunden für eine Entlassung aus dem Krankenhaus bereit sein könnten, sagte Robbie Freeman, Vizepräsident für klinische Innovation am Mount Sinai.

Freeman beschrieb den Vorschlag der künstlichen Intelligenz als “Gesprächsanbahnung”, die Klinikern, die an Patientenfällen arbeiten, helfen solle, zu entscheiden, was zu tun sei. Die KI trifft nicht die Entscheidungen.

Die NYU Langone Health hat ein ähnliches KI-Modell entwickelt. Es sagt voraus, ob ein COVID-19-Patient, der ins Krankenhaus kommt, innerhalb der nächsten vier Tage unerwünschte Ereignisse erleiden wird, sagte Dr. Yindalon Aphinyanaphongs, der das Prädiktionsanalyse-Team der NYU Langone leitet.

Das Modell wird in einer vier- bis sechswöchigen Studie mit Patienten durchgeführt, die in zwei Gruppen randomisiert werden: eine Gruppe, deren Ärzte die Warnhinweise erhalten, und eine andere, deren Ärzte die Warnhinweise nicht erhalten. Der Algorithmus soll den Ärzten dabei helfen, eine Liste von Dingen zu erstellen, die vorhersagen können, ob Patienten nach ihrer Einlieferung in das Krankenhaus ein Komplikationsrisiko haben, sagte Aphinyanaphongs.

Einige Gesundheitssysteme sind misstrauisch gegenüber der Einführung einer Technologie, die mitten in einer Pandemie klinisch validiert werden muss. Andere sagen, sie bräuchten keine künstliche Befruchtung, um mit dem Coronavirus fertig zu werden.

Das Stanford Health Care setzt die AI nicht ein, um hospitalisierte Patienten mit COVID-19 zu behandeln, sagte Ron Li, der Medizininformatik-Direktor des Zentrums für die klinische Integration der AI. In der San Francisco Bay Area habe es nicht den erwarteten Anstieg von Patienten gegeben, die die Masse an Daten geliefert hätten, die notwendig gewesen wäre, um sicherzustellen, dass die AI bei einer Bevölkerung funktioniert, sagte er.

Außerhalb des Krankenhauses wird die Modellierung von Risikofaktoren für die künstliche Befruchtung eingesetzt, um die Gesundheitssysteme dabei zu unterstützen, Patienten aufzuspüren, die nicht mit dem Coronavirus infiziert sind, die aber für Komplikationen anfällig sein könnten, wenn sie sich mit COVID-19 infizieren.

Bei Scripps Health stratifizieren die Kliniker die Patienten, um ihr Risiko, an COVID-19 zu erkranken und schwere Symptome zu erleiden, mit Hilfe eines Risiko-Scoring-Modells abzuschätzen, das Faktoren wie Alter, chronische Erkrankungen und kürzliche Krankenhausaufenthalte berücksichtigt. Wenn ein Patient einen Wert von 7 oder höher erreicht, gibt eine Triage-Schwester Informationen über das Coronavirus weiter und kann einen Termin vereinbaren.

Obwohl Notfälle einzigartige Gelegenheiten bieten, fortschrittliche Hilfsmittel auszuprobieren, ist es für die Gesundheitssysteme unerlässlich, sicherzustellen, dass die Ärzte damit vertraut sind, und die Hilfsmittel mit Vorsicht einzusetzen, mit umfangreichen Tests und Validierungen, sagte Topol.

“Wenn Menschen in der Hitze des Gefechts stehen und überfordert sind, wäre es großartig, einen Algorithmus zu haben, der sie unterstützt”, sagte er. “Wir müssen nur sicherstellen, dass der Algorithmus und das KI-Tool nicht irreführend sind, denn hier stehen Leben auf dem Spiel”.