Künstliche Intelligenz (KI) in der Chirurgie: Anwendungsfälle und Herausforderungen

Die US-amerikanische Joint Commission analysierte 1.441 schwerwiegende medizinische Zwischenfälle und stellte fest, dass sechs Prozent dieser Zwischenfälle auf Operationen am falschen Körperteil zurückzuführen sind.  Die Ursache für dieses Problem liegt häufig in einer unzureichenden medizinischen Ausbildung und der Auswahl ungeeigneter Behandlungen. 

Der Einsatz von KI-Technologie ist eine wirksame Strategie zur Verbesserung der Genauigkeit und Sicherheit von chirurgischen Eingriffen, ermöglicht detaillierte und realistische Simulationen und verbessert die Lernmethoden angehender Mediziner erheblich.

Immersive Umgebungen

VR ist schon für sich genommen sehr gut für die chirurgische Ausbildung geeignet, aber die Kombination mit KI kann die Genauigkeit und Anpassbarkeit chirurgischer Simulationen erheblich verbessern. Diese KI-gestützten VR-Simulationen bieten hochpräzise Reproduktionen von chirurgischen Verfahren, detaillierte anatomische Modelle und realistische Interaktionen mit chirurgischen Instrumenten. Außerdem kann jede Simulation an die Komplexität des Eingriffs und den Kenntnisstand des Lernenden angepasst werden.

Haptisches Feedback

Die Technologie des haptischen Feedbacks bietet den Auszubildenden ein realitätsnahes Gefühl während simulierter Operationen, indem sie den Gewebewiderstand, die Einschnitte und die Interaktion mit chirurgischen Werkzeugen nachahmt. Sie simuliert außerdem verschiedene medizinische Zustände und hilft den Lernenden, die Unterschiede in den Gewebeeigenschaften zu verstehen.

Darüber hinaus bewertet die KI, wie der Benutzer mit den chirurgischen Instrumenten umgeht und achtet dabei auf den Winkel, den Druck und die Präzision der Bewegungen. Dabei umfassen die realistischen Simulationen sogar unerwartete Szenarien wie Blutungen oder unbeabsichtigte Gewebeschäden.

Verfahrensspezifische Simulatoren

KI passt Simulationen für bestimmte chirurgische Eingriffe, wie z. B. den Einsatz eines neuen Kniegelenks oder Blinddarmoperationen, entsprechend der spezifischen Erfordernisse an, wobei die genaue Abfolge der Schritte, Herausforderungen und anatomischen Details erfasst wird. Diese Simulationen verwenden KI-Algorithmen, um die Auszubildenden durch die einzelnen Phasen des Eingriffs zu führen und sie über die richtigen Instrumente und Schnitttechniken zu informieren.

Die Auszubildenden erhalten sofortiges Feedback zu ihrer Genauigkeit, Geschwindigkeit und Einhaltung der chirurgischen Protokolle. Darüber hinaus passen die KI-Anwendungen den Schwierigkeitsgrad der Simulationen an den Kenntnisstand des Lernenden an und stellen so sicher, dass das Training stets anspruchsvoll und effektiv bleibt.

Präzise Analyse der Anatomie des Patienten

KI-Algorithmen unterstützen Chirurgen bei der genauen Vorbereitung von Operationen, indem sie wichtige Stellen in medizinischen Bildern aus CT-Scans, MRTs oder Röntgenaufnahmen markieren oder ausschneiden. Diese Technologie nutzt Maschinelles Lernen, Deep-Learning-Techniken wie neuronale Netze (insbesondere das s.g. Convolutional Neural Network oder CNN), die auf Basis umfangreicher Bibliotheken mit markierten medizinischen Bildern trainiert werden.

KI-Modelle sind bereits sehr erfolgreich dabei, bestimmte anatomische Strukturen oder Bereiche von Interesse zu isolieren und detaillierte Karten der Anatomie eines Patienten zu erstellen – einschließlich Organen, Blutgefäßen, Tumoren und anderen Anomalien.

Eine bahnbrechende Studie von Forschern der Universität Kopenhagen aus dem Jahr 2023 hat gezeigt, dass die Kombination eines KI-Diagnosesystems mit einer mammographischen Texturanalyse herkömmliche Modelle bei der Vorhersage des kurz- und langfristigen Brustkrebsrisikos übertrifft.

Optimierung von Zeit und Ressourcen

Laut einer Prognose der Association of American Medical Colleges werden in den USA bis zum Jahr 2034 15.800 bis über 30.200 Chirurgen fehlen, während in Deutschland vor allem ein Mangel in der Hausarztversorgung sowie bei bestimmten Fachärzten besteht.

In diesem Zusammenhang erweisen sich KI-Algorithmen als ein entscheidendes Werkzeug. Sie können durch Patientendaten navigieren – von der Krankengeschichte bis hin zur Dringlichkeit medizinischer Eingriffe –, um die Terminplanung zu rationalisieren und Operationen entsprechend den klinischen Bedürfnissen zu priorisieren.

KI-Modelle bewerten verschiedene Faktoren, darunter die Komplexität von Operationen, die Kompetenz der Chirurgen und den Bedarf an bestimmten Geräten, und sorgen so für einen reibungslosen Arbeitsablauf.

Computergestützte Erkennung (CAD)

Im Jahr 2022 wurde der Markt für computergestützte Erkennung allein in den USA auf 818,5 Mio. $ geschätzt und wird bis 2030 voraussichtlich mit einer CAGR von 5,9 Prozent wachsen.

In Verbindung mit KI bietet CAD eine detaillierte Analyse von pathologischem Gewebe und hilft dabei, dessen Dichte, Zusammensetzung und Blutversorgung zu verstehen. Es spielt eine entscheidende Rolle bei der Beurteilung der Tumorgrenzen und ermöglicht es Chirurgen, den notwendigen Umfang der Entfernung von Krebsgewebe zu bestimmen.

CAD liefert präzise Messungen von Tumoren und deren Nähe zu lebenswichtigen Organen, was gezielte Operationen erleichtert und die Wahrscheinlichkeit, dass Krebszellen zurückbleiben, minimiert.

Überwachung der Instrumente durch Computer Vision

Computer Vision ermöglicht die Echtzeit-Überwachung von chirurgischen Instrumenten während der Operation. So können sich Chirurgen auf die wichtigsten Teile des Eingriffs konzentrieren und darauf vertrauen, dass das System die Instrumente genau verfolgt.

Die KI-gestützte Kontrolle ist besonders bei minimal-invasiven Operationen (MIS) von Vorteil, bei denen die Sicht eingeschränkt ist. Es löst effektiv die Herausforderungen, die mit kleineren Inzisionen und eingeschränkten Sichtachsen verbunden sind.

Chirurgische Navigation

Während der Operation fungiert die KI als intelligenter Assistent, der in Echtzeit Unterstützung und Anleitung bietet, indem er den chirurgischen Prozess kontinuierlich überwacht. Chirurgen können ihr Vorgehen sofort anpassen, wenn sich die Situation im Operationsfeld ändert oder unvorhergesehene Ereignisse oder Reaktionen auftreten.

Die Fähigkeit der KI, sich an Veränderungen in Echtzeit anzupassen, unterstützt eine bessere Entscheidungsfindung, wodurch das Risiko von Komplikationen verringert und die Ergebnisse für den Patienten verbessert werden können.

Analyse des Patientenzustands in Echtzeit

Ähnlich wie bei der chirurgischen Navigation hilft die KI bei der Überwachung des physiologischen Zustands des Patienten – Herzfrequenz, Blutdruck und Sauerstoffsättigung – während der Operation. Das KI-System integriert Daten aus medizinischen Geräten und elektronischen Gesundheitsakten (EHR) und liefert Echtzeit-Updates zum Patientenzustand mit umsetzbaren Empfehlungen.

Während der Anästhesieverfahren bietet KI dem Anästhesieteam ein kontinuierliches Feedback. Sie bewertet die Reaktion des Patienten auf die Anästhesiemedikamente in Echtzeit und ermöglicht so ein präzise Dosierung für den optimalen Patientenkomfort und größtmögliche Sicherheit.

Alarme und Warnungen

KI-Algorithmen erkennen Anomalien in den überwachten Daten (z. B. Schwankungen der Vitalparameter, unerwartete Ereignisse oder Abweichungen vom Operationsplan). Wenn das KI-System eine Anomalie erkennt, generiert es sofort Warnmeldungen. Diese Benachrichtigungen werden über visuelle Hinweise, akustische Signale oder andere Kommunikationskanäle an das Operationsteam gesendet, um sofortige Maßnahmen einzuleiten.

Erkennung von Läsionen

KI-Algorithmen können Bilder von chirurgischen Kameras und Endoskopen in Echtzeit verarbeiten und Läsionen im Operationsgebiet lokalisieren und hervorheben. Durch die Einbeziehung verschiedener Bildgebungsverfahren wie intraoperativer Ultraschall, Fluoreszenzbildgebung und multispektrale Bildgebung verbessert die KI die Genauigkeit der Läsionserkennung bei chirurgischen Eingriffen.

Optimierung des Zugangswegs 

Mit der Pfadoptimierung können Ärzte individuelle Patientenmerkmale, anatomische Unterschiede und mögliche Komplikationen berücksichtigen, um den besten chirurgischen Ansatz zu wählen. Einzigartige Algorithmen analysieren umfangreiche Daten, um die effektivsten chirurgischen Wege zu bestimmen.

Die Fähigkeiten und der Einsatz von KI in der Medizin geht längst über Training, Planung und Ausführung hinaus und ist zu einem entscheidenden Faktor für die chirurgische Entscheidungsfindung und Analyse geworden.

Es können vor, während und nach Operationen Systeme eingesetzt werden, die bei der Entscheidungsfindung unterstützen. Diese können dem medizinischen Fachpersonal bei der Diagnose, der Behandlungsplanung, der chirurgischen Navigation und der postoperativen Versorgung helfen.

Solche KI-Systeme sammeln wichtige Informationen über den Patienten und das chirurgische Verfahren und analysieren diese Daten mithilfe von Algorithmen des Maschinellen Lernens. Das Ergebnis sind wertvolle Erkenntnisse, die helfen, Risiken einzuschätzen, Behandlungspläne zu erstellen und mögliche Behandlungsergebnisse vorherzusagen.

KI birgt ein immenses Potenzial für die Forschung und verspricht bessere Ergebnisse bei chirurgischen Eingriffen.

Big-Data-Analytik und Bevölkerungsstudien

KI rationalisiert die Erfassung und Integration verschiedener Datentypen, wie z. B. elektronische Patientenakten, bildgebende Verfahren oder genetische Informationen und bietet so einen ganzheitlichen Überblick über verschiedene Patientengruppen. Sie nutzt Algorithmen, um in diesen großen Datensätzen Muster zu erkennen, z. B. demografische Trends oder typische Krankheitsverläufe, die mit herkömmlichen Analysen nur schwer zu erfassen sind.

KI unterstützt auch das Monitoring der Gesundheit großer Populationen, indem sie gefährdete Bevölkerungsgruppen identifiziert, Präventionsmaßnahmen vorschlägt und die Verteilung von Gesundheitsressourcen verbessert. Darüber hinaus verbessern KI-gestützte Analysen die epidemiologische Forschung, indem sie die Prävalenz von Krankheiten und deren Ursachen in verschiedenen Bevölkerungsgruppen untersuchen.

NLP-Tools zur Textgewinnung

Die Gesundheitsbranche setzt zunehmend auf die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), da diese das Durchsuchen, die Analyse und Interpretation großer Patientendatensätze ermöglicht. 

Einige bemerkenswerte Beispiele für den Einsatz von NLP in der Chirurgie sind:

• Semantische Suche und Informationsbeschaffung 

KI verbessert die Fähigkeit, semantische Suchen in medizinischen Datenbanken durchzuführen, sodass medizinisches Fachpersonal relevante Informationen auf der Grundlage der Bedeutung und des Kontexts ihrer Abfragen finden kann. Dies ist besonders nützlich für die Suche nach bestimmten chirurgischen Techniken, Ergebnissen oder Fallstudien.

• Literaturdurchsicht und Wissensentdeckung 

KI kann die Durchsicht umfangreicher chirurgischer Fachliteratur und Forschungsarbeiten automatisieren und so die Entdeckung neuer Erkenntnisse und Trends in der chirurgischen Praxis ermöglichen. Durch die Analyse von Mustern und Ergebnissen bestehender Studien hilft KI bei der Identifizierung effektiver chirurgischer Techniken und potenzieller Innovationsbereiche, was es Chirurgen erleichtert, auf dem neuesten Stand zu bleiben.

• EHR-Analyse

KI-Algorithmen können elektronische Patientenakten durchsuchen, um Patientendaten zu extrahieren und zu analysieren, die für chirurgische Eingriffe relevant sind, einschließlich präoperativer Untersuchungen, früherer Operationen und postoperativer Ergebnisse. 

• Extraktion von chirurgischen Parametern 

KI-Tools können automatisch wichtige Parameter aus chirurgischen Daten extrahieren, z. B. die Dauer der Operation, den Blutverlust oder die Art der chirurgischen Instrumente. Diese Informationen sind entscheidend für die Analyse der chirurgischen Effizienz, den Vergleich verschiedener chirurgischer Ansätze und die Verbesserung von chirurgischen Protokollen und Richtlinien.

Lernen Sie die führenden KI-gestützten Chirurgiesysteme für minimalinvasive Eingriffe kennen, die Chirurgen präzise, flexible und verbesserte Operationen ermöglichen.

Die KI-unterstützten Roboterassistenzsysteme der Reihe Da Vinci vom Hersteller Intuitive, insbesondere die Modelle Da Vinci Xi und Da Vinci X, sind Paradebeispiele für KI in der Chirurgie. 

Da Vinci Xi ist bekannt für seine fortschrittliche Instrumentierung, die Firefly-Fluoreszenz-Bildgebung zur besseren Visualisierung von Gefäßen und Gewebedurchblutung sowie die integrierte Tischbewegung. Zusammen mit dem Basismodell Da Vinci X stellen diese Systeme die Spitze der chirurgischen Präzision, Vision und Kontrolle dar.

Die fortschrittliche KI-Integration in den Da Vinci-Systemen ermöglicht eine präzise Bildanalyse, chirurgische Planung und dynamische Anpassungen, die auf das einzigartige anatomische und physiologische Profil jedes Patienten zugeschnitten sind. Diese personalisierten Verbesserungen optimieren die chirurgischen Ergebnisse, verbessern die Patientenerfahrung und beschleunigen die Genesung.

Das Senhance Surgical System ist ein weiteres Beispiel für KI in der Chirurgie: Es kombiniert KI-Technologie mit chirurgischem Fachwissen, um einer Ermüdung des Chirurgen entgegenzuwirken. Dieses System macht die Kosten und die Dauer von roboterassistierten Operationen vergleichbar mit der traditionellen Laparoskopie und erweitert den Patientenzugang zu fortschrittlichen minimalinvasiven Operationen.

Mit robotergestützter Präzision, haptischem Feedback, augengesteuerter Kamera, verbesserter Ergonomie und einer offenen Plattformarchitektur können Chirurgen komplexe Eingriffe mit größerer Präzision und Kontrolle durchführen, wodurch menschliche Fehler reduziert und die Patientenergebnisse verbessert werden.

Versius bietet Chirurgen eine beispiellose Flexibilität bei der Portplatzierung und verbindet traditionelle Laparoskopietechniken mit den fortschrittlichen Möglichkeiten der KI-gestützten Roboterchirurgie. Sein offenes Design fördert die nahtlose Kommunikation zwischen den chirurgischen Teams und sorgt für kohärente und effiziente Operationen.

Mit vollständig getragenen Instrumenten und exzellenter 3D-HD-Visualisierung ermöglicht Versius den Chirurgen die einfache Navigation in komplizierten anatomischen Bereichen.

Das Hugo™ Roboter-Assistenz-System (RAS), das von Chirurgen für Chirurgen entwickelt wurde, bietet eine große Flexibilität und Anpassungsfähigkeit, passt in verschiedene OP-Umgebungen und erfüllt die Anforderungen unterschiedlicher Verfahren.

Die Integration von Touch Surgery™ Enterprise bietet robuste Videoaufzeichnungsfunktionen, die es Chirurgen ermöglichen, ihre Techniken aus der Ferne zu überprüfen und zu verfeinern und ihre Fähigkeiten über große Distanzen hinweg zu verbessern.

Das Hugo™ RAS ist leicht zugänglich und flexibel skalierbar, wodurch die Einstiegshürden in Bezug auf die Kosten gesenkt und die betriebliche Effizienz und die Nutzungsraten maximiert werden.

KI wird Ärzte niemals ersetzen können, denn sie hat ihre eigenen Grenzen. Doch das Verständnis dieser Grenzen kann uns dabei helfen, die aktuellen Herausforderungen der KI für Mediziner zu bewältigen.

Manche mögen denken, dass es nur die KI-gestützte Anwendung ist, die den Chirurgen im Operationssaal unterstützt. In Wahrheit sind es aber vor allem die Daten, die der KI zum Erfolg verhelfen und die Abläufe optimieren. Forscher warnen jedoch davor, dass sowohl ein Mangel an den für die KI erforderlichen Daten, als auch Probleme mit der Speicherkapazität erhebliche Einschränkungen mit sich bringen könnten. 

In Anbetracht der zentralen Rolle von Daten im Gesundheitswesen, unabhängig davon, ob KI im Spiel ist oder nicht, können sich daraus einige Herausforderungen ergeben, insbesondere beim Einsatz von KI im Operationssaal.

Mangel an hochwertigen Daten

Eine der größten Herausforderungen bei der Integration von KI für die Chirurgie sind begrenzte Datensätze und Probleme mit der Qualität und Konsistenz dieser Daten. Die Suche nach den richtigen Daten zum Trainieren von KI, insbesondere für komplizierte chirurgische Manöver, ist wie die Suche nach der Nadel im Heuhaufen – sie ist langwierig und erfordert erhebliche Ressourcen.

Hinzu kommt, dass sich die klinische Landschaft ständig ändert und sich die Datentrends im Laufe der Zeit verschieben, was die Entwicklung von KI-Modellen, die sich ständig aktualisieren und so den Test der Zeit bestehen können, zu einer echten Herausforderung macht.

Eugene Kruglik betont: "Wenn Kunden an uns herantreten, um KI im Gesundheitswesen zu entwickeln, bitten wir zunächst um Einsicht in ihre Datensätze. Ohne Zugang zu hochwertigen Daten sind wir skeptisch, was die Qualität der KI-Modelle angeht, was zu schwerwiegenden, irreversiblen Fehlern führen könnte."

Mangel an Datenvielfalt

Die Herausforderungen im Bereich der Daten gehen über die Qualität hinaus. Es geht auch darum, sicherzustellen, dass die Datensätze die unterschiedlichen Bevölkerungsgruppen widerspiegeln, denen sie dienen sollen – einschließlich der Unterschiede in Bezug auf Alter, Geschlecht, medizinische Bedingungen und ethnische Zugehörigkeit.

Der Grund dafür? Wenn bestimmte Gruppen oder Krankheiten unterrepräsentiert sind, führt dies zu einer Verzerrung der KI-Modelle und damit zu einem ungleichen Service für verschiedene demografische Gruppen. Dieser Mangel an Repräsentation kann dazu führen, dass die Algorithmen für diejenigen, die nicht angemessen repräsentiert sind, unterdurchschnittliche Leistungen erbringen oder ungeeignete Behandlungen vorschlagen, wodurch sich die Lücken in der Gleichberechtigung im Gesundheitswesen möglicherweise vergrößern.

Um dieses Problem anzugehen, ist es erforderlich, bewusst vielfältige Daten zu beschaffen, eine korrekte Repräsentation anzustreben und Techniken wie die Datenerweiterung zu nutzen, um KI-Modelle zu entwickeln, die in verschiedenen demografischen und medizinischen Situationen gut funktionieren.

Mangelnde Anpassungsfähigkeit

Eine Herausforderung bei der Integration von KI in den Operationssaal ist ihre Fähigkeit, mit unerwarteten Situationen umzugehen. Da die KI auf der Grundlage historischer Daten lernt, kann sie durch neue oder ungewohnte Szenarien aus dem Konzept gebracht werden.

Um dieses Problem zu lösen, muss die KI kontinuierlich mit verschiedenen Daten aktualisiert werden, die eine möglichst große Varianz aufweisen. Außerdem könnte die Fähigkeit der KI, in Echtzeit zu lernen und während des Betriebs Feedback zu sammeln, ihre Fähigkeit, unvorhergesehene Ereignisse zu bewältigen, erheblich verbessern.

Diese Herausforderung ähnelt dem allgemeinen Problem der KI-Chirurgietechnik: Es ist schwierig, die richtigen Daten zu finden, vor allem im sich ständig weiterentwickelnden medizinischen Bereich.

Die Herausforderung bei der Durchführung von Operationen durch KI besteht nicht nur in den Datensätzen, die die Grundlage eines jeden KI-Modells bilden, sondern auch darin, die Entscheidungen denjenigen verständlich zu machen, die das Skalpell halten. Chirurgen und medizinisches Fachpersonal haben oft Schwierigkeiten zu verstehen, warum KI bestimmte Empfehlungen ausspricht, was das Vertrauen in diese Technologie beeinträchtigen kann. 

Ohne einen klaren Einblick in den "Denkprozess” der KI ist es schwierig, Kliniker davon zu überzeugen, KI-Tools in ihre tägliche Arbeit einzubeziehen. Sie müssen das "Warum" hinter den KI-Empfehlungen ebenso gut erkennen können wie das "Was", um Vertrauen in die neue Technologie fassen zu können.

Um diese Kluft zu überbrücken, brauchen wir eine KI, die sich selbst erklärt, indem sie Modelle mit Funktionen erstellt, die ihre Entscheidungen verständlich machen. Es geht darum, den Dialog zwischen den Technikern, die hinter der KI stehen, und den medizinischen Fachkräften, die sie nutzen, zu fördern und sicherzustellen, dass letztere den Entscheidungen der KI ebenso vertrauen wie ihren eigenen klinischen Entscheidungen.

Erste KI-Unternehmen reagieren bereits auf diese Transparenzanforderungen und lüften den Vorhang gezielt, um die Magie hinter den KI-Modellen zu enthüllen. Unser Partner Comet zum Beispiel revolutioniert die Art und Weise, wie KI trainiert wird, um präzise und transparente Entscheidungen zu gewährleisten.

Bei der Verbindung von KI und Chirurgie steht viel auf dem Spiel: Die umfassende Information der Patienten, der Schutz ihrer Privatsphäre und der Umgang mit Verzerrungen in den Algorithmen sind entscheidend. Die Klärung der Art und Weise, wie die KI Entscheidungen trifft, und die Festlegung der Verantwortlichkeit, wenn etwas schiefgeht, sind für die Schaffung von Vertrauen in KI-gestützte Operationen unerlässlich.

Pavel Nekrasov, der ML-Engineering-Manager bei Vention, schlägt vor: "Um die ethischen und rechtlichen Herausforderungen der KI in der Chirurgie zu meistern, ist es wichtig, sich an die Vorschriften zu halten, klare Regeln für das Dateneigentum aufzustellen und immer auch einen Menschen in der Runde zu haben."

Eine große Sorge ist, dass ein übermäßiger Einsatz von KI die chirurgischen Fähigkeiten beeinträchtigen könnte. Es ist wichtig, das richtige Gleichgewicht zu finden, KI als Hilfsmittel zu nutzen und gleichzeitig die praktischen chirurgischen Fähigkeiten weiter zu entwickeln.

Die Aus- und Weiterbildung muss die KI wirksam als Ergänzung  integrieren und nicht als Ersatz, um eine Erosion der chirurgischen Fähigkeiten zu verhindern. Dieser Ansatz stellt sicher, dass Fachkräfte im Gesundheitswesen ihre grundlegenden Fähigkeiten und ihre Fingerfertigkeit behalten.

In dem Maße, wie KI in den Operationssälen Einzug hält, ist es wichtig, zwei grundlegende Wahrheiten zu begreifen: Anspruchsvolle KI-Anwendungen sind bereits im EInsatz und die Beherrschung der KI-Technik in der Medizin wird für Chirurgen in Zukunft genauso wichtig sein wie die Beherrschung des Skalpells.

Allerdings fällt es Chirurgen und medizinischem Fachpersonal oft schwer, die Logik hinter KI-Entscheidungen zu verstehen, was zu einem geringeren Vertrauen in diese Technologien führt. Dieser Mangel an Transparenz behindert die Einführung von KI-Tools in der Medizin, da die Ärzte in der Regel nach nachvollziehbaren Begründungen für die Vorschläge des Algorithmus suchen.

Hinzu kommt, dass die KI zwar hervorragende Leistungen bei der Datenanalyse erbringt und die chirurgische Präzision verbessern kann, es ihr jedoch an Anpassungsfähigkeit und Intuition mangelt, um mit atypischen Fällen umzugehen. Die KI kann keine konkreten Diagnosen stellen oder taktile Erkenntnisse aus körperlichen Untersuchungen liefern. Menschen werden daher auf unabsehbare Zeit weiterhin gebraucht und eine wichtige Rolle einnehmen. Eine übermäßige Abhängigkeit von automatisierten Werkzeugen ist deshalb zu vermeiden, denn sie könnte bestimmte technische Fähigkeiten und Fertigkeiten untergraben.

Darüber hinaus gibt es Probleme mit den Einschränkungen und der Unterrepräsentation bestimmter Bevölkerungsgruppen in KI-Datensätzen, einschließlich ihrer Qualität. "Wenn Kunden mit der Entwicklung von KI an uns herantreten, analysieren wir in einem ersten Schritt Videoproben, um störendes Rauschen aus dem Filmmaterial zu entfernen. Dies verbessert unsere Fähigkeit, Unregelmäßigkeiten in Bildern und Videos zu erkennen, was zu besseren Diagnosen führt und letztlich die Arbeitsbelastung der Ärzte verringert", erklärt Eugene Kruglik.

Indem wir diese KI-Herausforderungen erkennen und uns auf die Entwicklung transparenter, unterstützender KI-Tools konzentrieren, können wir die Effektivität von KI-Chirurgietechnik und Software als Medizinprodukt verbessern und sicherstellen, dass sie das menschliche Fachwissen aufwerten und nicht verdrängen.