Schmerzmedizin 5 / 2019

DAGST Deutsche Akademie für ganzheitliche Schmerztherapie Künstliche Intelligenz in der Medizin Entscheidend ist eine transparente Gestaltung Liebe Kolleginnen und Kollegen, die künstliche Intelligenz (KI) besteht vor allem aus Algorithmen und Daten. Laut Definition der freien Enzyklo­ pädie Wikipedia ist „künstliche Intelli­ genz (engl. artificial intelligence) ein Teilgebiet der Informatik, welche sich mit der Automatisierung intelligenten Verhaltens und dem maschinellen Ler­ nen befasst. Der Begriff ist insofern nicht eindeutig abgrenzbar, als es be­ reits an einer genauen Definition von ‚Intelligenz‘ mangelt. Dennoch wird er in Forschung und Entwicklung ver­ wendet“. KI findet sich in unserem normalen Alltag immer häufiger, sei es im Auto­ mobil, dem Saugroboter oder in den Programmen einiger Betriebssysteme von Smartphones. Auch in der Medizin spielt sie eine immer größere Rolle, vor allem in der bildgebenden Diagnostik, im Bereich der automatischen Daten­ analyse bei Krebserkrankungen, in der Sprachverarbeitung und in der Pharma­ forschung. Wenn die KI entscheidet, wann die Behandlung eingestellt wird... In den USA betreut das Unternehmen Aspire Health Patienten abhängig von dem von der KI angenommenen Sterbe­ datum. Dr. Bill Frist, Gründer von Aspi­ re Health, bewirbt dieses Projekt folgen­ dermaßen: „Wir können sagen, welche Patienten in einer Woche, sechs Wochen oder in einem Jahr sterben. Wir können zu Behandlungsplänen sagen: Wie viel kostet der Patient?“ Aspire Health wer­ tet mit Hilfe von Algorithmen Diagno­ sen von Patienten aus und erstellt Thera­ piepläne mit dem Ziel, dass Schwerkran­ ke keine unnötigen Behandlungen be­ kommen, die außerdem noch viel Geld kosten könnten. Das Unternehmen will durch die KI Geld sparen und prognos­ tiziert, dass sich etwa 40% der Behand­ lungskosten von lebenslimitierten, er­ krankten Menschen einsparen lassen können. Natürlich stellen sich dabei Fra­ gen, wie zuverlässig diese Vorhersagen tatsächlich sind, wie oder auf welcher Datenbasis die KI ihre Entscheidungen trifft. Viele Software-Anbieter haben sich auf den Weg gemacht, Ärzten bezie­ hungsweise ärztlichen Einrichtungen die Entscheidungen zu erleichtern. Vie­ le Ärzte werden denken: „Was interes­ siert mich das, ich treffe meine Ent­ scheidungen weiterhin wie bisher!“ In China ist aber bereits ein KI-System entwickelt worden, dass einem Arzt bei der Entscheidung unterstützt, ob bei ei­ nem Komapatienten die Therapie ein­ gestellt werden kann. KI-Systeme kön­ nen hilfreich sein, wenn der Algorith­ mus und die Datenquellen bekannt sind. Die ethische Fragestellung, die sich letztendlich daraus ergibt, zielt ge­ nau darauf, die KI verständlich, erklär­ bar beziehungsweise transparent „zu Die DAGST e. V. ist eine originäre Schmerzgesellschaft und setzt sich seit ihrer Gründung 2002 ausschließlich für eine qualitativ hoch­ wertige Ausbildung in ganzheitlicher Schmerztherapie ein. Unsere Ziele: — Bessere Behandlung von Schmerz­ patienten durch ganzheitlichen Ansatz — Berufsbegleitende qualifizierte Schmerztherapie-Ausbildung mit Zertifikat zum Tätigkeitsschwerpunkt „Ganzheitliche Schmerzbehandlung“ — Interaktive Vorträge mit Beteiligung des Auditoriums und Demonstration von Behandlungsverfahren — Umsetzung der Ergebnisse aktueller Schmerzforschung in die Ausbildung und Therapie — Intensiver kollegialer Austausch sowie Bildung von interdisziplinären Netzwerken Deutsche Akademie für ganzheitliche Schmerztherapie e. V. 1. Vorsitzender: Prof. Dr. med. Sven Gottschling (Schriftleitung) 2. Vorsitzende: Birgit Scheytt Weitere Informationen: Fortbildungsbüro DAGST Amperstr. 20A 82296 Schöngeising Telefon: 08141 318276-0 Fax: 08141 318276-1 E-Mail: kontakt@dagst.de Redaktion: Christine Höppner E-Mail: ch@orgaplanung.de www.dagst.de „Gerade in der Palliativ- medizin arbeiten wir mit einzelnen Men- schen, bei denen nicht messbare Faktoren eine entscheidendere Rolle spielen als statis- tisch zu erhebende Daten.“ Dr. med. Ludwig Distler Chefarzt Klinik für Palliativmedizin und Schmerzklinik Ausbildungsberechtigung spezielle Schmerztherapie Lehrbeauftragter Schmerztherapie der Universität des Saarlandes  46 Schmerzmedizin 2019; 35 (5)

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