Ein Arzt schenkt dem Patienten seine Aufmerksamkeit, während ein Programm mit künstlicher Intelligenz transkribiert, was er sagt: es übersetzen in klinischer Hinsicht und vermerken Sie es in Ihrer Akte. Die KI selbst überprüft die mehr als 20-jährige Anamnese in Ihrer Akte, warnt den Arzt vor relevanter Anamnese für den Fall, den er wegen zu hohem Alter übersehen hatte, und fordert die notwendigen Termine bei den Spezialisten an, die von der bestätigt werden Arzt. Arzt mit einem Klick. Die Szene ist heute technisch möglich und könnte zu einem starken Verbündeten werden, um den Stau in der Primärversorgung zu lindern, unter dem Spanien seit der Pandemie leidet. Doch in Gesundheitszentren ist es noch lange nicht Realität.
Zu den immer wiederkehrenden Beschwerden von Fachärzten für Familien- und Gemeinschaftsmedizin gehören, dass sie dem Patienten mehr Aufmerksamkeit schenken als ihm ins Gesicht zu schauen, dass er nicht genug Zeit hat, seine Probleme zu untersuchen, die endlosen bürokratischen Verfahren, die ihm das Engagement nehmen. Sie könnten fast gelöst werden auf einen Schlag mit Technologien, die bereits auf dem Markt sind. Es handelt sich um relativ einfache Aufgaben für künstliche Intelligenz mit geringem Spielraum für Fehler. Daraus ergibt sich im täglichen Management ein immenses Potenzial, das nach Ansicht aller Experten die Art und Weise, wie wir Medizin betreiben, in den kommenden Jahren verändern wird.
Dies war eines der Hauptdebattenthemen auf dem 30. Kongress der Spanischen Gesellschaft für Allgemein- und Familienärzte (SEMG), der dieser Tage in A Coruña stattfindet und an dem EL PAÍS auf Einladung der Organisation teilgenommen hat. Angesichts dieser nahezu unendlichen Möglichkeiten, die es bietet, wurden auf dem Treffen auch die großen Hindernisse analysiert, die es ungewiss machen, wann sie in der täglichen Praxis eingesetzt werden können: die Sicherheit klinischer Daten, einige ethische Implikationen und die Schwierigkeit, die Systeme und Systeme zu ändern Prozesse in einer Mammutverwaltung wie dem Gesundheitswesen. Beispielsweise ist die Verknüpfung von Krankenakten noch nicht abgeschlossen, so dass ein Arzt die Akten aller von ihm behandelten Patienten einsehen kann, unabhängig davon, woher sie kommen (und Spanien ist auf diesem Gebiet eines der fortschrittlichsten Länder). .
Die Firma Recog Analytics hat bereits eine erstellt Software das tun kann, was zu Beginn dieses Berichts gesagt wurde. Alberto Castaño, einer seiner Mitbegründer, erklärt, dass es zwar noch nicht täglich genutzt wird, sich aber bereits in Pilotprojekten zahlreicher privater Versicherer befindet und kurz davor steht, als Experiment im öffentlichen Gesundheitswesen Kataloniens getestet zu werden . „Diese Systeme decken einen Bedarf, den Ärzte immer wieder zum Ausdruck bringen, und wenn sie es ausprobieren, sind sie mit den Ergebnissen zufrieden. Ich denke, dass der Druck, den sie auf die Verwaltung ausüben, dazu führen wird, dass sie schneller implementiert wird als andere Technologien“, erklärt er.
Die Idee ist, dass Ihr Programm (oder eine andere künstliche Intelligenz, die ähnliche Aufgaben erfüllen kann) in die Systeme von Gesundheitszentren und Krankenhäusern integriert wird. Castaño listet auf, wozu diese Technologie bereits in der Lage ist: „Sie transkribiert die Konsultation, schreibt automatisch klinische Notizen, als wäre sie ein Arzt (wenn der Patient sagt, dass er starke Kopfschmerzen hat, schreibt er zum Beispiel ‚starke Kopfschmerzen‘ auf). Es fordert automatische Termine und Nachsorgetermine an. Wenn der Arzt angibt, dass er eine Röntgenaufnahme anfordern möchte, erscheint ein kleines Fenster und er kann auf „OK“ klicken.
Bisher das Grundlegendste. „Wir arbeiten an einer Zusammenfassung der Krankengeschichte, damit der Arzt vor der Konsultation einen Kontext hat, einschließlich eines Berichts für den Patienten, der ihm in einfacher Sprache sagt, was er hat, was er einnehmen sollte … Auch Hinweise dazu.“ Gesundheitspersonal für den Fall, dass ihnen Dinge passieren, z. B. wenn der Patient angegeben hat, dass er gegen etwas allergisch ist und es ihm verschrieben wurde, oder Warnungen, die Dinge sagen wie: „Sie haben vergessen zu fragen, ob in der Familiengeschichte Herzinfarkte aufgetreten sind“, die vor Wechselwirkungen zwischen den eingenommenen Medikamenten warnen oder darauf hinweisen, dass Sie diese länger als empfohlen eingenommen haben“, fährt Castaño fort.
Carlos Durán, Koordinator für digitale Gesundheit bei SEMG, ist der Ansicht, dass diese Technologien zu einer Art „Co-Pilot“ werden können, der den Arzt während der Konsultation unterstützt: „Weit davon entfernt, die Pflege zu entmenschlichen, wie manche glauben, dass dies mit künstlicher Intelligenz passieren kann, wird sie es werden.“ menschlicher und näher, weil es uns von den technischen und bürokratischen Prozessen befreit, in denen wir die meiste Zeit verbringen.“
Es handelt sich nicht um unmittelbare Lösungen; Aber es gibt Hoffnung inmitten eines kontroversen Kontexts aufgrund des Mangels an Hausärzten und angesichts eines komplizierten Sommers in Gesundheitszentren aufgrund von Personalmangel, da die Stadträte der Autonomen Gemeinschaften selbst für die Verwaltung zuständig sind. warnen seit Wochen.
Die Einschränkungen, denen das System ausgesetzt ist, wirken sich nicht nur auf die Patientenversorgung aus, sondern auch auf die Ausbildung neuer Ärzte. Cristina Santomé, Assistenzärztin im dritten Jahr in einem Gesundheitszentrum in Lugo, erklärt, dass KI angesichts der zunehmenden Überlastung der Tutoren durch die Arbeitsbelastung auch ein Lernwerkzeug sein könnte. Er nennt ein Beispiel: „Unsere Tutoren zeigen uns simulierte Fälle, damit wir Entscheidungen treffen können, und sie korrigieren uns, wenn wir Fehler machen.“ Mit künstlicher Intelligenz ließe sich das durchaus bewerkstelligen, aber so etwas gibt es heute nicht mehr.“
Etwas, in dem KI bereits eingesetzt wird (obwohl es noch ein weiter Weg ist), ist das Management. Mit Systemen, die Versorgungsangebot und -nachfrage analysieren, können viele Prozesse optimiert und Ressourcen besser genutzt werden. Jano, ein virtueller Assistent, spielte bereits eine wichtige Rolle bei der Verwaltung von Covid-Impfungen in Kantabrien.
Maria Isabel Priede, Hausärztin und Leiterin für Sozial- und Gesundheitshumanisierung in dieser Gemeinde, erklärt, wie eine Patientin in ihrem Kontingent, die sie noch nie gesehen hatte, nach einem Selbstmordversuch aufgenommen wurde. „Ich war viele Male in der Notaufnahme, aber ich wusste es nicht, ich kannte sie nicht einmal“, sagt sie. In einem Pilotprojekt wird daran gearbeitet, Risikofaktoren bei Patienten zu identifizieren, um diese direkt dem Arzt mitzuteilen und diesen proaktiv einen Termin für ihre Konsultation vereinbaren zu lassen.
Ein weiteres europäisches Pilotprojekt analysiert Elektrokardiogramme, um frühe Anzeichen einer Herzinsuffizienz in der Primärversorgung zu erkennen; Es liefert Ärzten eine Bewertung der Krankheit und ermöglicht es ihnen, ihre Entscheidungen zu verbessern, den Patienten bei Bedarf an den Kardiologen zu überweisen oder den Patienten nicht an den Kardiologen zu überweisen, wenn dies nicht erforderlich ist. Dies reiht sich in den Bereich ein, der die KI in der Medizin wahrscheinlich am meisten und bald revolutionieren wird: die Interpretation diagnostischer Bilder.
Die Risiken der KI
„Die Analyse, die KI von jedem Bild aus jeder Analyse- oder Bildstudie durchführen kann, ist mit Sicherheit dem überlegen, was das menschliche Auge sehen kann“, geht José Rodríguez Sendín davon aus. Mitglied der SEMG Bioethics-Gruppe. Dieser Arzt hat den Kongress jedoch nicht besucht, um die Fortschritte der KI zu loben (die er anerkennt), sondern um vor den Gefahren zu warnen, die auch solche mit sich bringen. Warnt vor der Möglichkeit einer „Verletzung klinischer Daten“, da KI auf „hochsensible Patientendaten“ zugreifen kann. „Ein Versäumnis, diese Informationen zu schützen, kann zur Offenlegung von Krankenakten, Diagnosen und genetischen Daten führen, was nicht nur Auswirkungen auf den Einzelnen, sondern auch auf seine Nachkommen hat.“ Der Verlust der Vertraulichkeit kann zu Diskriminierung seitens Arbeitgebern und Versicherern führen, die diese Informationen nutzen könnten, um Entscheidungen zu treffen, die für den Patienten schädlich sind“, sagt er.
Eine weitere wichtige Herausforderung ist nach Ansicht von Sendín die mangelnde Transparenz bei der Entwicklung und Anwendung künstlicher Intelligenz. „Oft sind die Ziele und Methoden der Entwickler unklar, was Misstrauen erzeugt. Die Komplexität dieser Systeme und mangelndes Verständnis seitens der Endbenutzer können zu einem Mangel an Verantwortung und Rechenschaftspflicht führen. Ohne eine klare und bewährte Methodik werden die Versprechen der KI möglicherweise nicht wahr, oder schlimmer noch, sie verursachen erheblichen Schaden“, fügt er hinzu.
Europa bereitet sich bereits auf diese Szenarien vor. Ziel der European Health Data Space (EHDS)-Verordnung ist es, individuellen Zugang, Interoperabilität, Datenschutz und Zweitnutzung für Forschung und Innovation zu gewährleisten. Es warnt aber auch vor Risiken wie der möglichen Aufrechterhaltung von Voreingenommenheit, mangelnder digitaler Kompetenz und Problemen mit der Patientensicherheit.
