Künstliche Intelligenz in der Medizin | Praxis-Depesche 3/2020

„I‘ll be back“

Im ersten Teil der „Terminator“-Filmserie konnte John Connor die Apokalypse gerade noch so abwenden. Im dritten Teil „Rise of the machines“ schließlich traf er auf einen weiterentwickelten Terminator. Genau diesen Titel wählte Dr. Jennifer Rymer vom „Duke Clinical Research Institute“ für ihren Artikel zum Thema „Verbesserung der Risikoverhersage für Patienten mittels Maschinenlernen“. Ist das gerecht(fertigt)?
Insbesondere bei kardiovaskulären Erkrankungen haben in den vergangenen Dekaden Risikovorhersagemodelle stark an Bedeutung gewonnen. So kann z. B. heute ein 31 Variablen umfassender Risikoscore bei einem ACS die Entscheidung pro oder contra PCI erleichtern. Durch maschinelles Lernen – man könnte es auch KI, also künstliche Intelligenz, nennen – versuchte man, die Vorhersagekraft dieses Scores weiter zu verbessern. Es gelang, und der C-Wert als Maß der Zuverlässigkeit der Komplikationsvorhersage stieg von 0,77 auf 0,81.
Auf der anderen Seite gibt es aber auch immer noch Vorbehalte bei Ärzten gegenüber solchen automatisierten Risikomodellen. Die Intransparenz der Art und Weise, wie die Ergebnisse und Vorhersagen zustande kommen, ist ein Grund dafür. Zudem spielt das in der IT bekannte Phänomen „garbage in, garbage out“ eine Rolle: Jedes Ergebnis kann nur so gut sein wie die Daten, auf denen es basiert.
„I‘ll be back“ raunte der Terminator im Film. Es war als Drohung gemeint. KI in der Medizin sollten wir nicht als Bedrohung, sondern als wertvolle Ergänzung der Möglichkeiten verstehen. CB
Quelle: Rymer JA, Rao SV: Enhancement of risk prediction with machine learning: rise of the machines. JAMA NETW OPEN 2019; 2: e196823

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