KI-Systeme werden heutzutage bereits in vielen Bereichen der Medizin eingesetzt. Trotz ihrer Genauigkeit und Zuverlässigkeit bevorzugen viele Patienten dennoch die Diagnose eines Arztes. Die eigene Gesundheit ist für die meisten Menschen ein äußerst wertvolles Gut. Deshalb sind viele Menschen nicht bereit, ihr Schicksal von der Entscheidung einer Maschine abhängig zu machen. Ärzte nutzen zwar KI-Systeme zur Entscheidungsfindung, allerdings bevorzugen viele Patienten, dass die endgültige Entscheidung von einem Arzt getroffen wird.

KI in der Gesundheitsversorgung in Afrika

Sowohl in Afrika – als auch allen anderen Entwicklungsländern der Welt – sieht die Situation allerdings deutlich anders aus. Viele  Menschen haben dort keinen oder nur sehr eingeschränkten Zugang zu medizinischen Einrichtungen. So hat z.B. in Afrika nur jeder zweite Mensch Zugang zu einer modernen Gesundheitsversorgung. Ausgebildete Ärzte sind in diesen Gebieten kaum vertreten, da viele der afrikanischen Ärzte in westliche Länder auswandern, um dort deutlich mehr Geld verdienen zu können. Die Akzeptanz von KI-Systemen ist in Afrika deshalb deutlich höher, da menschliche Alternativen fehlen.

Somit könnte der Einsatz von KI-Systemen zur Diagnose von Krankheiten in solchen Gebieten deutlich effizienter sein, als in Ländern, in denen es genügend ausgebildete Ärzte gibt. Dort können die Diagnosen der KI-Systeme viele Leben retten, da die Krankheiten andernfalls aufgrund der fehlenden Ärzte gar nicht erkannt worden wären. Diese frühzeitigen Diagnosen spielen auch eine finanzielle Rolle. Je früher die Krankheit erkannt wird, desto niedriger sind die Behandlungskosten. Vor allem in ärmeren Regionen Afrikas kann dies entscheidend sein, ob die Patienten sich ihre Behandlung überhaupt leisten können.

KI als Ärzte-Ersatz

Im Rahmen eines Workshops des Digitalgipfels 2019 in Stuttgart, hat Herr Bart de Witte, Geschäftsführer der HIPPO Institute of Future Medicine, die unterschiedliche Auffassung von KI in der Gesundheitsversorgung erläutert. Während Patienten in vielen Industrienationen Künstliche Intelligenz als Konkurrenz zu Fachärzten sehen, sind KI-Systeme in Afrika eher eine Ärzte-Ersatz für Regionen, in denen Ärzte Mangelware sind.

Die Diagnosen dieser autonomen KI-Systeme sind allerdings nicht minderwertiger als die einer natürlichen Person. Ganz im Gegenteil: In vielen Bereichen können KI-Systeme deutlich bessere und schnellere Diagnosen liefern als ausgebildete Fachärzte. So zeigte Herr de Witte während seiner Präsentation, dass visuelle Diagnosen von KI-Systemen Krebserkrankungen deutlich besser erkennen können, als die konventionelle Cytologie. Dementsprechend ist auch die Abneigung vieler Patienten gegenüber Diagnosen von KI-Systemen ungerechtfertigt.

KI als Unterstützungssystem in der Medizin

KI-Systeme können jedoch nicht nur für autonome Diagnosen nützlich sein, sondern auch für die Priorisierung von Patienten eingesetzt werden. Aufgrund der mangelnden Kapazitäten vieler Gesundheitseinrichtungen in Afrika ist es oft schwierig, die Bedürfnisse aller Patienten manuell zu erfassen und zu priorisieren. KI-Systeme können diese Daten analysieren und die effektivste Vorgehensweise bestimmen, um alle Patienten zu behandeln. Somit können sich die Ärzte mit ihrem Personal komplett auf die Behandlung der Patienten fokussieren und müssen sich keine Gedanken über die Reihenfolge der Patienten machen. Diese Einsparung von Zeit und Ressourcen kann im Extremfall sogar über Leben und Tot der Patienten entscheiden.

Chatbots in der Gesundheitsversorgung

Auch Chatbots können die Gesundheitsversorgung in Entwicklungsländern optimieren, besonders in den folgenden Bereichen. Zum einen bekommen Ärzte, Pfleger und Krankenschwestern die Chance ihre Fähigkeiten durch personalisierte Informationen zu optimieren. Zum anderen werden sowohl Mitarbeiter als auch Patienten informiert, wann und wo die benötigten Medikamente oder Therapien verfügbar sind. Anhand dieser Informationen bekommen die Patienten schneller ihre Medikamente und Therapien. Dies ermöglicht den entsprechenden Einrichtungen anhand der Nutzerdaten ihre Vorräte der Nachfrage anzupassen und somit die Versorgung der Patienten zu optimieren. Abschließend lassen sich Gebiete identifizieren, in denen die Gesundheitsversorgung noch ausgebaut werden muss. Schlussendlich ist das Ziel allen bedürftigen Patienten eine angemessene medizinische Versorgung zu ermöglichen.

Quellen:

1. Workshop 13 KI in der Gesundheitsbranche – Die Rolle von Cluster-Initiativen bei der industriellen Anwendung von KI in KMU von 15:00 Uhr bis 17:00 Uhr
2. https://borgenproject.org/ai-in-african-healthcare-revolutionizing-the-industry/
3. https://www.itnewsafrica.com/2018/07/artificial-intelligence-is-solving-african-healthcare-challenges/