KI-Lösungen zugunsten einer besseren Gesundheitsversorgung
Eine der größten Herausforderungen für die globalen Gesundheitsdienste stellt der Mangel an ausgebildetem Personal dar. Allein in Europa fehlen schätzungsweise 2 Millionen medizinische Fachkräfte, von denen viele oft die erste Anlaufstelle für erkrankte Personen sind. Daraus entstehen Probleme für die Qualität der Pflege und die Patientensicherheit.
Mensch-Maschine-Interaktionen in der Gesundheitsversorgung
Im Rahmen des EU-finanzierten Projekts PhilHumans, das über die Marie-Skłodowska-Curie-Maßnahmen unterstützt wird, wird versucht, diese Herausforderung durch die Anwendung von Verfahren der künstlichen Intelligenz (KI) und der Verarbeitung natürlicher Sprache zu bewältigen. Das Ziel bestand darin, eine hochwertige persönliche Gesundheitskommunikation als erste Anlaufstelle für medizinische Dienste zu schaffen. So kann sich das medizinische Personal auf das Wesentliche konzentrieren, während die erkrankten Personen auf einfühlsame und intuitive Weise mit den benötigten Informationen versorgt werden. „Ein weiteres Projektziel war es, eine neue Forschungsgeneration in innovativer KI auszubilden“, sagt PhilHumans-Projektkoordinator Ernst Hermens von Philips in den Niederlanden. „Wir konnten acht Promovierende an Bord holen, die sich mit verschiedenen Aspekten der Mensch-Maschine-Interaktion im Gesundheitswesen befassten.“ Die Studierenden wurden von den folgenden Einrichtungen betreut: Universität Cagliari, Universität Catania (Website auf Italienisch), Universität Aberdeen, Technische Universität Eindhoven und Philips Research. Die Promovierenden verbrachten auch viel Zeit bei Philips, um Erfahrungen in der Industrie zu sammeln.
Robotik, natürliche Sprache und fundiertes Programmieren
Die Forschung konzentrierte sich auf drei Hauptthemen, von denen das erste Sehen und Robotik war. Diese Arbeit umfasste Untersuchungen über Computerintelligenz, Gesichtsanalyse und Körpersprache. „Die Studierenden interessierten sich zum Beispiel für den Einsatz von Kameras, um Mimik und Körpersprache zu erfassen und dann mithilfe von KI Rückschlüsse zu ziehen, etwa wie sich eine Person fühlt oder was sie tut“, kommentiert Hermens. Ein zweiter Cluster befasste sich mit der einfühlsamen Interaktion in natürlicher Sprache und beinhaltete die Semantik- und Stimmungsanalyse von Texten. „Die Textnachrichten der erkrankten Personen wurden mittels Verarbeitung natürlicher Sprache analysiert“, fügt Hermens hinzu. „Wir haben auch das Potenzial für die Entwicklung einer automatisierten Beratung und Therapie geprüft.“ Ein dritter Cluster basierte auf einer tiefgreifenden Programmeinführung für persönliche Gesundheitsdienste. So könnten Bereiche der medizinischen Forschung ermittelt werden, denen Vorrang eingeräumt werden sollte, was den Gesundheitssystemen helfen würde, Effizienzsteigerungen zu erzielen.
KI-gestützte Patientenschnittstellen
Ein wichtiges Projektergebnis war die berufliche Entwicklung der beteiligten Studierenden. Einige von ihnen haben ihren Abschluss erworben und eine Stelle in der Wissenschaft oder in der Industrie gefunden, während andere gerade ihre Promotion abschließen. Eine Reihe von wissenschaftlichen Arbeiten über KI im Gesundheitswesen wurde veröffentlicht und ist auf der Projektwebsite abrufbar. „Viele der Arbeiten sind noch recht abstrakt“, bemerkt Hermens. „So wurde beispielsweise ein allgemeiner Rahmen für Datengewinnung und Texterstellung entwickelt. Zudem wurde ein therapeutisches Gesprächssystem erprobt, mit dem das Einfühlungsvermögen einer Person bewertet werden kann. Außerdem wurde ein Instrument zur Analyse und Erstellung von Lehren aus der Tiefenanalyse von Texten entwickelt.“ Hermens ist der Ansicht, dass dieses Projekt einen wichtigen Meilenstein auf dem Weg zur Marktreife solcher KI-gestützter Patientenschnittstellen darstellt, und prognostiziert, dass viele dieser Schnittstellen innerhalb von fünf Jahren in Betrieb sein werden. „Das wird passieren“, sagt er. „Angesichts einer alternden Bevölkerung, einer geringeren Zahl von Menschen, die in den medizinischen Bereich eintreten, und eines Ungleichgewichts zwischen der erforderlichen und der von uns zu leistenden Pflege besteht ein eindeutiger Bedarf an diesen Lösungen. Diese Instrumente können dazu beitragen, dass geschultes Personal nur in kritischen Phasen der Pflege eingesetzt wird, wo es wirklich benötigt wird.“
Schlüsselbegriffe
PhilHumans, KI, Gesundheitswesen, Gesundheitsversorgung, Medizin, Mensch-Maschine, Robotik, Sprache
