Herr Prof. Dr. Dr. Jens Kleesiek ist Inhaber des Lehrstuhls für Translationale Bildgeführte Onkologie und leitet die Abteilung Medical Machine Learning am Institut für Künstliche Intelligenz in der Medizin (IKIM) der Universitätsmedizin Essen (UME)
In seinem Vortrag am 30. März gab Herr Prof. Dr. Dr. Kleesiek zunächst eine kurze Einführung in die Künstliche Intelligenz, welche die Teilgebiete Maschinelles Lernen
und Deep Learning beinhaltet. Entsprechend wie bei der Intelligenz gibt es auch bei der Künstlichen Intelligenz keine exakte Definition. Präziser kann stattdessen der Begriff Maschinelles Lernen bestimmt werden. Man legt hierbei Gruppen mit entsprechenden Merkmalen fest und nimmt die Gruppenzuordnung mittels mathematischer Formeln vor. Beim Deep Learning wird eine Kaskadierung der Separierungen für die Zuordnung
von Gruppen genutzt, wodurch die Berechnung mittels Matrixen-Funktionen erfolgt. Der Fortschritt von Deep Learning beruht im Wesentlichen darauf, dass die Algorithmen durch die Maschine gelernt werden und die Matrix-Funktionen sehr effizient berechnet werden können.
Im zweiten Teil seines Vortrages ging Herr Prof. Dr. Dr. Kleesiek auf Anwendungen des Maschinellen Lernens im Gesundheitswesen ein. Hier sind insbesondere interdisziplinäre und technische Herausforderungen zu lösen, um Maschinelles Lernen in der Präzisionsmedizin individuell für Patienten nutzen zu können. Maschinen sind gut bei der Mustererkennung, der Verarbeitung großer Datenmengen in kurzer Zeit sowie in der Ausführung von deterministischen Anweisungen. Grenzen haben Maschinen dagegen bei der Integration der verfügbaren Informationen, bei Entscheidungen über Relevanz, bei der Bewältigung von neuen Situationen wie auch bei weichen Faktoren wie Bauchgefühl und Empathie. Aus diesen Stärken und Schwächen ergeben sich auch die Potentiale für die Einsatzgebiete der Künstlichen Intelligenz in der Medizin. Die Nutzung von Vorhersagen zur Entwicklung von Therapie-Behandlungen, die Verkürzung von CT-Untersuchungen und die Beurteilung von radiologischen Befunde zählen hierzu.
Die Künstliche Intelligenz entwickelt sich sehr schnell weiter. Damit werden auch die Anwendungen der Künstlichen Intelligenz rasant zunehmen. Als Fazit hält Herr Prof. Dr. Dr. Kleesiek fest, dass zwar jeder Arzt auch digitale Kompetenzen entwickeln muss, die Künstliche Intelligenz aber keinen Arzt ersetzen wird. Vielmehr wird die Künstliche Intelligenz Ärzte zunehmend mehr unterstützen, die Patienten noch besser versorgen zu können und mehr Zeit für die Patienten zu haben
Dietmar Becker
Vorstandsvorsitzender RG Essen
Bild: © UDE/Frank Preuß