Anwendungen künstlicher Intelligenz in der Onkologie: Möglichkeiten, Machbarkeit und regulatorische Herausforderungen

Abstract

Zusammenfassung Die Integration von künstlicher Intelligenz (KI) in die Onkologie verspricht eine Revolution in Diagnose, Behandlung und Forschung. Es werden verschiedene Anwendungen betrachtet, wobei auf die Belastung und den Burnout von Onkologen eingegangen wird. Die Potenziale werden umfassend erörtert, angefangen bei der Prävention durch Wearables und KI-gestützte Analyse von Gesundheitsdaten bis zur personalisierten Behandlungsplanung und beschleunigten Medikamentenentwicklung. Ein Fokus liegt auf AlphaFold, einer KI-Anwendung für Protein-Folding. Die Verwaltung von Patientendaten und die Erstellung von Befundberichten werden durch KI optimiert, wobei Suchmaschinen und Large Language Models (LLM) eine herausragende Rolle spielen. Die zunehmende Spezialisierung von LLM, etwa in der medizinischen Textgenerierung, verdeutlicht die wachsende Bedeutung. Die Machbarkeit solcher KI-Anwendungen ist gegeben, wobei Ressourcen- und Schulungsbedarf für das medizinische Personal berücksichtigt werden müssen. Kommerzielle Organisationen, wie DeepMind, spielen eine wichtige Rolle in der Umsetzung von KI in die klinische Praxis. Regulatorische Herausforderungen werden diskutiert, einschließlich Datenschutz, Qualitätskontrolle, Haftung und ethische Aspekte. Der European Health Data Space (EHDS) ist eine vielversprechende Initiative für die Förderung des sicheren Datenaustauschs innerhalb der EU. Insgesamt kann KI bedeutende Fortschritte in der Onkologie ermöglichen. Die regulatorischen Herausforderungen erfordern jedoch Sorgfalt und Aufmerksamkeit, um eine ethisch verantwortungsvolle und sichere Implementierung sicherzustellen. KI-Anwendungen können die Krebsversorgung verbessern, die Patientenversorgung revolutionieren und die Arbeitsbelastung für medizinisches Personal reduzieren.