Anästhesie und klinische Forschung
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Abstrakt

Auswirkungen von künstlicher Intelligenz und Datenanalyse im Bereich der Anästhesie

Harry McGrath

Künstliche Intelligenz (KI) und Datenanalyse werden unser Leben bis zur Unkenntlichkeit verändern und weitaus größere Auswirkungen haben als das Internet oder die Mobiltechnologie. Wir stehen jetzt an der Schwelle, an der die maschinelle Intelligenz zum ersten Mal in der Geschichte in bestimmten begrenzten Aspekten mit der menschlichen Intelligenz vergleichbar ist. Technologische Verbesserungen, sowohl bei Software als auch bei Hardware, haben dazu geführt, dass einige menschliche Entscheidungen in vielen Bereichen, einschließlich der Medizin, der KI unterlegen und unzuverlässiger sind. Es ist jedoch allgemein anerkannt, dass der Schlüssel zur Medizin der Zukunft nicht darin besteht, mit Maschinen zu konkurrieren, sondern darin, KI zur Unterstützung und Förderung besser informierter Entscheidungen einzusetzen. In Bereichen wie der Anästhesie kann die Datenanalyse genutzt werden, um nützliche fortschrittliche klinische Entscheidungshilfetools auf der Grundlage von maschinellem Lernen zu entwickeln. 

Datenanalyse und KI-Technologie haben das Potenzial, die Medizin in puncto Effizienz und Genauigkeit auf ein noch nie dagewesenes Niveau zu bringen, schaffen aber auch Unsicherheit und ermöglichen die Übertragung von Fachwissen auf Maschinen. Allerdings kann nicht automatisch davon ausgegangen werden, dass die Anwendung von KI in allen Bereichen der Medizin, wie etwa der Anästhesie, Verbesserungen bringt, die über menschliche Experten hinausgehen. Dabei wird oft vergessen, dass es sich um „künstliche“ Intelligenz handelt. Die Überwachung der Narkosetiefe während der Operation ist subjektiv und hängt von der ASA-Klassifikation des Patienten und der Art der Operation ab, um eine genaue Verabreichung der Medikamente entsprechend dem gemessenen Erregungszustand des Patienten zu ermöglichen. Die Empfindlichkeit des Patienten kann während des chirurgischen Eingriffs variieren, und die hämodynamischen Wirkungen der Medikamente können die Menge begrenzen, die sicher verabreicht werden kann. Die Anästhesie ist eine komplexe medizinische Disziplin, die viel kognitive und auf Geschicklichkeit basierende Arbeit erfordert, und die Annahme, dass KI erfahrene und sachkundige Ärzte leicht ersetzen kann, ist eine sehr unangemessene Erwartung. Der technologische Fortschritt hat Roboter zu einem integralen Bestandteil mehrerer Bereiche gemacht, darunter auch der Chirurgie. Pharmakologische Roboter sind geschlossene Systeme, die in der Lage sind, die Dosis von Anästhetika bei Hypnose, Analgesie und neuromuskulärer Blockade präzise auf einen voreingestellten Wert zu titrieren. Mechanische Roboter reproduzieren automatisch manuelle Aufgaben und zeigen vielversprechende Ergebnisse. Entscheidungsunterstützungssysteme können die klinische Praxis verbessern. Der Einsatz von Robotern in der Anästhesie bietet den Vorteil, dass der sich wiederholende Teil der Arbeitsbelastung entfällt, sodass sich der Anästhesist auf die Patientenversorgung konzentrieren kann. Ein großes Problem bei aktuellen Deep-Learning-Systemen ist die „Intransparenz“. Obwohl eine Maschine darauf trainiert werden kann, eine bestimmte Input-Output-Zuordnung durchzuführen, ist oft unklar, welcher Teil des Trainingsnetzwerks für ein bestimmtes Ergebnis verantwortlich ist.