Medizinische Labore sind schon seit vielen Jahren in weiten Teilen durchdigitalisiert. Gerade dort, wo Analyse und Mustererkennung eine große Rolle spielen, sind nun auch die Potenziale Künstlicher Intelligenz (KI) besonders groß. Hinzu kommt die Automatisierung von Arbeitsabläufen, die in Laboren ebenfalls naheliegender ist als beispielsweise in Arztpraxen.
Im Labor zeigen sich aber auch konkret die Herausforderungen, die auch bei Digitalisierung des Gesundheitswesens als Ganzem diskutiert werden: Standardisierung von Daten, Schnittstellen, Finanzierung. Zwei Laborärzte erklären aus ihrer Perspektive, was bereits erreicht wurde und was noch zu tun ist. lau
Welche Chancen und eventuell auch Risiken sehen Sie beim Einsatz von KI in medizinischen Laboren? Schreiben Sie uns gerne:
Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Pathologie verbessert nicht nur die Präzision, sondern spart auch Zeit und steigert die Qualität der histopathologischen Diagnostik nachhaltig. Die Voraussetzung dafür ist die Digitalisierung der Objektträger, um Diagnosen anhand hochauflösender digitaler Bilder zu stellen. Mit einer guten Digitalisierungslösung sind Diagnosen in gleicher Qualität auch ohne die physische Anwesenheit der Pathologin oder des Pathologen im Labor möglich, vorausgesetzt, dass die erforderlichen präanalytischen Schritte vor Ort von weiteren Kolleginnen oder Kollegen sichergestellt werden.
Der akute Nachwuchsmangel hat in Nachbarländern zu einem beschleunigten Fortschritt bei der Digitalisierung geführt, unterstützt durch staatliche Maßnahmen. Hierzulande wurde die Entwicklung jedoch durch Hürden im GKV-System gebremst, da die Leistungserbringung meist nur am Praxisstandort oder in ausgelagerten Praxisräumen erlaubt war. Es ist dringend nötig, Hürden abzubauen und den KI-Einsatz zu fördern, um die digitale Transformation voranzutreiben.
Hoffnung bietet das kürzlich in Kraft getretene Digitalgesetz, das mit der Einführung der Videosprechstunde eine echte Ausnahmeregelung geschaffen und damit endlich die Abkehr von der Bindung an den Praxissitz eingeleitet hat. Allerdings könnte die geplante Absenkung der Vergütungen in der Labormedizin die Versorgung gefährden und Diagnosezeiten verlängern.
Die Anwendung von KI wird die Arbeit in der Labormedizin verändern. Bereits jetzt sind viele Analysemethoden automatisiert; Expertensysteme unterstützen nach ärztlich festgelegten Algorithmen schon seit Jahren bei der Kommentierung von Befunden und auch Robotik hat Einzug gehalten. Prozessgestaltung und medizinischer Output bleiben allerdings in der Steuerung durch qualifiziertes Fachpersonal. Roboter werden aber einige noch heute bestehenden händischen Routinearbeiten im medizinischen Labor übernehmen und damit auch Laufwege des Laborpersonals vermindern.
Mit Bildererkennung hilft KI bereits in der Hämatologie bei der semi-automatisierten Mikroskopie. Die Systeme schlagen eine morphologische Einordnung der automatisiert mikroskopierten Einzelzellen für das Differenzialblutbild vor. Der Mensch entscheidet und validiert den Befund.
Die Qualität der Leistungen und Daten in zertifizierten Laboren ist sehr hoch; allerdings wenden sie durchaus unterschiedliche Methoden an, sodass eine vollständige Vergleichbarkeit von Ergebnissen ein wichtiges Ziel bleibt. Standardisierung der Labordaten und die barrierefreie Übertragung an Schnittstellen voranzubringen, ist damit ein entscheidender Punkt für einen sachgerechten Einsatz von KI in der Medizin. Gerade bei der intelligenten Auswertung sehr großer Datenmengen wie in der Genetik oder bei der Erstellung von Scores aus mehreren Ergebnissen kann KI einen sehr wichtigen Beitrag leisten.