KI in der neurologischen Versorgung könnte gesundheitliche Ungleichheiten verstärken, warnt ein neuer Bericht

Da die Rolle künstlicher Intelligenz im Gesundheitswesen schnell zunimmt, heißt es in einem umfassenden neuen Bericht, der von UCLA Health mitverfasst wurde, dass dieselbe Technologie, die Ärzten bei der Erkennung von Schlaganfällen oder Krampfanfällen helfen kann, auch gesundheitliche Ungleichheiten verschlimmern könnte, wenn keine angemessenen Schutzmaßnahmen vorhanden sind.

Der Bericht, veröffentlicht in der Zeitschrift Neurologiedie medizinische Fachzeitschrift der American Academy of Neurology, untersuchte die wachsende Rolle von KI in der neurologischen Versorgung. Während die Technologie bereits Vorteile gezeigt hat, wie etwa, dass Ärzte schnellere Entscheidungen bei der Klassifizierung von Hirntumoren oder der Analyse von Schlaganfall-Bildgebung treffen können, stellen Forscher fest, dass die Abhängigkeit der KI von großen Datensätzen ein Risiko für Patienten in gefährdeten Bevölkerungsgruppen darstellt, die in der Forschung bereits unterrepräsentiert und unterdiagnostiziert sind.

Gleichzeitig bietet KI das Potenzial, es Gesundheitsdienstleistern in ressourcenbeschränkten Umgebungen zu ermöglichen, frühe Anzeichen neurologischer Erkrankungen anhand klinischer Notizen zu erkennen, Kliniken die Möglichkeit zu geben, die Aufnahme unterrepräsentierter Gruppen in Forschungsstudien zu verbessern, oder Gesundheitssystemen zu ermöglichen, sicherzustellen, dass alle Patientengruppen eine qualitativ hochwertige Versorgung und bessere Gesundheitsergebnisse erhalten.

Das bedeutet, dass KI Ärzten in Gebieten mit einem Mangel an Neurologen dabei helfen könnte, neurologische Erkrankungen Monate früher zu erkennen, sicherzustellen, dass die Medikamente den Bezahlmöglichkeiten der Patienten entsprechen, Medikamentenanweisungen automatisch in der Hauptsprache des Patienten zu verfassen und zu kennzeichnen, wenn bestimmte Bevölkerungsgruppen systematisch von klinischen Studien ausgeschlossen werden. Die Technologie ist vorhanden. Wir müssen es nur mit Eigenkapital als Grundlage aufbauen.“

Dr. Adys Mendizabal, leitender Autor der Studie, Neurologe und Ermittler im Gesundheitswesen an der UCLA Health

In Zusammenarbeit mit Gesundheitsexperten, KI-Experten, Beamten der Food and Drug Administration und einem KI-Unternehmen identifizierte Mendizabal zusammen mit Forschern von neun anderen Universitäten sowohl die Vorteile als auch die Fallstricke der KI-Implementierung in der neurologischen Versorgung und erstellte drei Leitprinzipien für die zukünftige Umsetzung:

• Unterschiedliche Perspektiven müssen die KI-Entwicklung prägen: Gesundheitseinrichtungen müssen gemeinschaftliche Beiräte einbeziehen, die die Demografie der von ihnen betreuten Bevölkerungsgruppen widerspiegeln, um sicherzustellen, dass KI-Tools kulturell sensibel und sprachlich angemessen sind.

• KI-Ausbildung für Neurologen: Forscher müssen verstehen, dass KI keine unfehlbare Informationsquelle ist und darin geschult werden sollte, potenzielle Verzerrungen in algorithmischen Ergebnissen zu erkennen.

• Starke Governance: Es muss eine unabhängige Aufsicht mit klarer Verantwortlichkeit eingerichtet werden, um die KI-Leistung zu überwachen, Fehler zu untersuchen und Patienten die Möglichkeit zu geben, Bedenken zu melden oder ihre Gesundheitsdaten zu löschen.

Die Forscher sagten, dass sich die Steuerung der KI kontinuierlich parallel zur Technologie selbst weiterentwickeln muss, was eine ständige Zusammenarbeit zwischen staatlichen Regulierungsbehörden, Gesundheitseinrichtungen, KI-Entwicklern und Patienten erfordert.

„Wir befinden uns in einem kritischen Moment“, sagte Mendizabal. „Die Entscheidungen, die wir jetzt darüber treffen, wie wir KI im Gesundheitswesen entwickeln und einsetzen, werden darüber entscheiden, ob diese Technologie zu einer Kraft für Gerechtigkeit oder zu einem weiteren Hindernis für die Pflege wird.“

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