Algorithmen-gesteuertes „patient-processing“

Künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen ist greifbar nahe … (aber)
… die potentiellen Folgen sollten nicht unterschätzt werden.
The Lancet, 23.12.2017

Schamanistisch Heilung. Graphik Jäger

Mit wachsender Kompetenz der Maschinen verliert die „Patienten-zentrierte Medizin“ im globalen Medizin-Markt an Bedeutung

Die Giganten der Digitalisierung sind dabei den Gesundheitsmarkt zu erobern (Guardian 09.7.2019) Ihre Gewinnerwartungen sind hoch, denn in den USA werden 17 % des nationalen Bruttosozialproduktes (BNP) für in diesem krisenstabil wachsenden Marktsegment ausgegeben. Und in Deutschland, Frankreich und Großbritannien sind es zwischen 10-11% des BNP.

Gesunde Maschinenintelligenz?

Maschinen errechnen erstaunlich zutreffende Vorhersagen des künftigen Verhaltens und der damit verbundenen Risiken. Scheinbar „wissen“ sie von den Betroffen deutlich mehr, als diesen selbst bewusst ist: Denn sie schätzen ein, was die Patient*innen „eigentlich“ wollen, sich aber noch nicht einzugestehen wagen. Sie errechnen, was Nutzer*innen sicher tun, und wie sie dabei in eine beabsichtigte Richtung beeinflusst werden.

Algorithmen können aus eingefütterten Daten genaue Diagnosen ableiten, und weitere Labordiagnostik und ergänzende Untersuchungen anregen. Sie verwandeln verwirrend-komplexe Zusammenhänge durch ihre Benennung (die Diagnose) in etwas Einfacheres: in komplizierte Probleme, die von spezialisierten Experten leicht gelöst werden können.

Sobald  ein Problem eingegrenzt und benannt wurde, kann es mit einer standardisierten und überprüfbaren Intervention anvisiert, getroffen und beseitigt werden. Algorithmen können dann genormte Therapiepläne erstellen, die auf aktuellen Leitlinien, überprüfbarer Evidenz oder wirtschaftlicher Vorgaben beruhen.

Die wachsende Bürokratie im Medizinsystem, die vielfältigen Dokumentationen, DRG-Berechnungen, Arztbrief-Schreibungen und das Ausfüllen der Formulare der Qualitäts-Sicherung können durch Algorithmen weitgehend automatisiert werden. Auch die Anwendung bildgebender Verfahren wird durch Algorithmen und „smarte“ Technik immer einfacher und bedienerfreundlicher. Bereits heute können einfache Hilfskräfte mit hoch-komplizierten Geräten rein kommerziell motivierte Spielereien wie „Baby-fernsehen“ (3D-Ultraschall in der Schwangerschaft) durchführen.

Für die Patientenaufklärung sind direkte Gespräche nicht mehr zwingend erforderlich. Denn sie kann auf der Basis großer Datenbanken über Webportale, Downloads von Aufklärungsformularen, Avatare oder Call Center erfolgen. Mit immer besserer Verfügbarkeit der Medikamente durch Internet-Versand verliert schließlich auch die Beratung in den Apotheken an Bedeutung.

Selbst im Bereich des ärztlichen Handwerks werden Maschinen immer leistungsfähiger: auf der Basis hochauflösender 3D-Bildgebung und ausgefeilter Rechner werden in naher Zukunft Operations-Roboter in vielen Bereichen in der Lage sein, genormte Eingriffe durchzuführen. (Alpert 2017)

Für die Programmierung und Steuerung dieser modernen Medizin- und Informationstechnik werden Informatiker, Ingenieure, Physiker, Mathematiker und Biologen benötigt. Und die praktische Anwendung, Wartung und Bedienung erfordert hochspezialisierte, technisch ausgebildete Asissteninn/en und Hilfskräfte. Um die Patient*innen mit dieser massiven Technik zu versöhnen, werden vielleicht noch Psycholog*innen gebraucht. Denn die Patient*innen sollen in einem notwendigen Maß an dem mitwirken, was ihnen die Therapiepläne vorschreiben (Compliance).

Immer weniger nachfragt werden im „patient processing“

  • umfassende Kenntnisse, um Zusammenhänge zu überschauen, und
  • typisch menschliche Kompetenzen, wie Emotion oder Empathie. 

Operateure mit 3D-Datenbrillen, maßgeschneiderte, an den individuellen Patienten angepasste Therapien oder per Gentest identifizierte Krankheiten – all dies … könnte schon bald Wirklichkeit werden. Denn Big Data und lernfähige Computerprogramme haben das Potenzial, auch die Medizin zu revolutionieren. SineXX, Dossier: Big Data in der Medizin, 05.01.2017

Traditionelle Arztrolle. Graphik Jäger

Die elektronische Medizin-Vision

Informatik-Giganten (wie Google und Amazon) arbeiten intensiv an einer Medizin-Zukunft, die so aussehen könnte:

  • „Gesundheits-Apps“ erheben personenbezogene Daten zur Überwachung vieler Lebens-, Verhaltens- und Konsumfunktionen.
  • Möglicherweise deutet dabei ein Marker auf eine noch unbemerkte bestehende oder künftige Funktionsstörung hin. Oder jemand fühlt sich (scheinbar ohne Grund) „irgendwie“ diffus „unwohl“.
  • Bei einfachen Gesundheitsstörungen verschreiben und lieferen Apps lukrative Medikamente. Indealerweise erfolgt eine passgenaue Reaktion auf den vermuteten Bedarf nach medizinischen Produkten.
  • Bei noch unklaren Problemen veranlassen komplexere Diagnose-Apps die Erhebung weiterer personenbezogener Daten, z.B. durch ergänzende Labortests, Fragebögen oder bildgebende Verfahren.
  • Anschließend vergleichen hoch-komplexe, „intelligente“ Algorithmen die gewonnen Datenmengen mit dem gesamten Repertoire existierenden Wissens, mit allen verfügbaren Leitlinien, den neuesten Studien und natürlich auch mit den Vorgaben der Interessen beteiligter Unternehmen.
  • Wenn dann die passende Diagnose feststeht, wird ein Therapieplan erstellt, und ggf. auch gleich der Versand von Medikamenten veranlasst. , und um die Entwicklung künstlicher Intelligenz zur Auswertung von Patientendaten.
  • Wenn dieser Ablauf den Konsumentinnen der Gesundheitsprodukte zu unpersönlich erscheint, werden sie an beratende hochspezialisierte Call-Center vermittelt, oder an lokale Büros der Krankenkassen o.ä., in denen ihnen kommunikativ geschulte Gesundheits-Sachbearbeiter/innen erläutern werden, was aufgrund der schriftlich fixierten Experten-Empfehlungen zu tun ist.

Amazon kaufte für den Aufbau seiner Gesundheitssparte für eine Mrd US $ das Unternehmen PillPack und schloss mit einer der weltweit größten Banken (JPMorgan) eine strategische Partnerschaft. Ziel sei es, das „Gesundheitswesen in jeder Haushaltssituation“ im Sinne der Konzerninteressen zu verankern. (The Guardian Weekly 06.09.2019)

Google integrierte für die Realisierung seiner Vision „DeepMind“, eine „vielschichtig rechende“ Software, die zwei der weltweit besten Go-Spieler besiegen konnte. Nun soll der erfolgreiche Algorithmus für den Einsatz im Gesundheitswesen weiterentwickelt werden.

Um seine Kompetenzen auszutesten, schloss Google 2017 einen Vertrag mit drei Londoner Krankenhäuser ab. „DeepMind“ wurden die Daten von 1,6 Millionen Patient*innen überlassen, um sie auf Anzeichen von Nierenschäden zu durchforsten.

Die englische Datenschutzbehörde wurde erst durch investigativen Journalismus auf diesen Test an Menschen aufmerksam, und urteilte im Juli 2017, dass die Gesundheitsinstitutionen mit ihrer Datenweitergabe ohne Patienten-Einwilligungen gegen geltendes Recht verstoßen hatten. Das Vorgehen von „DeepMind“ dagegen kritisierten sie nicht. (Shah 2017) Davon unbeeindruckt wurden die Ergebnisse wissenschaftlich in Ruhe ausgewertet und im August 2017 auch publiziert (Connell 2017). Trotz dieses relativ kleinen Rückschlages lässt sich der Trend zur weiteren Digitalisierung des globalen Medizin-Geschäftes nicht aufhalten. (Lee 2018) Insbesonder weil Amazon aggressiv in diesen neuen Markt drängt.

Für alles was Maschinen können, sind Ärzte*innen zu teuer.

Die ärztlichen Arbeitsplätze in Deutschland sind (noch) nicht akut gefährdet. Noch sind die im vergangen Jahrhundert erstarkten ärztlichen Standes-Strukturen fest etabliert. Und das ärztliche Image hat weiterhin bei Institutionen und Patient* eine (oft irrationale) große Bedeutung.

Die wirtschaftlichen und administrativen Arbeitsbedingungen der Ärzte werden sich aber deutlich verschlechtern, und der Arzt-Beruf wird so an Attraktivität verlieren:

Auf Ärzt*innen kommen immer mehr bürokratisch-organisatorische Aufgaben zu, die eigentlich Maschinen und Hilfskräfte wesentlich besser  erledigen könnten. Es werden zunehmend nur noch normierte Leistungen bezahlt werden, die ingenieur-technisch zu erbringen sind.  Auch das Interesse der Pharmakonzerne und Gerätehersteller an direkten ärztlichen Kontakten wird sinken, da sie als Zwischenhändler verzichtbar sind, und sich das Marketing direkt an „mündige“ Endverbraucher richten kann.

Selbständige Ärzt*innen werden zunehmend unter ökonomischen Druck geraten, und der Konzentrationsprozess bei den Krankenhäusern wird zu einer Schrumpfung der Verfügbarkeit ärztlicher Arbeitsplätze führen.

Parallel zur sinkenden Bedeutung des Arztberufes wächst das Überangebot an Gesundheits-Wissenschaftler*innen, die an Fachhochschulen ausgebildet wurden, und die relativ kostengünstiger, hochspezialisierte Aufgaben übernehmen, die bisher Ärzt*innen vorbehalten waren.

Künstlicher Arztbedarf

Angesichts der geschilderten Zwänge, suchen viele Ärzt*innen nach dem Ausweg („sinn“-loser) Scheinlösungen, die ihnen helfen sollen, ihren ökonomischen Status zu erhalten:

Sie betreiben in-transparente Placebologie (genannt IGeL) und sorgen für die Wiederbelebung von Schamanismus und Scharlatanerie. Damit beschleunigen sie den Niedergang des Arztberufes. Denn Placebo-Anwendungen widersprechen ärztlicher Ethik. Das gilt auch für so eine genannte „Übertherapie“: eine verharmlosende Beschreibung unnötiger Behandlungen, oder für die Praxis, Patient*innen so zu behandeln, dass sie möglichst bald und oft wiederkommen.

Überprüfbar sinn-volle, systemisch-wirkende „Individuelle Gesundheitsleistungen“, erfordern oft keine ärztliche Kompetenz, da sie von HeilpraktikerInnen, Hebammen, PhysiotherapeutInnen, Krankenschwestern oder Pflegern u.a. wesentlich preiswerter angeboten werden können.

Zu Risiken und Nebenwirkungen fragen Sie Ihren Arzt oder Apotheker!

Die Standardphrase am Ende der Reklame-Spots, die zum Kauf von Pillen anregen, weist in eine interessante Richtung. Offenbar braucht die Industrie Ärzt*innen und Apotheker*innen nur noch für die rechtliche Absicherung, nicht aber für die Vermarktung ihrer Produkte. Es reicht also, wenn die Ärzt*innen erklären, warum das, was gekauft wurde, auch wirkt, weil damit die Verantwortung für Nebenwirkungsrisiken gestreut wird.

Ärzt*innen könnten aber auch Aufforderung der Marketing-Phrase ernst nehmen, und zu kompetenten Berater*innen werden, idealerweise zu unbestechlichen. 

Ursprünglich waren Ärzte Gesundheits-Philosophen:

Einen menschlichen Körper oder einen Staat zu verwalten, schien ihnen auf den gleichen Prinzipien zu beruhen. Medizin bedeutete für sie „Nachsinnen“ (lat. meditatio), um die „die Mitte (lat. medias) zu finden“. Sie wollten den Zusammenhang erkennen, in dem Gesundheit und Krankheit entstehen können, und diesen durch vernünftiges Handeln beeinflussen.

Die magische Kunst der Diagnose und des Behandelns (Kneebone 2017) überließen diese frühen Mediziner daher noch den weiblichen und männlichen Schaman*innen und Kräutersammler*innen.

Dafür beherrschten diese frühe Ärzt*innen Kommunikations-Kompetenz, denn ihre Aufgaben verstanden sie als Lehre.

Statt Problem lösen: Möglichkeiten aufzeigen. Graphik Jäger

Maschinen handeln in die Zukunft mit Programmen, die aus der Vergangenheit stammen.

Rechner spulen das ab, was in sie eingefüttert wurde. Sie projizieren Vergangenes in die Zukunft.

Menschen Milliarden dagegen können innovativ, kreativ und erfinderisch denken und handeln. Sie verarbeiten alle Sinneswahrnehmungen mit Milliarden von Bits gleichzeitig, und sind so in der Lage, Zusammenhänge, Beziehungen und Entwicklungen zu verstehen. Sie entdecken Ressourcen und lassen sie wachsen, sie erkennen Möglichkeiten und nutzen sie, vielleicht auf ganz neu Weise.

Deshalb könnten also Ärzt*innen, angesichts der Allmacht der Algorithmen, an Bedeutung verlieren, ihre Rolle als Begleiter und Berater wieder entdecken.

Sie könnten dabei helfen, Kompetenzen für das Selberlösen von Problemen zu entwickeln, um innovative Wege einzuschlagen und neue Herausforderungen zu bewältigen. Und sie könnten dabei mitzuhelfen, den Bedarf der nach weiteren Leistungen des Gesundheitsmarktes deutlich zu senken (weil ihre Patient*innen gesunden könnten).

Medizin ist eben nicht nur ein lukratives Geschäft mit Techniken, die Problem lösen. Sondern zugleich Berührung, Beziehung, Sorge, Kunst und Magie – alles typisch menschliche Fähigkeiten, die transparent und offen zum Wohl der Patient*innen eingesetzt werden könnten (Verghese 2011, Panda 2006, Kneebone 2017, Rosenkranz 2015).

Mehr

Video-Vorträge

Literatur

  • Alpert JS: Digital Medicine: „O Brave new world“ Amjmed 2017, 130(3)243-244
  • Connell A: Service evaluation of the implementation of a digitally-enabled care pathway for the recognition and management of acute kidney injury. F1000-Research, 30.06.2017 eCollection.
  • Kneebone R: The art of medicine. Performing magic, performing medicine. Lancet 2017, 389:28-29
  • Lee SI et al.: A machine learning approach to integrate big data for precision medicine in acute myeloid leukemia. Nat Commun. 2018 Jan 3;9(1):42.
  • Panda SC, Medicine: Science or Art?,  Mens Sana Monogr. 2006 4(1): 127–138
  • Shah H: The Deep Mind debacle demands dialogue on data. Nature, 2017, 547:259

Überdiagnose

Letzte Aktualisierung: 21.09.2019