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Künstliche Intelligenz in der Medizin:
Wo stehen wir - wo geht es hin?
Claudia Witt, MD, MBA
Co-Direktorin und Professorin
Digital Society Initiative
Universität Zürich
20. Treffen der GIST-Gruppe Schweiz, Verein zur Unterstützung von Betroffenen mit GIST
We shape the digital future
The UZH Digital Society Initiative
Themen des Vortrags
Was macht die DSI ?
Was ist Künstliche Intelligenz (KI)?
Was ist heute schon möglich?
Wie kann die Zukunft aussehen?
DSI Netzwerk:
> 900 Mitglieder
> 200 Professor:innen
Diverse Disziplinen, ein Thema:
Digitalisierung
Kompetenzzentrum der UZH zur Digitalisierung
Die DSI fokussiert auf drei Kernthemen
Forschung Bildung Öffentlichkeitsarbeit
«Digitale Transformation bedeutet, dass sämtliche Lebensvollzüge
in einem Informationssystem abgebildet werden»
Was bedeutet das für das Gesundheitswesen?
(Fast) Alles könnte dereinst in einem Informationssystem abgebildet werden:
- Alle medizinischen Daten, die über die Patient:innen gesammelt werden.
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gesundheitlichen Fragen in Bezug gesetzt werden.
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gelangen.
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aller Art (z.B. um den Fortgang einer Therapie zu bestimmen)
- Die Patient:innen selbst in Form «digitaler Zwillinge» für Zwecke von Prävention, Diagnose/
Früherkennung, Therapieprüfung.
© Markus Christen
Tiefgreifende Fragen zu Berufs- und Menschenbild
Mit Blick auf die ethischen Auswirkungen der digitalen Transformation im Gesundheitswesen
sind auch längerfristige und tiefgreifende Aspekte zu beachten:
1) Auswirkungen auf das Berufsbild der medizinisch-pflegerischen Akteure:
- Es müssen Dinge gelernt werden, die nicht zum ethischen Selbstverständnis passen.
- Berufliche Fähigkeiten werden von Maschinen/Algorithmen übernommen.
2) Auswirkungen auf die Fähigkeit, sich als moralisch handelndes Subjekt zu verstehen:
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3) Auswirkungen auf unser Verständnis von Ethik und Moral als solche:
- Algorithmen finden «unbewusste Muster» in unserer Ethik.
- Algorithmen lernen eine «neue Ethik».
© Markus Christen
Künstliche Intelligenz (KI)
Was ist KI?
«Künstliche Intelligenz» bezeichnet den Versuch, Verstehen
und Lernen mit Software nachzubilden. Heutige Systeme
(«neuronale Netze») lernen ihre Fähigkeiten aus grossen
Datenmengen.
Was kann KI (heute):
KI-Systeme sind heute bereits in vielen Anwendungen
«versteckt»:
- Übersetzungs-Software («DeepL»)
- Suchmaschinen
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- Erzeugung von Texten («Chat-GPT»)
Beispiel Chat-GPT - Sprachmodell
Was? KI-gestütztes Sprachmodell, das in der Lage ist, menschenähnliche Antworten auf eine
Vielzahl von Fragen und Aufforderungen zu generieren. Deep-Learning-Algorithmus, der häufig
im Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) eingesetzt wird.
Wie? Wiederholt Muster, die es in seinen Trainingsdaten (riesigerTextdatenbestand aus dem
Internet) gesehen hat. Hat ein breites Spektrum von Mustern und Beziehungen zwischen
Wörtern, Ausdrücken und Sätzen gelernt.
Limitationen? Bias, unsinnige oder irrelevante Antworten
KI und Gesundheitswesen – wohin wollen wir?
KI-Medizin | Eine neue Realität vor der Haustür
Screening
Krankenkassen
bieten mobile
Apps zur
Überprüfung von
Symptomen an
(Filter vor dem
Arzt).
Vor der Erkrankung Krankheit Post-Krankheit
Prävention
Wearables-Daten und Daten von
Nicht-Gesundheitsgeräten werden den
Hausärzten vorgelegt.
Diagnose
KI-Software für
die Radiologie
unterstützt die
Bildanalyse und
-interpretation
oder führt sie
durch
Monitoring
Fernüberwachung ermöglichen eine frühere Entlassung der
Patienten aus der Klinik.
Therapie
Systeme zur
Unterstützung
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Entscheidungen
schlagen die
besten Behand-
lungsoptionen für
einen bestimmten
Patienten vor.
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Telemedizin
Nutzung von Tele-
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nischer Aufgaben
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Automatisierte
Medizin/Pflege
Bereitstellung medi-
zinischer Funktionen
ohne die Beteiligung
einer medizinischen
Fachkraft.
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Modellierung des Patienten für Zwecke von
Prävention, Diagnose und Therapie.
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März-Mai 2023
Befragung der
Bevölkerung
Ziel: Meinung der
Bevölkerung zu digitalen
Zwillingen /
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Empfehlungen
Jetzt (Bezeichnungen sind fiktiv)
• Krebspräventionsakte (IKA): Daten aus der eigenen medizinischen Versorgung (z.B.
Krankengeschichte, Laborwerte, Bildgebung) aber auch Daten von so genannten «wearables» (z.B.
smart watches) werden zur personalisierten IKA zusammengeführt.
• Individuelle Empfehlungen zu Verbesserung des Risikos mit KI-Algorithmen, die auf den Daten
von IKA basieren.
• Forschungsdatenbank CanCon: IKA-Daten von erkranken Personen in anonymisierter Form, um
Therapien mit besten Erfolgsaussichten zu berechnen.
Nahe Zukunft (Bezeichnungen sind fiktiv)
IKA wird von 75% der Bevölkerung genutzt und Datenquellen wurden ausgeweitet und (Sensoren
im Alltag; Umweltdaten) werden einbezogen.
Chatbot mit IKA verknüpft gibt Tipps für den Alltag, angepasst an die entsprechende Situation mit
dem Ziel, Krebsrisiken zu minimieren.
CanCon enthält systematische Daten über Therapie-Erfolge; IKA-Daten können eingespeist
werden; KI-System erstellt eine Therapie-Empfehlung; von Ärzt:innen prüfen Empfehlung und
setzen sie um.
«Gesundheits-Coach» neuer Beruf als «Übersetzer»
Krankenversicherungen: IKA-Nutzer haben billigere Prämien.
Ferne Zukunft
Digitale Zwillinge: umfassende Simulationen des Körpers eines Menschen. Der digitale
Zwilling wird über Sensoren und andere Datenquellen laufend mit Daten des «echten»
Zwillings versorgt.
Der Einzelne kann simulieren, d.h. in die Zukunft schauen.
Ärzt*innen nutzen digitale Zwillinge für Therapieentscheidungen
«Der Digitale Zwilling»
Video (externer Link).
Zusammenfassung «Digitaler Zwilling»
«Digitale Zwillings-Services» könnten folgende Funktionen erfüllen:
1. Sie unterstützen eine medizinische Diagnose (z.B., Identifikation von Parametern, die sich
für die Diagnose einer möglicherweise entstehenden Krankheit eignen).
2. Sie unterstützen die Prognose einer Krankheit (z.B., Vorhersage des möglichen Verlaufs
einer Krankheit abgestimmt auf individuellen Merkmale und Umgebungsfaktoren).
3. Sie unterstützen die Therapie einer Krankheit (z.B., Simulation der möglichen Wirkungen
verschiedener Therapien bei einer Person).
4. Sie unterstützen die Prävention von Erkrankungen und erlauben die Identifizierung
geeigneter Präventionsmassnahmen (z.B. Information einer Person, welche Folgen gewisse
Verhaltensweisen haben könnten).
Ziele, die man mit einem «Digitalen Zwilling» (und einem digitalisierten Gesundheitswesen
generell) erreichen will:
Die Bürgerinnen und Bürger entscheiden über Erzeugung, Datenquellen, Ausgestaltung,
Nutzungsart und Lebensdauer ihrer persönlichen Digitale-Zwillings-Services.
DSI Strategy Lab Empfehlungen zum Digitalen Zwilling
(Auswahl 1)
Ziele, die man mit einem «Digitalen Zwilling» (und einem digitalisierten Gesundheitswesen
generell) erreichen will:
Digitale-Zwillings-Services sind in die interprofessionellen Behandlungsteams integriert, in
denen die nötigen Kompetenzen vorliegen und die Verantwortlichkeiten geklärt sind.
Digitaler
Zwilling?
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(Auswahl 2)
Ziele, die man mit einem «Digitalen Zwilling» (und einem digitalisierten Gesundheitswesen
generell) erreichen will:
Die Anbieter von Digitale-Zwillings-Services haben gemäss open data Prinzipien (offene
Standards, Interoperabilität) Zugang zu möglichst vielen anonymisierten Gesundheitsdaten.
DSI Strategy Lab Empfehlungen zum Digitalen Zwilling
(Auswahl 3)
Ziele, die man mit einem «Digitalen Zwilling» (und einem digitalisierten Gesundheitswesen
generell) erreichen will:
Der Staat sorgt für die Bereitstellung einer Dateninfrastruktur, mittels derer Bürgerinnen und
Bürger Datenquellen sämtlicher Lebensbereiche zusammenführen können.
DSI Strategy Lab Empfehlungen zum Digitalen Zwilling
(Auswahl 4)
Zusammenfassung
Die Medizin wird sich durch künstliche Intelligenz grundlegend verändern.
Patienten und Patientinnen brauchen Grundkompetenzen um informierte Entscheidungen zu
treffen.
We shape the digital future
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Künstliche Intelligenz in der Medizin: Wo stehen wir – wo geht es hin?

  • 1. Künstliche Intelligenz in der Medizin: Wo stehen wir - wo geht es hin? Claudia Witt, MD, MBA Co-Direktorin und Professorin Digital Society Initiative Universität Zürich 20. Treffen der GIST-Gruppe Schweiz, Verein zur Unterstützung von Betroffenen mit GIST We shape the digital future The UZH Digital Society Initiative
  • 2. Themen des Vortrags Was macht die DSI ? Was ist Künstliche Intelligenz (KI)? Was ist heute schon möglich? Wie kann die Zukunft aussehen?
  • 3. DSI Netzwerk: > 900 Mitglieder > 200 Professor:innen Diverse Disziplinen, ein Thema: Digitalisierung Kompetenzzentrum der UZH zur Digitalisierung
  • 4. Die DSI fokussiert auf drei Kernthemen Forschung Bildung Öffentlichkeitsarbeit «Digitale Transformation bedeutet, dass sämtliche Lebensvollzüge in einem Informationssystem abgebildet werden»
  • 5. Was bedeutet das für das Gesundheitswesen? (Fast) Alles könnte dereinst in einem Informationssystem abgebildet werden: - Alle medizinischen Daten, die über die Patient:innen gesammelt werden. - Auch andere Daten, die erst zu «medizinische Daten» werden, indem sie zu gesundheitlichen Fragen in Bezug gesetzt werden. - Die Art und Weise, wie Sie diese Daten analysieren, um zu Diagnosen und Therapien zu gelangen. - Die daraus resultierenden medizinisch-pflegerischen Handlungen, erfasst durch Sensoren aller Art (z.B. um den Fortgang einer Therapie zu bestimmen) - Die Patient:innen selbst in Form «digitaler Zwillinge» für Zwecke von Prävention, Diagnose/ Früherkennung, Therapieprüfung. © Markus Christen
  • 6. Tiefgreifende Fragen zu Berufs- und Menschenbild Mit Blick auf die ethischen Auswirkungen der digitalen Transformation im Gesundheitswesen sind auch längerfristige und tiefgreifende Aspekte zu beachten: 1) Auswirkungen auf das Berufsbild der medizinisch-pflegerischen Akteure: - Es müssen Dinge gelernt werden, die nicht zum ethischen Selbstverständnis passen. - Berufliche Fähigkeiten werden von Maschinen/Algorithmen übernommen. 2) Auswirkungen auf die Fähigkeit, sich als moralisch handelndes Subjekt zu verstehen: - Verlust von Fähigkeiten, heikle Entscheidungen zu treffen (und damit zu leben)? - «Outsourcing» von Verantwortung auf nichtmenschliche Akteure. 3) Auswirkungen auf unser Verständnis von Ethik und Moral als solche: - Algorithmen finden «unbewusste Muster» in unserer Ethik. - Algorithmen lernen eine «neue Ethik». © Markus Christen
  • 7. Künstliche Intelligenz (KI) Was ist KI? «Künstliche Intelligenz» bezeichnet den Versuch, Verstehen und Lernen mit Software nachzubilden. Heutige Systeme («neuronale Netze») lernen ihre Fähigkeiten aus grossen Datenmengen. Was kann KI (heute): KI-Systeme sind heute bereits in vielen Anwendungen «versteckt»: - Übersetzungs-Software («DeepL») - Suchmaschinen - Erzeugung von Bildern und Musik - Erzeugung von Texten («Chat-GPT»)
  • 8. Beispiel Chat-GPT - Sprachmodell Was? KI-gestütztes Sprachmodell, das in der Lage ist, menschenähnliche Antworten auf eine Vielzahl von Fragen und Aufforderungen zu generieren. Deep-Learning-Algorithmus, der häufig im Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) eingesetzt wird. Wie? Wiederholt Muster, die es in seinen Trainingsdaten (riesigerTextdatenbestand aus dem Internet) gesehen hat. Hat ein breites Spektrum von Mustern und Beziehungen zwischen Wörtern, Ausdrücken und Sätzen gelernt. Limitationen? Bias, unsinnige oder irrelevante Antworten
  • 9.
  • 10. KI und Gesundheitswesen – wohin wollen wir?
  • 11. KI-Medizin | Eine neue Realität vor der Haustür Screening Krankenkassen bieten mobile Apps zur Überprüfung von Symptomen an (Filter vor dem Arzt). Vor der Erkrankung Krankheit Post-Krankheit Prävention Wearables-Daten und Daten von Nicht-Gesundheitsgeräten werden den Hausärzten vorgelegt. Diagnose KI-Software für die Radiologie unterstützt die Bildanalyse und -interpretation oder führt sie durch Monitoring Fernüberwachung ermöglichen eine frühere Entlassung der Patienten aus der Klinik. Therapie Systeme zur Unterstützung klinischer Entscheidungen schlagen die besten Behand- lungsoptionen für einen bestimmten Patienten vor. Modalität Telemedizin Nutzung von Tele- kommunikations- technologien für die Ausführung medizi- nischer Aufgaben durch Kliniker. Automatisierte Medizin/Pflege Bereitstellung medi- zinischer Funktionen ohne die Beteiligung einer medizinischen Fachkraft. „Digitaler Zwilling“ Modellierung des Patienten für Zwecke von Prävention, Diagnose und Therapie.
  • 12. DSI Strategie-Lab | Ansatz Vorbereitung Mini-Umfrage Analyse und Schreiben März-April 2022 Strukturierter Ansatz, Rekrutierung von Experten aus klinischen, akademischen und anderen Bereichen Ziel: Methodisches Vorgehen April-Mai 2022 Befragung von Mitgliedern des medizinischen Lehrkörpers der UZH (Professoren und Assistenzprofessoren) zu AI im klinischen Einsatz Ziel: Überblick über klinische KI- Anwendungen in Zürcher Universitätsspitälern Oktober 2022 - März 2023 Zweiter Workshop mit Experten aus klinischen, akademischen und anderen Bereichen, um über Fälle nachzudenken und das Weißbuch fertigzustellen Ziel: Empfehlungen Materialien Publikation Fokusgruppen August-September 2022 Auf der Grundlage von Fällen, qualitativen Fokusgruppen, die über kritische Fragen von Fallszenarien nachdenken. Ziel: Bürger-/PhD Perspektiven sammeln Erstellung von Fällen Juni 2022 Fallszenarien entlang der Zeitachse (aktuell, +5-10 Jahre, +25 Jahre) der medizinischen Funktionen • Prävention • Diagnose und Prognose • Therapie und Vorhersage • Zuweisung von Ressourcen Ziel: Szenariobasierte Fälle Bevölkerungs- Umfrage März-Mai 2023 Befragung der Bevölkerung Ziel: Meinung der Bevölkerung zu digitalen Zwillingen / «Validierung» der Empfehlungen
  • 13. Jetzt (Bezeichnungen sind fiktiv) • Krebspräventionsakte (IKA): Daten aus der eigenen medizinischen Versorgung (z.B. Krankengeschichte, Laborwerte, Bildgebung) aber auch Daten von so genannten «wearables» (z.B. smart watches) werden zur personalisierten IKA zusammengeführt. • Individuelle Empfehlungen zu Verbesserung des Risikos mit KI-Algorithmen, die auf den Daten von IKA basieren. • Forschungsdatenbank CanCon: IKA-Daten von erkranken Personen in anonymisierter Form, um Therapien mit besten Erfolgsaussichten zu berechnen.
  • 14. Nahe Zukunft (Bezeichnungen sind fiktiv) IKA wird von 75% der Bevölkerung genutzt und Datenquellen wurden ausgeweitet und (Sensoren im Alltag; Umweltdaten) werden einbezogen. Chatbot mit IKA verknüpft gibt Tipps für den Alltag, angepasst an die entsprechende Situation mit dem Ziel, Krebsrisiken zu minimieren. CanCon enthält systematische Daten über Therapie-Erfolge; IKA-Daten können eingespeist werden; KI-System erstellt eine Therapie-Empfehlung; von Ärzt:innen prüfen Empfehlung und setzen sie um. «Gesundheits-Coach» neuer Beruf als «Übersetzer» Krankenversicherungen: IKA-Nutzer haben billigere Prämien.
  • 15. Ferne Zukunft Digitale Zwillinge: umfassende Simulationen des Körpers eines Menschen. Der digitale Zwilling wird über Sensoren und andere Datenquellen laufend mit Daten des «echten» Zwillings versorgt. Der Einzelne kann simulieren, d.h. in die Zukunft schauen. Ärzt*innen nutzen digitale Zwillinge für Therapieentscheidungen
  • 17. Zusammenfassung «Digitaler Zwilling» «Digitale Zwillings-Services» könnten folgende Funktionen erfüllen: 1. Sie unterstützen eine medizinische Diagnose (z.B., Identifikation von Parametern, die sich für die Diagnose einer möglicherweise entstehenden Krankheit eignen). 2. Sie unterstützen die Prognose einer Krankheit (z.B., Vorhersage des möglichen Verlaufs einer Krankheit abgestimmt auf individuellen Merkmale und Umgebungsfaktoren). 3. Sie unterstützen die Therapie einer Krankheit (z.B., Simulation der möglichen Wirkungen verschiedener Therapien bei einer Person). 4. Sie unterstützen die Prävention von Erkrankungen und erlauben die Identifizierung geeigneter Präventionsmassnahmen (z.B. Information einer Person, welche Folgen gewisse Verhaltensweisen haben könnten).
  • 18. Ziele, die man mit einem «Digitalen Zwilling» (und einem digitalisierten Gesundheitswesen generell) erreichen will: Die Bürgerinnen und Bürger entscheiden über Erzeugung, Datenquellen, Ausgestaltung, Nutzungsart und Lebensdauer ihrer persönlichen Digitale-Zwillings-Services. DSI Strategy Lab Empfehlungen zum Digitalen Zwilling (Auswahl 1)
  • 19. Ziele, die man mit einem «Digitalen Zwilling» (und einem digitalisierten Gesundheitswesen generell) erreichen will: Digitale-Zwillings-Services sind in die interprofessionellen Behandlungsteams integriert, in denen die nötigen Kompetenzen vorliegen und die Verantwortlichkeiten geklärt sind. Digitaler Zwilling? DSI Strategy Lab Empfehlungen zum Digitalen Zwilling (Auswahl 2)
  • 20. Ziele, die man mit einem «Digitalen Zwilling» (und einem digitalisierten Gesundheitswesen generell) erreichen will: Die Anbieter von Digitale-Zwillings-Services haben gemäss open data Prinzipien (offene Standards, Interoperabilität) Zugang zu möglichst vielen anonymisierten Gesundheitsdaten. DSI Strategy Lab Empfehlungen zum Digitalen Zwilling (Auswahl 3)
  • 21. Ziele, die man mit einem «Digitalen Zwilling» (und einem digitalisierten Gesundheitswesen generell) erreichen will: Der Staat sorgt für die Bereitstellung einer Dateninfrastruktur, mittels derer Bürgerinnen und Bürger Datenquellen sämtlicher Lebensbereiche zusammenführen können. DSI Strategy Lab Empfehlungen zum Digitalen Zwilling (Auswahl 4)
  • 22. Zusammenfassung Die Medizin wird sich durch künstliche Intelligenz grundlegend verändern. Patienten und Patientinnen brauchen Grundkompetenzen um informierte Entscheidungen zu treffen. We shape the digital future The UZH Digital Society Initiative