Prof. Dr. Claudia Witt, Co-Direktorin Digital Society Initiative, Universität Zürich. 20. Treffen der GIST-Gruppe Schweiz

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

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

16. «Der Digitale Zwilling»
Video (externer Link).

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