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Dr. Watson und kein Wort über das Coronavirus

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Ich machte mir hier vor ziemlich genau 4 Jahren unter der Überschrift Ärzte waren gestern, heute diagnostizieren neuronale Netze, oder? so einige Gedanken über künstliche Intelligenz in der Medizin. So nebenher erwähnte ich auch IBMs Watson, der angeblich Krebs besser therapierte als US Onkologen.

IBMs Wunderwaffe sollte vereinfacht gesagt durch einen trainierbaren Algorithmus sowohl aus medizinischen Publikationen als auch aus individuellen Krankengeschichten gesundheitsrelevante Erkenntnisse ziehen. Bereits 2014 sah ich im Rahmen einer entsprechenden Präsentation die Augen von Gesundheitspolitikern, Versicherungsvertretern, Gesundheitsökonomen und Patientenanwälten vor Begeisterung glühen, als Big Blue ihnen bestmögliche Medizin ohne teure Ärzte versprach. 2015 weitete IBM den Bereich zu Watson Health aus, der neben Watson auch noch ander AI Tools entwickelte, z. B. automatisierte Bildbefundungen.

Aus meiner näheren Beschäftigung mit dem Algorithmus entstand auch ein relativ leicht zu realisierendes Projekt, um aus den unstrukturierten Datenbergen, die im Wiener Krankenanstaltenverbund, jetzt Gesundheitsverbund, als ASCI, Word, PDF Dateien herumliegen rasch ein paar wesentlich Informationen zu destillieren. Selbstverständlich endete das damals in den Mistkübeln der IT.

Zu meiner Überraschung kaufte dsr KAV aber im Rahmen einer Wiener Digitalisierungsinitiative dann Watson, mein Projekt blieb trotzdem rundgeordnert. In den folgenden vier Jahren habe ich aber von keiner realisierten Anwendung erfahren.

2018 habe ich mir nochmals über medizinische Anwendungen der AI unter Babylonische Zustände in der Medizin Gedanken gemacht, weil die Erfolgsstories in der Presse nicht abrissen.

Jetzt liest man plötzlich, dass sich IBM von seinem Wunderwerk Watson Health trennen möchte, weil sie mit den erzielten Gewinnen unzufrieden sind.

Auch andere groß beworbene IT Revolutionen in der Medizin, wie z. B. Haven, ein joint venture zwischen Amazon, JPMorgan Chase und Berkshire Hathaway, das versprach die Kosten der Gesundheitsversorgung zu senken, haben sich wieder aufgelöst.

Besser als David Shaywitz, der Gründer einer Health Tech Beratungsfirma kann man es nicht auf den Punkt bringen:

“To date, there’s been far more heat than light. There’s a lot of complexity to health data that requires domain expertise to understand, and just sticking a lot of values in a data lake or data swamp and then setting algorithms loose on it hasn’t proved especially productive to date.

Wieviel IBM in Wien verdient hat habe ich leider nie erfahren. Späteren Einladungen zu Watson Health Präsentationen bin ich nicht mehr gefolgt.

Written by medicus58

10. März 2021 at 22:25

Kann Sebastian Kurz den Arzt ersetzen?

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Die Frage ist etwa so intelligent, wie jene, die die Oberösterreichischen Nachrichten am 18. Juni um 0:05 ihren Lesern stellte und aktuell als Antwort ein eindeutiges Unentschieden bekam:
Soll die Technik in der Medizin Ärzte ersetzen?
Das Interesse an der Frage hielt sich offenbar in Grenzen, weil bis heute am 30. Juni 19 um 11:30 gerade mal 16 Stimmen eindrudelten.

Sollte sich der Herausgeber hier einen Klick-Boom für seine Werbeabteilung versprochen haben, dann war das wohl eine Fehlkalkulation. Zu so vielen Klicks bringt es dieser Blog auch in 24h und Gott-sei-Dank muss ich davon nicht leben.

Auch die Pro und Contra Argumente sind von eher schlichter Tiefe, weil eh, EDV und Roboter sind viel besser als wir, nur so ganz ohne dem Onkel Doktor, dann doch nicht …

Dabei plumpsen die beiden Redakteurinnen in die übliche Falle in Gesundheits- und Sozialpolitischen Diskussionen: Es geht immer um die Kosten und für ein sowohl als auch fehlt das Budget. Auch scheint sich niemand ernsthaft die Frage zu stellen, weshalb gerade in den letzten Jahren die Medien voll von AI ersetzt Arzt (Künstliche Intelligenz oder AI my ass), wer hier lobbyiert. Wir Ärzte scheinen uns nur auf den Trend zu schwingen, um ein paar Impact Punkte und mediale Aufmerksamkeit zu generieren, wenn wir mit den Wölfen heulen.

Erinnern Sie sich noch an die Schlagzeilen vor ein paar Tagen:

Hautkrebs: Computer erkennt besser als Ärzte
Das CNN (neuronale Netz) habe weniger Fälle schwarzen Hautkrebses übersehen und besitze daher eine „höhere Sensibilität als die Hautärzte“, erklärte der Hauptautor der Studie, Holger Hänßle von der Universität Heidelberg.

Originalarbeit:
Man against machine: diagnostic performance of a deep learning convolutional neural network for dermoscopic melanoma recognition in comparison to 58 dermatologists

Das neuronale Netzwerk wurde mit 100.000 Fotos (!!) trainiert und schnitt gegen die Dermatologen, die ebenso nur Fotos via Mail zur Beurteilung bekamen, besser ab, wobei die Dermatologen erst in einer zweiten Runde „close-up Fotos“ zu sehen bekamen.
Neben den in der Arbeit zugegebenen Mängeln (informelle und risikolose Befundung via Fragebogen, manche klinisch relevante Diagnosen fehlten, Beispiele von Kaukasiern) gehen die Autoren aber nicht darauf ein, dass die Befundung eines Fotos auch in der Dermatologie etwas anderes ist als die direkte Begutachtung der Haut, und man sich wohl kaum verlassen wird können, dass die Aufnahmequalität in der Routine völlig artefaktfrei zu bewerkstelligen sein wird.

Und wenn das alles außer Acht gelassen wird, würde es in Zukunft heißen, dass Sie als Patient unters Messer kämen, weil ein neuronales Netz (in diesem Fall von Google) sie diagnostiziert hat. Natürlich kann man fordern, dass diese Fälle zukünftig schon auch noch von einem Dermatologen gesehen werden sollten, nur ändert dies wiederum die Vortestwahrscheinlichkeit gewaltig und kaum ein Arzt, dem man vorher erfolgreich erklärt hat, er wäre „dümmer“ als der Computer würde die Verantwortung eines Widerspruchs auf sich nehmen wollen.

Also entweder PC oder Arzt, beides zusamen wird weder finanziell noch klinisch funktionieren …. aber vielleicht kann es der Basti

Übrigens eine der 16 Stimmen auf den OÖ stammte von mir, sonst wäre die Mehrheit für den Ersatz der Ärzte gewesen ….

Written by medicus58

30. Juni 2019 at 12:45

Veröffentlicht in Gesundheitssystem

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Adieu, Durchleucht

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Nicht dass ich das damals angestrebt habe, aber als ich mit dem Medizinstudium fertig war, war die Radiologie eine Goldgrube.

Klar, wer da mitspielen wollte, musste einmal einen Haufen Spielgeld investieren, weil die Einrichtung so einer Röntgenordination war nicht billig und das erforderliche Personal auch nicht, nur dann rollte der Rubel bei all den unnötigen „Cor-Pulmos“ und „Wirbelsäule AP, seitlich„. Ja, und wer sich überhaupt in ein Institut einkaufen konnte, in dem ein CT von früh bis spät „glühte“, für den waren Garagenplätze und Lieferzeiten ein größeres Problem, als die Frage welche Luxuslimousine er sich noch zulegen sollte.

OK, war für einen kleinen Klinik-Internisten vielleicht schon damals etwas zu blau-äugig, aber die Durchleuchter zählten auch international zu den Top-Verdienern.

Für alle, die aber heute glauben, dass das Gejammere über den Ärztemangel nur lokale Standespolitik wäre, dem sei der aktuelle Annual Radiology Worforce Report des Royal College of Radiologists zur Lektüre empfohlen:
75% der Spitalsmanager in UK gaben an, dass das NHS nicht mehr genügend Radiologen hat, um die Patientensicherheit zu garantieren.
2018 konnten in Großbritannien 279 offene Stellen für Radiologen nicht mehr besetzt werden und 61% blieben für mehr als ein Jahr vakant.

Die Spitäler des NHS mussten 187,5 Millionen Euro aufwenden um die entsprechenden Leistungen zuzukaufen, das waren 57,5 Millionen Euro mehr als in 2017.

Nur eine von fünf Einrichtungen hat genügend interventionelle Radiologen, um eine 24/7 Versorgung sicher zu stellen.

Ganz schlimm werden die Verhältnisse, wenn man von England (9% nicht zu besetzender Stellen) in weniger attraktive Regionen, wie Nordirland schaut, wo 18% der Stellen nicht besetzbar waren.

Ist übrigens in den US ebenso, wie Merritt Hawkins, eine Rekruitment Firma mit 24 jähriger Erfahrung berichtete, wo sich 2017 die Zahl der gesuchten Radiologen im Vergleich zum Vorjahr verdoppelte.

Merrit Hawkins und andere Recruiter wie Medicus Firm hielten trocken fest, dass es unterhalb eines Bruttoeinkommens von 400 – 450.000 US $ inzwischen unmöglich ist einen vernünftigen Bewerber zu finden.

Klar setzt man dort schon längst auf Teleradiologie, um die fehlenden in-house Leistungen durch Outsourcing zu kompensieren:
“Really over the last 15 months, the teleradiology business has gone bonkers,” Travis Singleton, a senior vice president at Merritt Hawkins

Wenn Sie übrigens wieder einmal einen Artikel lesen, in dem die Segnungen der Artificial Intelligence in der Radiologie lesen (Künstliche Intelligenz oder AI my ass) wissen Sie woher der Wind wirklich weht.

Written by medicus58

12. April 2019 at 21:55

Wie verhindern Sie unnötige Zuweisungen? Einfache Fragen statt komplexer Algorithmen

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In einer hier vor 5 Jahren eingestellten und vor 10 Jahren gehaltenen Vorlesung über Clinical Decision Making habe ich mich schon sehr kurz mit den unterschiedlichen Möglichkeiten „ärztlichen Denkens“ beschäftigt:

1. Vorgehen nach Daumenregeln
2. Suchen nach Pathognomonische Symptomen/Kasuistiken
3. Vorgehen nach Persönlicher Erfahrung (Eminence)
4. Lineare – Algorithmische Modelle

Inzwischen hat uns die Informationstechnologie natürlich auch noch nicht-lineare Algorithmen (lernfähige Artificial Intelligence) beschert, die scheinbar uns Ärzte übertreffen:

Babylon AI erreicht Genauigkeit bei Global Healthcare First, die menschlichen Ärzten gleichwertig ist 
Hautkrebs: Computer erkennt besser als Ärzte
Memorial Sloan Kettering Trains IBM Watson to Help Doctors Make Better Cancer Treatment Choices 

Auch wenn derartige Algorithmen wirklich Ärzteposten einsparen könnten und somit bei Ökonomen schon jetzt zu feuchten Tagträumen führen, werden die Kosten für die notwendige Hardware-Infrastruktur und für die beständige Wartung der Programme in der Regel unterschätzt.

13 Symptoma – Symptom für eine falsche Entwicklung der Medizin

Meine persönliche Ressentiments gegen den Zugang liegen aber in der problematischen Schnittstelle in der das vorliegende Problem einmal ausformuliert wird, bzw. wie es dem Algorithmus vorgelegt wird. Jeder in der Anamnese-Erhebung Erfahrene kann auf den ersten Blick einschätzen, ob eine Frage verstanden wird bzw. eine Antwort plausibel ist.
Denken Sie nur an so exemplarische Situationen wie die Frage nach dem aktuellen Alkoholkonsum. Glauben Sie, dass der Betroffene hier dem Algorithmus seine 5 Krügel und drei Schnäpse ehrlich eingibt, wenn er nach der Ursache seiner Übelkeit fahndet?

Auch bei der Kommunikation zwischen den Ärzten im Rahmen der sogenannten Zuweisung werden oft Nicht-Informationen geteilt:

Neben den Klassikern:
DU (=Durchuntersuchung) erbeten
BG (=Begutachtung) + TÜ (=Therapieübernahme)
Kardiale (Endokrinologische, Psychiatrische, Neurologische, … ) Abklärung erbeten

Kommen einem auch oft echter Zuckerln unter:
Hyperlipidämie, erbitte Therapievorschlag
(bei einem Cholesterninwert von 135 mg/dl, nur weil das entsprechende Labor auch einen unteren Normalwert hatte und deshalb das Ergebnis mit einem Sternchen als abnormal markiert hat)
Analpruritus (=Jucken am After), erbitte um Ausschluss einer Schilddrüsenerkrankung
Demenzabklärung
(bei einem multimorbiden, nach mehreren Schlaganfällen an den Rollstuhl gefesselten 92-Jährigen)

Wäre ich in der IT-Industrie würde ich beginnen einen sehr komplexen Algorithmus zu programmieren, um den Zuweiser zu einer minutenlangen Fragebeantwortung zu zwingen, um diese unsinnigen Zuweisungen abzufangen. Meine über Jahrzehnte in der Praxis erprobte, analoge Lösung beinhalten aber nur zwei einfache Fragen:

Was ist Ihre Verdachtsdiagnose?
Wie ändert sich Ihr Vorgehen, wenn die gewünschte Untersuchung positiv ausfällt, wie ändert es sich, wenn der Befund negativ ausfällt?

Natürlich lässt sich das auch programmieren, jedoch bezweifle ich, dass der Algorithmus das nachfolgende Gestottere, das „Muss den Arzt fragen“ der Ordinationshilfe, …
entsprechend gewichtet!

Written by medicus58

2. August 2018 at 17:00

Babylonische Zustände in der Medizin

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Ich sitze gerade vor drei Bildschirmen, einem großen 4K, einen Standard Flatscreen und einen noch teureren EIZO, und tippe meinen heutigen Beitrag auf einem ziemlichen High-end PC, den ich normalerweise für weitaus rechenintensivere Aufgaben verwende, als für diese kleinen Wortmeldungen am Rande des Internets.
Will heißen, ich halte mich auch privat für ein bisschen EDV-affin.
Das will ich vorausschicken, da regelmäßige Leser vielleicht den Eindruck gewinnen können (siehe Links), dass ich ein prinzipielles Problem mit der EDV (oder IT) habe, was definitiv nicht stimmt.

Als 13-Jähriger habe ich von einer allgemein zugänglichen Enzyklopädie geträumt, da ich mit einen Brockhaus nicht leisten konnte – heute stehen die 24 Bände einen Handgriff hinter mir, einschließlich der Ausgaben für Weltgeschichte.
Trotzdem genieße ich es, dass ich auch in der U-Bahn die Wikipedia befragen kann.

Meine ersten Erfahrungen mit Spracherkennungssoftware machte ich vor mehr als zwei Jahrzehnten und finde die diesbezüglichen Fähigkeiten meines Smart-TV bemerkenswert.
Trotzdem konnten Sie hier lesen, dass die Anwendung in der medizinischen Praxis mehr als hinterfragbar sind (Eupnoe – Aponoe)

Ja, und ich bin mir der bemerkenswerten Fähigkeiten von IBMs semantischer Suchmaschine Watson, durchaus bewusst, obwohl ich mich entgegen anders lautender Werbeaussendungen nicht ausschließlich nach seinen Erkenntnissen onkologisch behandeln lassen wollte, obwohl der Link uns zu beweisen scheint, dass dieser Algorithmus zu 90% zu den gleichen Therapien rät, wie ein interdisziplinäres Tumorboard.
JA, und eigentlich habe ich auch mal ein bislang nicht realisiertes Watson Projekt erarbeitet, aber Schwamm drüber.

Nun scheint es mir aber, dass ich mich langsam geschlagen geben muss:
Babylon AI erreicht Genauigkeit bei Global Healthcare First, die menschlichen Ärzten gleichwertig ist

Wenn Sie sich das Nachlesen dieser APA Meldung ersparen wollen, wovon ich abrate, dann steht dort, dass ein Algorithmus bei einer ärztlichen Befähigkeitsprüfung besser abschnitt, als der durchschnittliche britische Arzt.
Die Ergebnisse des heutigen Abends zeigen deutlich, wie durch AI erweiterte Gesundheitsdienste die Belastung der Gesundheitssysteme weltweit verringern können. Unsere Mission ist es, zugängliche und erschwingliche Gesundheitsdienstleistungen in die Hände jedes Menschen auf der Erde zu legen. Diese bedeutenden Ergebnisse bringen die Menschheit einen wichtigen Schritt näher zu einer besseren Welt, in der niemandem eine sichere und exakte Gesundheitsberatung verweigert wird.“

So weit so gut, wir alle wissen aber, dass es nicht darum geht, sondern um die Einsparung von „ärztlichen Vollzeitäquivalenten“, und das wird auch so kommen, seien Sie (als Patient) gewarnt.

AI (=Artificial Intelligence)ist derzeit einer der heißesten Tickets in der Medizin.

IBM, das schon lange mit seiner Hardwaresparte keine Geld mehr macht, investierte Unsummen in Watson, seinen AI Algorithmus, der wie eine Reihe anderer IT-Anwendungen, zum Super-Doktor gehypt wird, als ob ein derartig komplexes System wie die Behandlung eines einzelnen Patienten durch einen Algorithmus erfasst werden könnte.

Im American Journal of Medicine erschien im Februar 2018 ein Artikel mit dem Titel: Artificial Intelligence in Medical Practice: The Question to the Answer? und kommt wenigstens zu dem Schluss, dass da auch noch fallweise ein Arzt zwischen den Bits and Bytes auftauchen soll.

Ich habe vor längerer Zeit meine Vorlesung aus den 90er Jahren (Am Anfang war die Diagnose – Clinical Decision making Not only for Dummies) hier auf den Blog gestellt, um ein bisschen die Komplexität des Diagnoseprozesses zu umschreiben, die nicht zu letzt die Schwierigkeiten an der Schnittstelle Patient:Medizin(Arzt) aufzeigt,
die auch heute nicht FÜR DEN EINZELFALL, von der AI abgedeckt werden kann und damit haben wir es in der Praxis zu tun.
Nicht mit Mittelwerten und Gruppen-Wahrscheinlichkeiten, sondern dem Einzelfall.

Egal: Drücken Sie die 1 wenn Sie krank sind oder die 0 wenn sie tot sind

Meiner Wahrnehmung nach haben die meisten in meiner ärztlichen Kollegenschaft noch gar nicht begriffen, wie nahe stark die Versprechungen der IT-Industrie das Berufsbild der Ärzte bereits gefährdet.
Ja, und Patienten beschweren sich ausschließlich über Wartezeiten ….

Links: 
Krankenhaus EDV: erfassten Widerspruch im Anlassfall
Meine Paranoia mit der Spitals-EDV oder wenn alles steht, geht’s weiter wie bisher
Die Überraschungseier der Krankenhaus EDV
Kunstfehler waren gestern, heute haben wir die EDV

Written by medicus58

28. Juni 2018 at 21:58

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