00:00:04: Ja, einen schönen guten Tag und ganz herzlich willkommen zu einer neuen Folge unseres FACET Podcast zur künstlichen Intelligenz.

00:00:11: Und es ist jetzt tatsächlich genau fünf Jahre her dass wir diesen Podcast gestartet haben.

00:00:15: ich weiß es noch da war damals Sabrina Jeschke damals Vorständin bei der Deutschen Bahn unser allererster Gast.

00:00:23: Weiterhin sprechen wir in diesem Podcast mit unseren Gästen aus der Wirtschaft, aus den Wissenschaften oder aus der Politik ganz konkret über den Einsatz von KI, über das was heute bereits funktioniert.

00:00:35: Was morgen vielleicht möglich sein könnte aber auch darüber was man mit KI vielleicht gar nicht tun sollte.

00:00:42: Wir sind immer noch nach fünf Jahren

00:00:45: Peter Wuxmann

00:00:46: und Holger Schmidt.

00:00:47: wir beschäftigen uns immer noch an der TU Darmstadt am Fachgebiet Wirtschaftsinformatik und im Digitalwirtschafts Briefing der FAZ mit dem Einsatz der künstlichen Intelligenz und deren Auswirkungen auf Wirtschaft und Arbeit.

00:00:59: In unserer heutigen Folge begrüßen wir ganz herzlich Professor Alexander Meier.

00:01:03: Er ist Chief Medical Information Officer des Deutschen Herzzentrums der Charité Berlin und leitet an der Charite seit dem Jahr zwanzig das Institut für künstliche Intelligenz in der Medizin.

00:01:14: Sein Werdegang ist aber alles andere als klassisch, er absolvierte zunächst in einer Ausbildung zum Fachinformatiker bevor er die Medizin wechselte um als Facharzt für Herzführung zu arbeiten.

00:01:25: Heute verbindet er die medizinische Praxis mit Daten getriebener Forschung und verantwortet die strategischen Weiterentwicklung digitaler und KI-geschützter Anwendungen einer der größten Universitätskliniken Europas.

00:01:35: Außerdem ist er Startup-Kunder und bringt so eine praxisnahe Perspektive auf die Potenzial- und Herausforderung der KI in Gesundheitswesen mit.

00:01:43: Lieber Alex, wir freuen uns sehr auf das Gespräch und danke schon mal dass du da bist!

00:01:47: Ja lieber Holger, lieber Peter, vielen Dank für die Einladung und ich streue mich auch sehr aufs folgende Gespräch.

00:01:53: Ja dann, starten wir doch mal gleich was an die Einleitung von Holger anknüpft.

00:01:57: Du hast man als erst herzlich zurückgearbeitet und bist dann zur KI gewechselt.

00:02:02: Was waren denn deine Motive das du das gemacht hast?

00:02:05: Und vermisst du manchmal so etwas wie Menschenleben retten, Menschen zu helfen?

00:02:13: Ich glaube dass es ganz so richtig ist nicht dargestellt.

00:02:16: ich würde kurz korrigieren und zwar tatsächlich Ich habe eigentlich mein ganzes Leben schon ein Stück weit eine Passion für Daten und Datenverarbeitung.

00:02:27: Und beschäftige mich seit der Kindheit schon damit, auch schon seit Kindheit programmiert und forsche schon wirklich professionell seit mehr als sechszehn Jahren mittlerweile in genau dem Gebiet.

00:02:38: Nur man kann es natürlich als Mediziner total gut machen.

00:02:42: Medizin verbinden mit anderen Wissenschaften.

00:02:44: Wir kennen das in der Medizin.

00:02:46: Die Medizin ist natürlich ganz eng verbunden zur Biologie zur Biochemie, aber mittlerweile auch ganz eng zur Mathematik und zur Informatik die einfach total notwendig ist für effiziente Datenverarbeitung.

00:02:59: Und ja, die Informatika hat mich in meinem Berufsleben als Arzt dann wirklich auch geprägt.

00:03:04: ich hatte immer so ein bisschen das Gefühl gehabt Ich habe eine Superpower weil ich weiß wie ich mit Daten umzugehen hab Weil ich einfach viel effizienter forschen konnte.

00:03:14: Man überlegt sich nicht nur die Hypothesen Hat den ganzen Hintergrund parat sondern kann dann eben guten Algorithmen mit Machine Learning-Algorithmen, mit statistischen Algorithm oder aber auch mit KI Algorithme Forschung betreiben.

00:03:27: und das mache ich tatsächlich schon seit wie gesagt mehr als sechszehn Jahren.

00:03:31: Und habe eben dann eher mehr oder weniger mittlerweile nebenbei noch den Facharzt für Herzchirurgie gemacht.

00:03:39: und die Frage dann komplett zu beantworten nein tatsächlich vermisse ich die klinische Arbeit nicht mehr

00:03:47: Okay.

00:03:48: Und in deiner neuen Rolle, wie nah bist du denn jetzt dran an so fachlichen Abteilungen?

00:03:53: Wie Chirurgie, Kardiologie oder Onkologie?

00:03:57: Es hängt vielleicht ein bisschen davon ab, wie man Nähe definiert.

00:04:02: Also ich würde schon sagen alleine weil ich eben im Corpus Chariti bin In der Organisation bin ich doch sehr, sehr nah dran an der Medizin aber natürlich nicht mehr ganz so tief in einem spezifischen Fachbereich.

00:04:16: Wir haben bei unserem Institut es auch interdisziplinär aufgestellt, wir haben Mathematiker, Informatiker aber eben auch Mediziner und Medizinerin und die vertreten dann jeweils ein Fach und da hilft es mir natürlich schon dass ich mal Medizin studiert habe, wirklich in der Klinik gearbeitet hab, auf Station gearbeitet hat gesehen habt wie die Abläufe dort sind mit welchem Problem wir dazu kämpfen haben und spreche die gleiche Sprache.

00:04:44: Das hilft mir maximal, auch den Kollegen mit so einer Doppelqualifikation sehe ich das auch.

00:04:49: Die können einfach in unterschiedlichen Sprachen miteinander sprechen und sie auch wechseln.

00:04:53: also einmal die Fachsprache Machine Learning KI Informatik und die Fachprache Medizin und wenn man das beides beherrscht dann ist es total vorteilhaft.

00:05:02: Aber so richtig nah dran bin ich natürlich unmittelbar nicht mehr.

00:05:05: Ich mache ja keine Patientinnenversorgung mehr, aber dadurch dass wir eben ein interdisziplinäres Team sind, dann bin ich doch schon immer noch recht nah am Geschehen dran und bekomme viel mit!

00:05:17: Wie werden dann so?

00:05:18: der typische Ablauf, wenn du jetzt sagen wir mal du willst das Thema KI in die Onkologie reinbringen.

00:05:24: Ist es dann eher häufig so dass der Chefarzt oder die Chefärztin zu dir kommt und sagt könnte man nicht noch dies und jenes machen?

00:05:31: Oder ist es so, dass du dorthin gehst und sagst hier schaut mal hier gibt's tolle spannende Möglichkeiten mit denen wir unseren Patientinnen und Patienten helfen können.

00:05:42: Na ja wir sehen eigentlich aktuell beides.

00:05:46: oder was machen wir aktuell?

00:05:48: Wir gehen einmal top down an die Sache dann.

00:05:50: Das heißt, wir sind aktuell dabei auch an der Charité eine KI Strategie zu entwerfen.

00:05:55: Da sind wir schon sehr weit und haben auch schon einen ersten Entwurf, der jetzt auch mittlerweile in Unternehmen publiziert ist Und verstehen das aber auch als lebendes Dokument weil eben die Geschwindigkeit im KI-Bereich aktuell wirklich massiv ist.

00:06:11: Andererseits, es ist natürlich so dass dann auch interessierte Ärztinnen und Ärzte es wird ja schon viel mit und an KI geforscht in eigentlich fast allen Kliniken dann auch auf uns zukommen.

00:06:21: also da gibt es tatsächlich beide Wege aber man merkt schon den Unterschied.

00:06:27: Ich sage auch dazu, wir haben eine große Implementierungslücke in Sachen KI in der Medizin und das merkt man weil eben die Kolleginnen und Kollegen auf Station oder im OP oder im Herzkatheter-Labor bekommen mit welchen Tools sie zu Hause arbeiten können und mit welchem Tools Sie in der medizin auf station arbeiten.

00:06:48: und da ist ein sehr großer Gap und das heißt diese Nachfrage spürt man natürlich.

00:06:55: Was sind denn die Anwendungen wie in KI tatsächlich sozusagen im Alltag genutzt wird?

00:07:00: Also ist es schon, weil du sagst das ist eine große Lücke zwischen dem was man zuhause mit JPG möglicherweise macht und den was es in der Klinik real ist.

00:07:09: Im Alltag eines Mediziners, welche Rolle spielt KI bei euch an der Charité da schon?

00:07:15: Und wo denkst du, wo sind die größten Potenziale.

00:07:17: Wo geht das hin?

00:07:18: Weil wir sehen ja wie du auch gerade gesagt hast einen sehr großen technischen Fortschritt.

00:07:21: Das beschleunigt sich hier alles.

00:07:23: Wo siehst Du in der nahen Zukunft sozusagen die Dinge, die tatsächlich funktionieren und tatsächlich in den Klinikalltag hineingehen werden.

00:07:30: Also ehrlich gesagt benutzen wir schon relativ lange KI in der Klinik, aber eben im sehr kleinen Nischen.

00:07:38: Und dann ist auch wieder so die Frage was ist denn eigentlich gemeint mit dem Begriff KI?

00:07:42: Wir nutzen wir Produkte auf Basis von maschinellen Lernalgorithmen und da machen wir das schon seit zehn Jahren.

00:07:50: KI ist natürlich auch auf Basismaschineller Lern Algorithmen entwickelt.

00:07:54: also ich finde wir müssen ein bisschen scharf mit den Begriffen umgehen, bleibt man natürlich bei KI, würde es aber dann immer noch mal einordnen wollen.

00:08:06: Und ich persönlich kann ja mal davon ausgehen dass ich persönlich KI als Plattform Technologie wahrnehme die wirklich eigentlich den gesamten Bereich einer Universitätsmedizin im Kosmos Charité die den gesamtem Bereich abdecken soll.

00:08:23: und welche Bereiche gibt es da?

00:08:24: Da gibt's einmal die Fakultät die natürlich die Lehre und die Forschung und Translation abdeckt Dann gibt es die Krankenversorgung und dann gibt's die Verwaltung.

00:08:35: Und sozusagen die Bereiche, die das Krankenhaus am Leben halten und am Laufen halten – also die ganze Versorgung, die ganze Administration, die die Prozesse am Laufen halten.

00:08:46: Dort gibt es unterschiedlichste Akteure, die heute aber auch vor zehn Jahren schon KI genutzt haben.

00:08:52: Ich gebe einfach mal ein paar Beispiele.

00:08:55: aus im Beteich-Krankenversorgung, wird schon seit vielen Jahren.

00:08:59: eigentlich werden klassische Machine Learning oder Algorithmen oder auch KI Produkte genutzt um besser und stärker Muster zu erkennen.

00:09:10: Wo könnte das hilfreich sein?

00:09:12: Wo kann man Mustererkennungen benutzen?

00:09:14: in der Medizin ganz klassisch natürlich in bildgebender Analytik ja also Beispielsweise in der Radiologie ist das natürlich ein großes Thema, in der Pathologie ist es ein großes thema.

00:09:24: Weil das wissen wir, KI-Algorithmen können einfach wahnsinnig gut Muster erkennen auch Muster die wir mit unbewaffneten Auge gar nicht so einfacher kennen können.

00:09:32: Wir sind ja eingeschränkt in unserer Kognition.

00:09:35: Es gibt ja beispielsweise auch In der Radiologe gibt es ja so einen Verfahren Das nennt sich CT Ein Schichtbildverfahren Und da werden so viele Daten erhoben.

00:09:45: Die können wir mit unserem Auge garnicht erfassen.

00:09:48: Dann nutzen wir Hilfsmitteln, wir sagen dazu Fenstern.

00:09:51: Da werden mehrere Tausend Datenpunkte erhoben pro Schichtbild und um das alles zu sehen muss man dann durch die verschiedenen Krawstufen durchfenstern weil wir eben nur ein begrenztes Limit an Aufnahmen haben.

00:10:03: Ein KI Algorithmus hat damit überhaupt gar keine Probleme.

00:10:06: der kann einfach Muster sehen wie gesagt nicht sehen können.

00:10:12: Gibt es das auch obengekehrt?

00:10:14: Also dass das eine oder andere Muster von einem Arzt besser erkannt wird als von der KI?

00:10:22: Denke ich auf jeden Fall.

00:10:24: Das umgekehrt ist wahrscheinlich schwer jetzt, weil wir geben üblicherweise anders vor.

00:10:30: Wir sagen, wir können als Mensch X ja und kann das die KI besser?

00:10:34: oder auch Ja.

00:10:37: Es gibt natürlich noch ne ganze Menge an Tätigkeiten Die der Mensch deutlich besser kann.

00:10:44: Das heißt aber nicht, dass es die KI nicht können wird.

00:10:47: Vielleicht war's einfach noch nicht im Fokus.

00:10:49: deshalb ist die Frage ein Stück weit schwierig zu beantworten.

00:10:52: Aber bei den Punkten wo wir klassisch Mustererkennungs machen also Mikroskopie Bildanalyse aber auch Muster in der Genomik In der Bioinformatik da ist uns KI nach Status jetzt wirklich deutlich überlegen.

00:11:10: Diese Mustererkennung, das ist ja etwas was es schon lange gibt wie du gesagt hast.

00:11:13: Wenn man aber sieht wie sich im Moment natürlich der Fortschritt in der KI beschleunigt.

00:11:19: Wo siehst Du denn sozusagen neue Anwendungen die jetzt in den vergangenen zwei drei Jahren reingekommen sind?

00:11:25: Die hilfreich sind von denen du glaubst Hopla das bringt nochmal einen richtigen Schub für die Patientenversorgung und für die Forschung.

00:11:30: wo siehst du momentan die größten Fortsschritte?

00:11:33: Absolut.

00:11:34: also ich glaube da wo jetzt auch wirklich bei jedem angekommen ist dass KI ein Potenzial erreicht hat, was transformativ wirken kann und transformativ wiegt ist seit dem ChatGPT Moment.

00:11:48: Das ist wirklich in der Öffentlichkeit angekommen und ich denke da spielst du auch drauf an auf generativer KI.

00:11:54: Und das hat natürlich schon ein erhebliches Potential.

00:11:58: Und zwar geht es darum anders als bei Mustererkennung werden bei generativen KI Muster regeneriert.

00:12:05: Das heißt, eine KI hat einmal wahnsinnig viel Daten bekommen und dort einfach gelernt Muster zu erkennen und zu reproduzieren.

00:12:15: Und das wird genutzt bei generativer KI.

00:12:20: Da gibt es auch tatsächlich in jeder dieser Vertikale die ich erwähnt habe Anwendungsmöglichkeiten.

00:12:26: Also ein Beispiel ist die generative KI funktioniert dann besonders gut wenn sie Ja, ich sag's mal ganz salopp tun kann.

00:12:36: Man nennt das dann agentische KI weil man eben nicht nur direkt interagiert mit einer KI eine fragestellten Antwort bekommt sondern die KI wird zum KI-System, zum agentischen System und kann dann mit Werkzeugen agieren, kann beispielsweise ein Arzt Brief lesen und dem entsprechend umformatieren oder kann beispielsweise aus Kann die Terminierung komplett autonom übernehmen von Patientinnen und Patienten oder kann bei der Ablechnung helfen?

00:13:08: Das sind jetzt klinische administrative Themen.

00:13:11: Es könnte aber beispielsweise auch in der Klinik genetrative Verfahren genutzt werden, um automatisiert ananesen zu erheben bei Patienten und das dann gleich abzugleichen und automatisch zu triagieren.

00:13:25: Und dann hätte man eine automatische Triage.

00:13:28: Dann hat man eben ein agentisches System was die Anamnese erhebt, ein anderes agentisches system was dann darauf spezialisiert ist Pathologien zu erkennen.

00:13:40: Stichworte zu erkennen und mit, mit Guidelines sogenannten medizinischen Leitlinien dann abzugleichen.

00:13:46: Und zu verifizieren ob da zu wie viel Prozent beispielsweise die jetzt wahrscheinlich ist oder nicht?

00:13:51: Und auf der Basis werden an Triagen erhoben.

00:13:54: das sind dann was ich gerade erwähnt habe so genannte Multiagentensysteme.

00:13:57: also muss nicht nur ein Agent sein es können auch viele Agenten miteinander arbeiten.

00:14:01: und dann gibt es natürlich ganz viele Möglichkeiten in der Lehre auch und in der Forschung.

00:14:05: in der forschung beispielsweise nutzen wir Auch KI natürlich zum Brainstorming, zum Copy Editing.

00:14:14: Das sind einfache Sachen.

00:14:16: da gibt es aber auch die Möglichkeiten direkt bei der Programmierung zu unterstützen.

00:14:19: das ist sogenanntes Agentisches Coding.

00:14:21: Es wird ja heutzutage auch viel gerade beim Massendatenauswertung programmiert und da kann auch sehr gut helfen eben Agentisches coding zu nutzen.

00:14:30: Das heißt da wird gemeinsam mit dem Agenten Computerprogramme entworfen, die Daten analysieren können.

00:14:36: Und zuletzt schon Lehre

00:14:38: noch?

00:14:39: Ja okay.

00:14:39: Lass uns gleich nochmal zurückgekommen zu den Anwendungen in der Medizin.

00:14:42: also ich würde mal sagen so diesen Anwendung wo es letztendlich um alles geht um Leben und Tod.

00:14:49: Du hast das Beispiel Radiologie genannt.

00:14:52: wir könnten uns ganz viele Sachen vorstellen.

00:14:55: gibt's irgendwelche Indizien Kennzahlen die Auskunft darüber geben wie hilfreich eine KI in solchen Bereichen sein kann und vielleicht inwieweit sie dann die Entscheidungen der Ärztinnen- und Ärzte verbessern.

00:15:12: Denn heute wird es ja wohl noch so sein, dass genau diese Ärztin und Ärste dann die letztliche Entscheidung treffen auf der Basis einer Diagnostik vielleicht eine Medikation machen.

00:15:25: Ja, die gibt es aber alle Fälle.

00:15:26: also das gilt auch nicht nur für KI.

00:15:31: Ich würde mal etwas abstrahieren.

00:15:33: Man nutzt sozusagen Technologie zur Diagnoseunterstützung oder zur Diagnose.

00:15:38: Stellung, das nennt man dann im Jagon-KI würde man auch klinische Entscheidungsunterstützungssysteme.

00:15:45: so was kann das denn sein?

00:15:46: Das kann beispielsweise ein Laborparameter sein.

00:15:48: Ein Laborparometer den kann man sehr gut evaluieren.

00:15:52: da gibt es dann sowas wie False Positive Rate, False Negative Rate.

00:15:56: Sensitivität Spezifität Etwas Ähnliches kann man total analog natürlich auch für digitale KI-basierte Biomarke machen.

00:16:06: Das heißt, die dann auf Bilddaten eben analysieren ihre Analysen und Einschätzung durchführen oder aber auch auf Signaldaten von EKG oder aber von rotinemäßig erhobenen klinischen Verlaufsdaten.

00:16:21: ja und letztendlich Es gibt genau diese Parameter und da gibt es noch viel, viel mehr.

00:16:27: Und wichtig ist eben bevor man einen KI-basierten Biomarker einsetzt dann muss er auch genauso untersucht und validiert sein wie beispielsweise in biochemischer Biomaker.

00:16:38: Das ist ein Medizinprodukt.

00:16:39: dann und dementsprechend muss ja auch als Medizin Produkt zertifiziert sein dieser Biomarker und muss eben gewisse Qualitätskriterien genügen und das auch in Studien gezeigt haben.

00:16:51: Du hast eben in dem Beispiel Multiagentensysteme im Zusammenhang mit Triage genannt.

00:16:57: Wie weit seid ihr denn von so was weg?

00:17:00: Also das klingt ja doch noch ein bisschen theoretisch, wie weit denkst du seit ihr von sowas weg dass sowas tatsächlich zum Einsatz kommt oder seid er schon da dran?

00:17:10: Das ist aktuell tatsächlich der Forschungsferde.

00:17:13: also ich sage immer Forschung ist relativ Und bitte nicht falsch verstehen an alle, die zu hören.

00:17:20: Aber Forschung ist relativ leicht weil man kann sich seine Welt so gestalten wie man will.

00:17:26: Man hat ein Experimentalfeld und kann dann eben Störfaktoren ausschalten und in der echten Welt etwas produktiv auszurollen ist da nochmal was ganz anderes.

00:17:36: das heißt aktuell funktioniert es tatsächlich schon recht gut im Forschungskontext.

00:17:40: aber dass dann eine Krankenhaus-IT Infrastruktur zu integrieren Das ist die große Herausforderung, vor der wir aktuell stehen.

00:17:51: Wenn du das mal vergleichst... Was weiß ich mit Kliniken in den USA zum Beispiel?

00:17:57: Die ja bei diesen Themen natürlich auch mit da dran sind.

00:18:02: Hast du das Gefühl dass wir in Deutschland vorne mit dabei sind und wir haben immer das Problem, dass wir bei der Implementierung länger brauchen bis wir sowas dann letztendlich in den Unternehmen oder diesen Fall dann in den Krankenhäusern einsetzen.

00:18:17: Siehst du, dass die Amerikaner zum Beispiel da viel weiter sind?

00:18:19: Viel schneller vorangehen?

00:18:20: oder ist es ähnlich strukturiert wie hier Deutschland?

00:18:25: Nee das geht schon schneller in den USA.

00:18:28: Es ist zumindest mein Gefühl.

00:18:30: und insgesamt jetzt im Bereich generativer KI spielen China und die USA schon in der anderen Liga.

00:18:42: Das muss man schon sagen Nicht unbedingt in der Anwendung.

00:18:45: Ja, wir können die Sachen auch gut anwenden aber wenn es darum geht solche Modelle zu entwickeln ich spreche jetzt mal über Sprachmodelle dann können das nur ganz wenige Unternehmen auf der Welt.

00:18:56: Das können nicht viele und die meisten sind eben aus den USA und China.

00:18:59: Wir haben ein Unternehmen Europa was das kann Auf diesem Niveau das ist Mistral Aber sonst sieht das schon anders aus.

00:19:09: Und jetzt noch mal ein bisschen spezifischer auf die Frage, wie sieht es in den Krankenhäusern aus?

00:19:14: Also Forschungsmäßig muss ich sagen da können wir definitiv mitspielen.

00:19:18: Da sind wir in der gleichen Liga.

00:19:19: Das ist mein Eindruck definitiv.

00:19:23: In der Implementierung ist es natürlich anders weil man da gewisse Rahmenbedingungen hat, die anders sind.

00:19:27: und da haben wir eben in der EU-Rahmbedingung wie den GDPA Datenschutzverordnung Wir haben den AI-Akt, der jetzt gerade in der Implementierung ist.

00:19:41: Und wir haben natürlich auch eine Medizinprodukteverordnung und alle diese drei Verordnungen die miteinander auch interagieren spielen eine sehr große Rolle wenn wir KI implementieren wollen in der Medizin und zwar auch wenn es kein Medizinprodukt ist.

00:19:59: Das verlangsamt uns halt ein bisschen.

00:20:00: Hast du denn, wenn du in den USA oder China unterwegs bist?

00:20:04: Hast du da schon mal irgendwie so eine medizinische Anwendung gesehen wo du gesagt hast wow das ist eigentlich das was ich gerne auch an der Charité hätte.

00:20:13: Was aber aus bestimmten vielleicht regulatorischen Gründen oder welchen auch immer nicht funktioniert?

00:20:20: Ja sicher, das war dann meistens wenn ich was gesehen habe war es ein integriertes Gesamtsystem.

00:20:25: Weil es kommt jetzt gar nicht KI wird so wie es aktuell ist häufig punktuell eingesetzt.

00:20:30: also die die Power von Multiagentensystemen in der Medizin hab ich so in echt außerhalb von der Demo noch nicht gesehen auch in den USA nicht im Live Betrieb.

00:20:41: man hat dann KI punktuell immer mal eingesetzt als beispielsweise als Ambiencecribe.

00:20:48: Könnt ihr mit dem Begriff was anfangen?

00:20:50: Ambiencecribe.

00:20:51: Also ein Ambience scribe ist etwas, stellt euch vor, ihr habt eine Spracherkennung.

00:20:55: also ihr legt euer iPhone während eines Arzt-Patientengesprächs auf den Tisch.

00:21:00: das iPhone nimmt das Gespräch aus dann gibt es eine medizinische Spracherkennung die transkribiert sozusagen das Gesprich und da gibt es ein medizinisches Sprachmodell was aus dem Transkript einen fertigen Arztbrief baut.

00:21:16: Das ist eine punktuelle Lösung auf Basis generativer KI.

00:21:20: Die wird in den USA standardmäßig eingesetzt, die hatten wir jetzt auch pilotiert bei uns und das funktioniert auch wirklich gut.

00:21:25: D.h.,

00:21:26: diese punktuellen Lösungen laufen auch mitunter bei uns.

00:21:29: Häufig ist es dann eher so...die Quantität ist anders.

00:21:32: Wenn in den USA beispielsweise schon hundert in einer Klinik Hundert KI-Algorithmen in der Radiologie eingesetzt werden, werden bei uns vielleicht ich sage nur ein Beispiel, vielleicht ein Zehntel davon angesetzt.

00:21:46: Aber

00:21:46: was mir ganz wichtig ist zu sagen, ich bin da jetzt mal sehr direkt.

00:21:51: Mich stört manchmal dieses... Ich habe ja selbst die Regulatorik angesprochen und das ist nicht einfach aber es ist lösbar.

00:22:01: Was man oft hört, dieses Lamento der Regulatorik, wenn man die Energie drauf fokussiert sich demzustellen dann kann man das auch gut hinbekommen.

00:22:09: also zumindest in meiner persönlichen Erfahrung Und ich habe auch gemerkt, als ich in den USA zu Besuch war, dass tatsächlich auf GDPA verwiesen worden ist.

00:22:23: Als Qualitätsmarker, als Vertrauensmarker und das heißt... Ja, es ist schwierig und es wäre auch schön wenn man manche Sachen reformiert.

00:22:32: Aber das ist auch ein Stück weit was auf was man stolz sein kann weil es halt auch Rechtssicherheit gibt.

00:22:37: Ich habe mit einen Kollegen aus der USA gesprochen der auch KI Algorithmen herstellt Und der meinte also ein Stück Also einerseits ist es schön diese Freiheit zu haben Andererseits beneidet er uns auch ab und an Weil die USA ist auch das Land der Anwälte.

00:22:51: Wenn es ja wenn es einen guten regulatorischen Rechtsrahmen gibt dann kann man da auch sicher agieren Und das fehlt mitunter in den USA.

00:22:59: Gleichzeitig hast du aber bei der letzten Antwort noch gesagt, dass das alles ein großes Hemmnis ist und ich habe gerade heute Morgen mit dem Unternehmen gesprochen, das sagt oh sie würden so gerne die neueste Google Version von dem Geminal nutzen Sie dürfen aber nicht!

00:23:18: Ist richtig es ist ein Geschwindigkeitshemmnis.

00:23:20: Das ist definitiv der Fall.

00:23:25: Deshalb ist es mir so wichtig, man kann diese regulatorischen lösen und man darf nicht.

00:23:30: Ist eine unternehmerische Entscheidung auch?

00:23:32: Ja also ich würde gerne wissen wer dann den Einsatz verbietet.

00:23:37: Man muss sich natürlich angucken wie ist denn die Rechtsgrundlage?

00:23:40: Wie ist die Rechts Grundlage der Datenverarbeitung?

00:23:43: womit hat man das genau zu tun?

00:23:45: Und Dann muss man halt irgendwann mal die Frage stellen entweder denjenigen der die KI nutzen will in dem Fall Medizin da in dem Patientinnen Patienten Kann man das nutzen oder nicht?

00:23:57: Und es gibt natürlich ganz viele Möglichkeiten, auch andere KI zu nutzen in souveräner Art und Weise.

00:24:03: Also die wo man keine Sorgen haben muss dass die Daten jetzt woanders hinfließen.

00:24:09: Es gibt Möglichkeiten und ein Hemd ist es natürlich.

00:24:12: deshalb wollte ich auch... Das ist ein Stück ambivalent weil wir könnten natürlich schneller sein ohne Regulatorik.

00:24:17: andererseits hat Regulatorik auch einen Wert.

00:24:20: also

00:24:23: wenn mir mal bisschen weiter deckt würdest du sagen KI macht medizinische Versorgung in erster Linie besser oder vielleicht billiger?

00:24:36: Die Ärzte, wie du gesagt hast davon befreit.

00:24:38: Dass sie irgendwelche Briefe abtippen müssen oder irgendwas sind also sozusagen auf der Verwaltungsseite für Effizienzsteigerungen sorgt?

00:24:46: Oder denkst du auch dass das in erster Linie die medizinische Versorgung dadurch besser wird, dass sich sehr viel schneller gute Ergebnisse bekommen, dass ich nicht so lange warten muss und so weiter... Sind das Themen, die funktionieren beides oder hast du das Gefühl, dass eins stärker kommt als es andere?

00:25:05: Also ich denke definitiv, dass beides kommt.

00:25:11: Was von beiden schneller kommt, vermag' ich jetzt nicht wirklich Valide zu sagen.

00:25:16: Da gibt es sicherlich Daten zu aber die habe ich jetzt.

00:25:19: Ich denke wir haben tatsächlich genau diese zwei Effekte.

00:25:25: Einmal, wir haben die Möglichkeit Qualität zu steigern.

00:25:29: das müssen wir aber natürlich nachweisen.

00:25:31: also es muss medizinisch validiert werden dass KI spezifische KI dann auch zum Qualitätszuwachs führt.

00:25:38: und der zweite Aspekt ist eben dass die operationale Effizienz steigen kann.

00:25:42: Ja, das bestimmte Sachen die einfach für uns Menschen sehr langwierig sind und vielleicht auch kein Spaß machen.

00:25:48: Die KI einfach deutlich schneller erledigen kann.

00:25:51: also wir sagen ja auch Wir haben teilweise bürokratische Belastungen im Arztberuf so um die vierzig Prozent am Dokumentationsaufwand.

00:25:57: wenn wir uns davon entlasten könnten wäre natürlich phänomenal!

00:26:01: Die Frage ist dann natürlich was machen wir mit den gewonnenen vierzig prozent?

00:26:06: Die müssen wir davon nochmal getrennt beantworten.

00:26:10: Ja, ich komme gerade sozusagen... Unser Gesundheitssystem ist ja hochbürokratisch.

00:26:18: Wie passt denn KI in unser Gesundheitssystem rein?

00:26:21: Wird das überhaupt anerkannt, dass sie einen Arzt-KI einsetzt wird er dafür belohnt oder wird es bestraft weil er es nicht abrechnen kann?

00:26:30: Wir haben momentan auch diese Diskussion wie bewertet man die Arbeit wenn sie mithilfe von KI erstellt wurde besser, weil man schneller wir es vielleicht auch höhere Qualität hat?

00:26:42: oder macht man ja dadurch weniger händisch und dann wird das weniger bewertet oder weniger vergütet.

00:26:51: Weil man länger dafür braucht ist eine sehr difficile Geschichte.

00:26:54: wie ist das bei den Ärzten kann ich mir gar nicht so einfach vorstellen wie das bei euch ankommt?

00:27:00: Ja das ist eine total interessante Frage.

00:27:02: insgesamt ist die Frage wenn jetzt die Lohnarbeit entwickeln, wenn immer mehr KI die Arbeit übernimmt.

00:27:11: Also das ist ja wirklich eine makroökonomische Frage und deshalb gar nicht so einfach zu beantworten.

00:27:20: ich würde sagen bei es waren jetzt auch mehrere Fragen.

00:27:23: das eine war ja auch so wie ich verstanden habe die frage der Abrechnung.

00:27:26: Ja Ich kann das vielleicht einmal direkt beantwortet.

00:27:31: also Es kommt, wie gesagt aufs Device an und auf die Implementierung der KI.

00:27:36: Wenn man jetzt ein KI, die untersucht ist, die validiert ist – die mehrere Studien auch gezeigt hat, dass sie wirklich einen Vorteil bringt, die durchläuft dann einem Prozess innerhalb unseres Gesundheitssystems und wird dann vielleicht auch irgendwann mal vergütet.

00:27:52: Und man hat da eine Ziffer, das man dir ja auch vergütet bekommt.

00:27:57: Die Vergütung im Krankenhaus ist nochmal ganz anders.

00:28:01: Da haben wir ja das Diageesystem, das habe ich weiß gar nicht ob sie jetzt unbedingt so in diese Vergütungsfrage gehen wollen da gibt es ja sozusagen all-in-one Package.

00:28:09: Das heißt Sie haben eine Diagee, eine Diagnosegruppe die wird vergütet und es wird davon ausgegangen damit ist alles abgegolten.

00:28:17: Insofern ist eigentlich, wenn man es pragmatisch sieht muss man halt anschauen okay das was man an Arbeitsmitteln einsetzt und wenn es ein KI-Produkt ist bringt es wirklich qualitativen Unterschied der die Behandlung besser und damit vielleicht auch günstiger macht.

00:28:32: Und so sollte man im Idealfall auf solche Tools schauen.

00:28:37: Wenn man beispielsweise einen neuen digitalen Biomarkt gehabt der Komplikation zuverlässig verhindern kann zu einer günstigeren Behandlung führen kann, dann ist das natürlich ein absoluter Grund so einen Verfahren einzuführen auch wenn es nicht speziell vergütet wird.

00:28:58: Aber ich weiß auch alle die sich jetzt in Abdechnung gut auskennen können ganz viele Gegenargumenten abhängen.

00:29:03: Es ist nämlich sehr komplex.

00:29:05: aber so würde ich jedenfalls rangehen weil immer was die Qualität steigert und eine hohe Evidenz hat da müssen wir als Ärzte den Anspruch haben das einzusetzen.

00:29:16: Vielleicht noch mal eine Frage, du hast jetzt viel über großartige Anwendungsmöglichkeiten der KI gesprochen.

00:29:23: Jetzt bist du in einem der größten Universitätskliniken tätig mit einem ordentlichen Budget.

00:29:29: Jetzt stellen wir uns doch einmal vor ein kleines Krankenhaus mit einem kleinen Budget Und die kämen zu dir hin, der Geschäftsführer käme zu dahinten und würde sagen du Alexander wir würden auch gerne ein bisschen was mit KI machen haben aber beschränktes Budget.

00:29:45: Was würdest du demjenigen oder derjenigen sagen?

00:29:50: Wie sollen sie denn einsteigen?

00:29:52: das buzzword ist ja quick wins.

00:29:56: Ja ich finde es ist ein sehr guter Punkt weil KI ist wirklich nicht günstig.

00:30:03: Also die Lösungen, die wir da auch nutzen und pilotieren sind schon verdammt teuer.

00:30:09: Deshalb muss ich das wirklich überlegen, setzt man es ein und hat es so hart jetzt der Begriff klingt ein Return on Invest.

00:30:17: Man muss ja trotzdem, man muss ja wirtschaftlich agieren sonst funktioniert er das Krankenhaus nicht.

00:30:23: Insofern ist die Frage völlig berechtigt.

00:30:26: und dann muss man wirklich nachdenken wie entwickelt man auch die kleineren Krankenhäuser?

00:30:33: Ich würde da fast vorschlagen, dass man dann tatsächlich ein Quick Win macht wo man einen deutlichen Return on Invest bekommt.

00:30:40: und bei kleineren Krankenhäusern gibt es eben die schnellsten Möglichkeiten da etwas zu erreichen in den administrativen Prozessen.

00:30:50: Und insbesondere in der Abrechnung.

00:30:53: wenn die Abrechnung effizienter funktioniert und dort auch besser abgerechnet werden kann Und vielleicht auch Personal eingespart werden kann, ich nehme das jetzt einfach mal so in den Mund.

00:31:08: Das Wort das wird kann ja durchaus passieren und wir passiert ja auch in manchen Bereichen schon in Industrien also Stichwort Software-Entwickler dann wäre das ein Weg dass eine gewisse Refinanzierung da ist und dann neue Use Cases erschlossen werden können.

00:31:27: Ganz andere Frage nochmal Witt Wird denn, wird eine KI-Lösung von den Patientinnen und Patienten nachgefragt?

00:31:33: Also sagen die zum Beispiel ihr habt ein neues Verfahren das mit Hilfe von KI besser ist.

00:31:39: Ich möchte dass ihr das bei mir anwendet.

00:31:41: oder spielt das überhaupt noch keine Rolle?

00:31:44: Eigentlich es ist ganz witzig man Patientin und Patientin.

00:31:49: also ich muss jetzt sagen ich rede von meiner Erfahrung ich habe da keine repräsentative Studie im Kopf.

00:31:55: Aber nach meiner Erfahrung ist es eigentlich sehr witzig, denn die Patientinnen und Patienten kommen... ...und stellen sich innerhalb des Krankenhauses die modernste Infrastruktur überhaupt vor.

00:32:05: Dass KI hoch- und runterläuft – so wie in Matrixfilmen zum Beispiel!

00:32:09: Das ist aber nicht so weil wir natürlich im regulierten Umfeld sind und da ein Stück weit hinten dran eher sind.

00:32:16: Und insofern die Erwartungshaltung ist häufig so dass das sowieso schon da ist Ja und man dann eher.

00:32:22: als wir jetzt den Ambiencecribe pilotiert hatten, von dem ich vorhin berichtet hatte da haben wir auch immer noch mal das haben wir in Rahmen der Studie gemacht.

00:32:30: Insofern haben wir ja auch immer ein Aufklärungsgespräch vorher geführt und nochmal die stiftliche Einwilligung eingeholt Und da haben Wir jetzt zumindest eine sehr große Offenheit wahrgenommen.

00:32:42: Ich denke, das ist ein super spannendes Thema was sich auch sozusagen weiterentwickeln wird.

00:32:47: Wir gehen die Patientinnen und Patienten mit so einer Frage um weil in vielen anderen Berufen wenn es jetzt nicht mit der persönlichen Sonntag geht wird es ja eingefordert.

00:32:55: In anderen ist es total verteufelt man will es gar nicht haben.

00:32:58: Das ist eine sehr spannende Frage.

00:33:01: ich denke da wird sich die Gesellschaft auch ein Stück weit weiter entwickeln die eben weiter wir mit der KI kommen.

00:33:07: Ja Alex Meyer Herzlichen Dank für deine Zeit, das war super spannend an dieser Stelle mal so ein bisschen in dieses Thema KI und Medizin einzutauchen.

00:33:15: Ich denke wir werden sicherlich die Gelegenheit finden da weiter zu gehen wenn sozusagen die Lücke zwischen dem was was die Menschen Zuhause haben und dem was in der Klinik da ist vielleicht mal kleiner geworden ist.

00:33:23: Da ist sicherlich noch viel viel Potenzial.

00:33:25: Peter Buchsmann und ich Wir melden uns Anfang Juni wieder mit einem neuen spannenden Thema rund um die künstliche Intelligenz.

00:33:31: Vielen Dank und bis dahin.